医学影像迈入智能自识别新时代

传统医学影像诊断中，医生需耗费大量时间对病灶区域进行手工标注，这一过程不仅繁琐耗时，还受限于专家经验与主观判断。然而，随着人工智能技术的突破，这一局面正在被彻底改写。近日，中国科学院深圳先进技术研究院医学成像科学与技术系统全国重点实验室王珊珊团队联合清华大学、澳门科技大学等机构，在《自然·生物医学工程》期刊发表一项突破性研究成果：他们开发出一种名为AFLoc的新型人工智能模型，能够无需人工标注，自主在医学影像中识别并定位病变区域，标志着医学影像分析正迈向“自监督学习”的全新时代。

AFLoc的核心创新在于其独特的双通道学习机制。不同于以往依赖海量标注数据训练的AI模型，AFLoc通过同步学习医学影像与对应的临床诊断报告，建立起图像特征与疾病描述之间的内在关联。例如，当系统输入一张胸部X光片及其配套的放射科报告时，AI会自动分析报告中的关键词——如“右肺下叶渗出影”或“左侧胸腔积液”——并反向追溯这些文字描述在图像中的具体位置。经过大规模数据的反复训练，模型逐渐掌握语言描述与视觉特征之间的映射规律，最终实现“看图识病”的能力。

这种学习方式模拟了人类医生从文本记录中理解影像表现的过程，但效率远超人力。更重要的是，它摆脱了对昂贵且稀缺的人工标注数据的依赖，大幅降低了AI模型训练的成本与门槛，为医学AI的普及化和标准化铺平道路。

研究团队在三种典型医学影像模态上对AFLoc进行了全面验证：胸部X光、眼底彩色摄影以及组织病理切片图像。实验结果显示，该模型在多种复杂场景下均展现出卓越的病灶定位精度。特别是在涵盖34种常见胸部疾病的多数据集测试中，AFLoc在多个关键指标上超越现有主流方法，并在肺炎、气胸、心影增大等病症的识别准确率上接近甚至优于资深放射科医师的表现。

在眼科应用方面，AFLoc对糖尿病视网膜病变、黄斑变性等眼底异常的定位同样精准可靠。即便面对细微血管渗漏或早期微动脉瘤这类难以察觉的病变，模型仍能稳定捕捉其空间分布特征。而在病理图像分析中，AFLoc成功识别出乳腺癌、结直肠癌等组织切片中的肿瘤浸润区，其边界勾画结果与病理专家标注高度一致，显示出强大的跨模态泛化能力。

更令人瞩目的是，AFLoc不仅擅长“找病灶”，还能完成“下诊断”。在零样本分类任务中——即模型未在特定疾病类别上进行过专门训练的情况下——AFLoc依然能基于已有知识推理出可能的疾病类型。在眼底图像的零样本分类测试中，其准确率甚至超过了部分经过精细微调的传统深度学习模型，展现出类人级别的语义理解潜力。

这一成果的意义远不止于技术层面的提升。长期以来，医学AI的发展受限于高质量标注数据的匮乏，尤其在罕见病或基层医疗资源不足的地区，数据缺口尤为严重。AFLoc所采用的自监督学习范式，使得AI可以从医院日常积累的海量未标注影像与报告中自主学习，极大提升了数据利用效率，也为构建通用型医学智能系统提供了全新路径。

王珊珊研究员指出：“我们正从‘教AI认病’转向‘让AI自己学会看病’。AFLoc不仅是工具的革新，更是思维方式的转变。”她认为，未来理想的医疗AI不应局限于单一任务或特定器官，而应具备跨科室、多模态的理解与推理能力，真正成为医生的智能协作者。

目前，研究团队已启动多中心临床验证计划，旨在将AFLoc嵌入真实诊疗流程，评估其在急诊筛查、慢病管理及远程医疗等场景中的实际效能。下一步，团队还将探索模型在超声、CT、MRI等动态影像中的应用潜力，并尝试融合电子病历、基因信息等多元数据，进一步拓展其临床价值。

随着AFLoc这类自学习系统的成熟，医学影像诊断或将彻底告别依赖人工标注的“手工作坊时代”，迈入高效、智能、可扩展的新纪元。未来的医院里，AI或许不再只是辅助工具，而是以“数字医生”的身份，参与从初筛到诊断的全过程，为全球医疗公平与质量提升注入强劲动力。