用于医疗诊断的视觉 AI 工具

医生在长时间轮班后查看 X 光片，或分析数百张医学图像时，偶尔可能会漏掉重要发现。这是医疗诊断中常见的问题。

即使只是轻微延误或遗漏细节，也可能影响患者护理。为解决此类问题，人们正在使用人工智能 (AI)系统为临床医生提供支持。

从通过医学影像早期发现疾病，到协助作出诊断决策，AI 正成为医疗机构运营的核心组成部分。事实上，AI 工具正被整合到各种医疗保健技术中。

其中包括用于分析视觉数据的视觉 AI 模型、在审查过程中为临床医生提供帮助的诊断软件，以及在真实医疗环境中运行的临床部署 AI 系统。每种 AI 工具的用途各不相同，但目标一致：实现更准确、一致且可靠的诊断。

本文将深入介绍一些在临床环境中用于医疗诊断的热门 AI 工具。

AI 技术与医疗诊断概览#

AI 可在多个阶段为医疗诊断提供支持，从首次审查医疗数据到为最终决策提供洞察。

这些能力使 AI 成为数据密集型医疗系统中的重要工具。因此，许多医疗专业人员开始在各种使用场景中采用 AI 工具。

例如，视觉 AI 算法可以分析 X 光片和 CT 扫描，在医学影像中寻找人工审查时可能遗漏的模式。计算机视觉解决方案可以自动标记可疑区域，加快诊断流程。

这样既能提高诊断准确率，又不会拖慢现有临床工作流，还能让专业人员腾出更多时间处理其他工作。事实上，预计 2025 年至 2030 年间，全球医疗保健领域的计算机视觉市场将增长109.7 亿美元，凸显出这些技术正日益普及。

视觉 AI 工具甚至可以协助在显微尺度上分析人体组织。机器学习和深度学习模型可用于显微数据分析等任务，例如在几秒内完成细胞计数。这意味着医疗专业人员可以专注于最重要的事情：患者。

此外，一些先进的 AI 临床系统可以将医学影像数据与来自电子健康记录 (EHRs) 的患者数据以及临床试验洞察相结合。医生利用 AI 一并处理所有这些数据后，可以为每位患者制定个性化治疗方案。这对乳腺癌或心血管疾病等复杂病症尤其有用。

医疗服务提供者使用的 AI 工具类型#

医疗诊断可以借助各种 AI 工具完成，每种工具都有特定用途。有些工具专注于医学图像分析，另一些则在医疗环境中支持临床工作流、决策或系统级运营。

以下是医疗诊断中使用的几种主要 AI 工具：

• 视觉 AI 模型： 这些基础 AI 模型专注于医学图像和病理切片中的视觉理解任务，例如检测、定位、分割和物体计数。它们本身不会作出临床决策，但会提供基于图像的核心洞察，为影像诊断应用提供支持。
• 诊断 AI 软件： 这类工具基于基础模型构建，旨在支持临床决策。它们会分析并整合来自多个来源的数据，例如医学图像、电子健康记录 (EHRs)、实验室结果和临床记录，以识别模式、标记潜在异常、确定病例优先级，并在诊断审查期间协助临床医生。
• 临床部署的 AI 系统： 这些系统是完全集成、受监管并获准在真实临床环境中使用的 AI 解决方案。它们通常结合多个 AI 模型、临床规则、验证层和监控机制，在明确的使用场景中安全运行。根据监管许可情况，这些系统可执行自主或半自主诊断任务，同时满足严格的性能、安全和数据隐私要求。

医疗诊断中常用的 AI 工具#

现在我们已经更好地了解了不同的 AI 工具如何支持诊断工作流程，接下来看看目前医疗诊断领域常用的一些顶尖 AI 工具。

1. Ultralytics YOLO 模型#

Ultralytics YOLO 模型是一系列实时计算机视觉模型，旨在对图像和视频执行各种视觉 AI 任务。在医疗领域，这些模型可以作为基础构件，帮助 AI 系统分析和理解医学图像。

Ultralytics YOLO 模型系列包括 Ultralytics YOLOv5、Ultralytics YOLOv8、Ultralytics YOLO11以及最新版本 Ultralytics YOLO26。这些模型无法开箱即用地检测医学异常。

为了识别肿瘤、病变、骨折或其他异常，可以使用带标注的医学影像数据集对这些模型进行微调或定制训练，例如 Brain Tumor 或用于儿童腕部创伤的 GRAZPEDWRI-DX，让模型学会在医学图像中查找哪些物体或异常。

图 1. 使用 YOLO 分析 X 光图像（来源）

微调后，Ultralytics YOLO26 等模型可以在诊断工作流程中充当视觉助手。具体来说，它的速度优势使其适用于繁忙的临床环境，帮助快速审查大量影像数据。

2. Viz.ai#

Viz.ai 是一种能够分析医学图像的 AI 诊断工具。它可用于分析医学影像，识别需要立即临床处理的病症，例如中风和血管疾病。

这款 AI 工具可直接集成到医院系统中，为人工审阅图像提供替代方案。Viz.ai 能帮助医疗诊断团队更快响应，因为治疗时机直接影响患者的治疗效果。

它的一项关键应用是在扫描图像中自动检测大血管闭塞（LVO）。该 AI 系统还可通过移动设备向外科团队即时发送警报，以支持快速干预。

图 2. Viz.ai 的使用方式（来源）

3. PathAI#

病理学对于研究组织样本和发现疾病迹象至关重要。PathAI 等 AI 工具使用 AI 算法分析高质量切片并发现细微的模式。

病理学家在审阅活检样本时会使用这款工具。它的一些应用包括细胞计数以及在切片上识别癌症边界。这能提高诊断流程的效率，并帮助医疗专业人员更有把握地得出结论。

4. Aidoc#

Aidoc 是一款主要面向放射学和基于影像的诊断的 AI 工具，涵盖心血管和神经系统疾病。Aidoc 不分析书面医疗报告，而是专注于医学影像数据，帮助发现最紧急且临床意义重大的问题。

这款工具可作为医学影像工作流程中的持续后台安全监测系统。它会自动分析扫描结果并标记高风险病例，以便临床医生优先立即审阅。这有助于减少诊断延误，并在繁忙的医院环境中支持稳定一致的患者护理。

Aidoc 可集成到医院系统和放射科医生的工作列表中，帮助识别肺栓塞和颅内出血等紧急病症。Aidoc 通过优先处理急诊病例，支持更快的临床响应，同时不影响现有工作流。

图 3. Aidoc 检测到的颅内出血。（来源）

5. Tempus#

Tempus 是一款用于癌症护理的 AI 工具，可帮助医生做出更明智的治疗决策。它会分析患者的医疗记录，以及遗传和分子数据。

该平台整合患者病史、检测结果和基因组数据等信息，提供有用的临床洞见。通过综合分析这些信息，Tempus 能帮助医生更好地了解疾病，并考虑哪些治疗方案可能最适合特定患者。

肿瘤科医生主要使用 Tempus 来辅助选择治疗方案。它会将患者的基因特征与大型临床和分子数据集中的模式进行比较，帮助指导个性化癌症护理。

6. Cleerly#

Cleerly 是一款 AI 辅助诊断工具，用于分析心脏 CT 扫描，尤其是冠状动脉 CT 血管造影。它能帮助医生查看心脏影像中的细节，而这些细节可能难以仅通过常规目视审阅发现。

该工具会分析 CT 扫描结果，评估冠状动脉中的斑块堆积和狭窄情况，这些都是心脏病的重要指标。根据分析结果，Cleerly 会生成详细报告，帮助呈现患者患冠状动脉疾病的风险。

AI 在医疗领域不断演进的作用#

AI 在医疗领域取得的进展也延伸到了医学影像以外的领域。AI 在更高效、更一致地分析医学图像方面尤其有影响力，而新的应用正在拓展 AI 在整个诊断工作流程中的作用。

如今，AI 系统可以支持自动分析、病例优先级排序和临床决策支持，帮助临床医生更快地做出更明智的决策，同时继续以医学影像为诊断护理的核心。Google DeepMind 开发的 AlphaFold 就是医学 AI 取得这一广泛进展的知名案例。

虽然 AlphaFold 不直接用于临床诊断，但它展示了 AI 如何分析复杂的生物医学数据，准确预测蛋白质的三维结构。这一成果大幅加快了生物学研究和药物发现的进程。这类进展有助于为新的诊断检测和靶向疗法奠定科学基础。

图 4. 使用 AlphaFold 预测蛋白质的 3D 结构（来源）

要点#

AI 正在迅速重塑医疗诊断，在临床工作流程中提升速度、准确性和效率。从医学影像和病理学到个性化治疗规划，AI 工具都能帮助临床医生做出更明智的决策，同时减少人工工作量。随着这些技术不断发展，它们将在提供及时、数据驱动、以患者为中心的护理方面发挥越来越重要的作用。

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