传统的影像诊断报告需要医生花费大量时间和精力进行图像分析，然后写下报告。而 AI 技术能够利用自动和智能的方法，迅速精确地解析影像数据，快速生成包含病变部位、大小、形态等信息的诊断报告，极大提高了医务人员的工作效率，降低了工作强度。

1. 提升诊断效率： 传统的影像诊断报告需要医生花费大量时间和精力进行图像分析，然后写下报告。而 AI 技术能够利用自动和智能的方法，迅速精确地解析影像数据，快速生成包含病变部位、大小、形态等信息的诊断报告，极大提高了医务人员的工作效率，降低了工作强度。 2. 提高诊断准确度： 医学影像检查复杂琐碎，要求医生有丰富的实践经验和专业知识，且人工解读易受主观因素影响。AI 技术能运用机器学习和深度学习算法，在大量影像资料中提取最有价值的特征，不受主观情绪和疲劳等因素影响，通过规范化的算法和模型，生成统一、标准化的诊断报告，提供一致的结果，协助医师更准确地评估和预测病情。有研究表明，AI 在某些疾病的诊断中已经达到甚至超过了人类医生的水平。 3. 实现个性化解读： 每个患者的病情和生理特征都是独特的，AI 技术可以根据患者的个体差异和需求，实现个性化的医学影像解读，为医生制定个性化的诊疗方案提供依据。 4. 辅助医生准确诊断： AI 技术可以自动分析并解读影像图像，辅助医生进行诊断。例如在对肺结节的检查中，AI 可自动识别和记录肺结节，并鉴别实性结节、磨玻璃结节和混合磨玻璃结节，以辅助医生做出判断与分析，并协助医生在更早期的时候发现肺癌。在骨折诊断中，AI 可以快速判断骨折的类型和严重程度，提供可靠的诊断依据。 5. 评估与提高影像质量： 医学影像质量对于准确诊断至关重要。AI 可以通过分析影像数据，评估图像的质量，并提供优化建议。例如，对于有金属伪影的 CT 图像，AI 可以通过去金属伪影技术减轻图像伪影，提高图像质量。对于低剂量 CT 图像，AI 可以通过图像重建算法提高图像质量，减少噪声和伪影。 6. 疾病预测与风险评估： AI 技术可以通过学习大量的病例数据和相关的临床信息，建立预测模型，帮助医生进行疾病的预测和风险评估。例如，在心血管领域，AI 可以通过分析心脏影像和患者的临床数据，预测心脏病发作的风险。在卒中方面，AI 通过分析颈动脉及脑动脉斑块，可以对脑卒中的发生风险进行预报，为临床及时干预提供可靠依据。