谁说影像科医生只会拍片？大咖教你挖掘片子背后的“秘密”
观片灯前，面对同一张CT片，某综合医院的临床医生认为是胃癌手术后肝脏新发转移；北京大学肿瘤医院影像科副主任崔湧在详细询问了患者的各种情况后，仔细端详片子，发现病灶的内部还有一些血管结构显示，强化低的也比较均匀，而肝转移的强化多不均匀。
为了进一步寻找证据，他又把患者手术前的CT片拿过来对比，发现手术前这区域一支细小的血管在手术后不见了。“考虑肝脏局限缺血的可能性大。具体是手术切除胃时，一支胃的血管被截断，而患者这支血管的小分支也为一小块肝脏供应血液，小血管截断，这块肝脏就缺血，很像转移。”
崔湧得出的结论得到了实施手术的科室主任的支持，手术中确实结扎了一支这个区域的小血管，而且患者各项临床指标正常，也不支持转移。
经过后续观察，患者肝脏的病灶果然逐步恢复正常。“CT片呈现出来的只是一种表象，面对比较复杂的病例，我们会进行‘多学科诊疗’：即相关科室的几个主任共同为一个患者进行诊断，以期揭示影像背后的真相。”
8月初，崔湧在接受记者采访时表示。
崔湧 北京大学肿瘤医院医学影像科副主任
崔湧
医学博士、副教授、硕士研究生导师、主任医师北京大学肿瘤医院医学影像科副主任中华医学会放射学分会磁共振专业委员会委员中国医师协会外科医师分会 MDT专委会委员中国研究型医学院学会消化道肿瘤专业委员会委员中国抗癌协会肿瘤介入专业委员会肝转移癌与转化治疗专委会委员中国医疗保健国际交流促进会 肝脏肿瘤分会青委会委员中国医学装备协会磁共振专委会委员北京医学会核医学分会CT及MR工作委员会委员北京医师协会肿瘤专业专家委员会青委会委员北京抗癌协会早癌筛查专业委员会委员临床放射学杂志新技术探索栏目编委中华医学会肿瘤消融规范化治疗培训班授课专家
擅长：多年来从事肿瘤的影像诊断，尤其在肝胆胰等腹部脏器恶性肿瘤影像诊断中积累较多经验。研究领域包括肿瘤动物模型磁共振成像，腹部脏器能谱CT成像，胃肠癌肝转移的诊断和疗效评价，神经内分泌肿瘤诊断鉴别及疗效评价，肝脏肿瘤局部治疗的影像学评估等方面。“有的医生只看片子出报告，我们会先看患者，带着临床问题看片子。这个特别重要。所以并不是我们专科医院的影像医生比综合医院的医生强多少，而是对临床信息更重视。”
在撰写影像报告前，影像科的医生首先会详细阅读患者的病历，甚至打电话给患者了解具体情况，联系临床医生了解临床问题，然后带着问题再去看片子。“和不做任何背景考量直接看片子相比，就会做出不同的判断。”
患者做检查时会填写一张影像检查申请单，上面要求将发病过程、来做检查的原因等叙述清楚。“写的越清楚，我的目标性越强，我就越知道我该看什么，该解决什么问题。如果你就写两个字‘体检’，这两个字没有提供给我任何有价值的信息，我在撰写影像报告时，只能写我看到的，写‘最像什么病症’，但‘最像的’这个病，未必就是你急需治疗的那个病。”
好在北京大学肿瘤医院多年来一直倡导推行多学科诊疗制度，各个科室之间的信息互通，医生同时能了解各个科室对同一个病人从不同的方面做出的诊断，尽最大可能减少误诊和漏诊的发生。
崔湧举例说，比如，影像科医生可以了解到患者在临床都进行过哪些治疗；治疗目前处于什么过程；患者的主观感受是不是有改善；查血时各指标是不是有所好转；胃镜肠镜检查结果是不是能对应等等。“掌握了这么多信息后得出的判断，和单一的看片写报告相比，肯定更接近真相。”
对发现真相的热情和执着，让崔湧在科研领域也收获颇丰。
早在2008年，崔湧发表在权威杂志《放射学》（Radiology）上关于胃肠癌肝转移癌磁共振扩散加权成像的文章，就曾在业内引起广泛关注，在中国科学引文数据库（CSCD）平台被检索引用逾200次。该研究得出结论：使用磁共振扩散加权成像，可以显示胃肠癌肝转移治疗后早期的变化，实现早期评价疗效。“当时这个领域大家做的研究比较少，国内外研究的思路都是先做原发肿瘤，而我们做的是转移癌，切入点是大家都没有关注到的领域。数据也是我们独有的优势。”
由于北京大学肿瘤医院是一家专科医院，病种比较整齐，病例数比综合医院要多，患者都有明确诊断；病人忠诚度也比较好，会一直选择该院进行诊断治疗，我们会跟随他的结果。有这些特点，就会有好的数据。
磁共振扩散成像技术是利用磁共振的独特优势直接测量人体内水分子运动速度。由于肿瘤细胞的组织结构和正常器官不一样，所以水分子在肿瘤内的运动速度会更慢，在图像上就显示出来。与以往将这个技术应用于发现病变不同，崔湧和他的研究小组另辟蹊径，把这项技术应用在了对疗效的评价上。
据了解，以往根据肿瘤大小的变化来判断疗效的方法，至少需要4-6周的时间；而应用磁共振扩散成像技术，能在一周内观察到肿瘤的变化，为肿瘤患者的有效治疗赢得了宝贵的时间。
2012年，人工智能（AI）的深度学习技术在图像和语音方面产生重大突破后，崔湧开始关注人工智能辅助诊断领域。据悉，目前国内外已有多家公司研发的多个AI辅助诊断系统推出。
有了AI人工智能辅助诊断系统，医生之间的差距就会缩小很多。这对于提升基层医疗服务水平、助推分级诊疗将具有重大意义。崔湧曾三上西藏，帮助拉萨市人民医院从二甲医院成功升级为三甲医院，如何进一步提高当地医生的读片水平，目前一直是崔湧在致力于解决的事情。
AI人工智能固然有辅助医生提升诊疗水平的能力，然而，它是否能完全取代影像科医生的读片工作？“我关注的领域主要是消化道肿瘤、肝脏肿瘤，AI在这一块的发展比较慢。AI上市的辅助影像诊断产品主要集中在乳腺钼钯片和肺部CT，在消化道肿瘤，尤其肝脏肿瘤影像诊断方面，目前各家公司都没有成熟的产品。”
崔湧和他的同事们对上述领域也进行过探索，但效果并不令人满意。“背景越简单，病灶越明显，AI学的才越快。如果背景是白色，病灶是黑色，就像白纸上一个黑点，AI就能很快识别；在灰纸上的识别就差一些；在黑白混杂的背景上更困难，如果病灶也是黑白混杂（即复杂病灶），难度还大。肝脏背景本身比乳腺和肺部结构复杂，病灶良性和恶性之间的变化非常多，目前医院里，影像诊断还是要靠医生的知识和经验。”
他认为，短期内，人工智能读片是无法取代医生读片的。一方面是病灶本身并不容易被识别；另一方面，是治疗之后情况更复杂，人工智能学习需要很长的时间。“就像肝脏肿瘤，同样位置的肿瘤，不同主任手术切完之后刀口的位置，组织缺损的程度等没有完全一样的，患者机体反应也不同，局部手术后是否有积液等也有差别。AI需要临床各种情况的病例来训练，获得成熟的判断模型，来准确认出手术后的区域。而患者病灶、医生操作情况千差万别，AI需要学习的各种情况基数特别大。而且，每个病例都需要我们有经验的医生正确标注后，才能让AI去学习。”“越是经过了治疗后的复杂病例，AI的门槛越高，短期内实现AI读片的可能性就越小。”
所以AI人工智能的未来靠一个医院的数据量不够，和做科研一样，最好是多家医疗中心的数据一起做学习、训练、研究。需要不同医院之间的密切协作，但这还要考虑生物信息安全性，医学伦理等。“这样做出来的研究结果才是可靠的，能指导未来的诊疗；训练出的AI才是成熟的，真正能应用于临床，所以我们影像医生也要不断与时俱进，努力发现影像背后的真相。”