（来源：经济日报）

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由先进医用材料与医疗器械全国重点实验室（上海科技大学）立项、北京大学人民医院牵头的国家重点研发项目——“深度学习全模型迭代技术在CT扫查全身多部位临床应用与转化研究”（以下简称AIIR多中心项目）24日在京正式启动。该项目聚焦人工智能重构技术在CT影像中的多中心验证与标准化应用，标志着我国在低剂量、高质量CT影像技术规范化落地方面迈出关键一步。

“CT影像正在经历从‘看得清’走向‘看得准’，从‘依赖进口’走向‘自主可控’的关键转型期。”北京大学人民医院副院长洪楠教授表示，AIIR多中心项目以真实临床需求为牵引，通过多中心协同研究，系统构建具有中国特色的AIIR临床应用规范，为国产CT核心技术突破和临床共识形成提供重要支撑。

CT检查在临床诊断中不可或缺，但辐射剂量与图像质量之间的长期矛盾始终困扰行业发展，在儿科、肿瘤随访及慢病管理等对辐射高度敏感的人群中更为突出。传统重建技术难以在“更低剂量”与“更高诊断价值”之间取得理想平衡。

随着人工智能技术的引入，AIIR（深度学习全模型迭代重建）在降低辐射剂量、抑制噪声和提升分辨率方面展现出显著优势。然而，在实际临床应用中，不同医院、不同系统、不同检查任务之间仍存在参数配置不统一、图像解读标准不一致等问题，制约了新技术的规模化推广。

“人工智能与医学影像的深度融合，是医学发展的重要方向。”先进医用材料与医疗器械全国重点实验室副主任黄鹏羽表示，AIIR多中心研究通过产学研医协同创新，系统探索全身多部位CT影像的智能化处理与分析路径，将为影像检查标准化、诊断流程智能化和临床决策科学化提供重要支撑。

作为国家重点研发项目，AIIR多中心项目由北京大学人民医院牵头，联合四川大学华西医院、中南大学湘雅三院、河南省人民医院等9家国内顶尖医疗机构，构建起覆盖广泛的多中心研究网络。“我们旨在通过多中心协同研究，把AIIR的技术优势转化为临床医生可信赖的实用工具。” 洪楠表示，接下来项目将有序推进数据采集工作，覆盖头颈、胸肺、腹部、肌骨、四肢、血管、灌注、急诊八大典型场景，同步收集患者临床信息、剂量数据及病理、MRI等金标准验证资料，并从图像质量、诊断效能及辐射控制等多个维度开展综合评估，同步推进专家共识、标准化参数数据库及临床解读指南等核心成果建设，填补AIIR临床应用中“方案多样、解读不一”的空白，推动形成全国范围内可复制、可推广的应用范式。（经济日报记者 吴佳佳）