「醫院一直以臨床科室為重心，作為輔助科室的影像科，往往不被重視， 常常被認為是『拍片子』的。」談及影像科歷史時，北京醫院放射科主任兼醫學影像中心主任陳敏感嘆道。
醫學影像是以非侵入方式取得人體內部組織影像的技術與處理過程。放射科承擔著繁複的「閱片」工作，為臨床醫學提供了包括解剖，結構，功能在內的多種信息。在目前的醫學檢測手段中，影像數據佔據了約90%的醫療信息。
隨著影像新技術的不斷發展，放射科能夠提供更為精確的定量指標，更為清晰的圖像質量，放射科也產生了功能角色轉化：從坐冷板凳的輔助科室，向主動參與診斷治療轉換。「影像的最終目的一定是指導診斷和治療，甚至參與治療。」陳敏說道。
在由北京醫學會主辦，北京市衛生健康委、北京市科學技術委員會、中關村科技園管理委員會、北京市科學技術協會、北京大學醫學部、首都醫科大學作為支持單位的「2020北京醫學創新與轉化大會」上，健康界對陳敏主任進行了專訪。結合影像學的發展歷史與趨勢，陳敏對影像學創新與轉化作出解讀，並對各類新技術的出現與應用提出發展建議。
北京醫院放射科主任兼醫學影像中心主任陳敏
影像學四大發展趨勢
診斷是治療的前提，正確診斷是有效治療的基本保障，醫療影像技術的問世，使疾病能夠在早期和穩定期被檢測出來，進而引導醫生進行治療。
1895年，德國物理學家威廉·康拉德·倫琴意外在實驗室發現了一種性質不明的新射線，並將其命名為X射線。X射線一經發現，就開始應用於醫學。儘管彼時，射線的精度和清晰度還遠遠不足，但已為現代醫學影像技術作出重要奠基。一百多年來，醫療影像學不斷沿著解析度更高、精度更高的方向發展。
陳敏認為，從X射線，到以此為基礎發展起來的CT以及20世紀問世的核磁共振成像技術，醫學影像處於「飛躍式」發展中，具有四大發展趨勢：
「第一，從形態到功能。醫學影像過去只看形態變化，現在可用於判斷疾病，反映病變及相關正常組織的功能狀態。第二，從宏觀到微觀。醫學影像過去局限於從宏觀解剖結構，現在可用於觀察微觀分子、生化方面的變化。第三，從診斷到治療。從專職「看片」到部分參與臨床治療，比如CT介入治療。 可用於全身各部位多種病灶的穿刺活檢，如顱內腫瘤、肺部結節、肺部腫瘤、腹盆腔的肝胰腎等臟器、脊柱等穿刺活檢。第四，從人工到智能。人工智慧也是影像學發展的特點之一，通過技術的創新來解決臨床問題。」陳敏說道。
從精密診斷到精密診療
醫學影像作為患者診斷的一關，影像診斷的結果將直接影響患者的診療過程和診療結果。陳敏認為，「只有精確診斷，才能達到精確治療。」
圍繞著從精密診斷到精密診療這條主線，從上世紀 90年代開始，北京醫院相繼開展「小視野高解析度的前列腺磁共振成像技術」與「核磁共振腦功能成像研究」，在影像學創新與轉化過程中碩果纍纍。
對前列腺共振成像技術的研究始於患者實際就醫需求。在歐美國家，惡性腫瘤中，前列腺癌的致死率是第一位的，在我國也位列第六位。高致死率背後，是前列腺癌在前期診斷和治療中長期的技術缺陷。
「因為前列腺很小，癌灶更小，患者往往是出現骨轉移，全身疼痛之後才來做檢查，才發現是前列腺癌轉移，耽誤了最佳治療時間。另外，對於穿刺，以前是用超聲，超聲解析度較低，一次要穿十幾針到二十幾針。給患者造成很大負擔，甚至會造成病人失血性休克、感染性休克甚至死亡。」
為提高前列腺癌的早篩率，並緩解患者治療痛苦，自上世紀90年代開始，陳敏所在的北京醫院開始探索前列腺的磁共振檢查：將磁共振的彌散成像，動態增強成像，組織成分定量技術（MAGiC），多參數多模態手段綜合應用於前列腺腫瘤的診斷，分級分期以及療效評估中，開展磁共振超聲聚焦刀指導前列腺穿刺手術。從而大大提高前列腺癌早期診斷準確性。也開創了這一創新技術的先河。
除了前列腺癌診療應用，北京醫院放射科還與中科院生物物理所合作，利用核磁共振開展腦功能成像。通過磁共振腦成像，探究大腦不同分區的功能，從而用於老年痴呆症預防與治療。該研究成果於2003年在期刊SCICENCE上發表相關論文。
基層影像醫生將從AI應用中獲利
隨著諸多AI醫療器械集中獲批NMPA三類證，獲批產品大部分集中於影像輔助診斷和輔助診療。在資本熱捧和媒體報導下，不乏有聲音認為，影像科醫生將會第一個被AI取代。陳敏表示：「有相當多基於AI診斷的新技術誕生，各個廠商也採用了不同的算法，使AI診斷結果更為準確。但AI對於醫生的作用，需要客觀分辨。」
陳敏認為，一方面，AI可以作為輔助醫生診斷、初篩病灶的工具，對於目前放射科醫生普遍工作時長過長的現狀，能起到一定程度的緩解作用。特別是對於醫療資源薄弱的基層醫療，通過應用AI，能夠幫助提升臨床服務能力，幫助發現病灶，避免漏診，提升疾病診斷的準確性。「基層醫療機構將率先從AI應用中獲得紅利，同時，也有助於落實我國分級診療體系。」陳敏說道。
另一方面，目前AI的發展和應用還有許多「堵點」。在試用肺結節AI診斷產品過程中，不少醫生反映稱，目前AI產品假陽性過高，反而造成了醫生的工作負擔。此外，AI應用只能作為輔助醫生診斷的工具，但最終對圖像做出判斷，特別是針對很多疑難雜症，需要多種信息集合來看的患者和病灶，還是需要具有豐富經驗的放射科醫生。
「醫生為主體，AI協作，兩者共同合作才能讓診斷結果更準確，更客觀，更智能。希望新技術能應用到臨床中來，為精準醫療貢獻力量。」陳敏最後總結道。