郑海荣院士：AI应是放射科医生的“超级助手”，而非替代者

在2025腾冲科学家论坛“AI与大健康”分论坛上，中国科学院院士、南京大学副校长郑海荣就人工智能在医学影像中的应用现状与未来发表了深刻见解。他指出，AI技术在医学影像领域正从探索走向深入应用，但其发展仍需克服数据、算法与临床整合等多重挑战。AI的定位，是成为医生的“智能助手”。

郑海荣院士指出，当前医院已积累海量影像数据，数据量本身不再是制约AI发展的瓶颈。真正的挑战在于数据的“质”而非“量”。他表示，由于设备差异、扫描协议不统一及人体个体差异，影像数据的标准化程度不足，这直接影响AI模型的可靠性与泛化能力。高质量、标准化标注的数据，才是训练AI诊断模型的基石。

“当前的AI已能出色完成特定任务的‘看图’工作。”郑海荣院士肯定了过去几年算法在病灶检测、分割等方面的进步。但他同时强调，医学诊断是复杂的综合判断过程，现阶段的AI在深度挖掘影像信息、理解疾病全貌及关联多模态信息方面，仍处于不断演进的发展阶段。“它更像是拥有了锐利的‘眼睛’，但距离具备医生般的‘思维’与‘判断力’还有很长的路要走。”

郑海荣院士认为，AI技术必须紧密围绕临床需求才能体现其价值。单纯的影像识别能力不足以支撑其广泛应用。未来的方向，是能够融合影像、病理、基因组学、电子病历等多维度信息，形成真正的整合型决策支持系统。他进一步解释道，这将帮助医生实现更早期的疾病筛查、更精准的疗效评估和预后预测。

对于AI与医生的关系，郑院士的观点十分明确：在可预见的未来，AI的定位都将是放射科医生的”超级助手”。它能够高效完成初筛、量化测量等重复性工作，大幅提升工作效率，减轻医生负担，使医生能更专注于复杂病例的综合研判、与患者的沟通及最终医疗决策。

“医生的价值在于其综合判断能力、临床经验以及对患者个性化综合健康情况的把握，这是目前AI无法替代的。”郑院士总结道。推动AI与医学影像的深度融合，目标不是取代医生，而是通过人机协同，构建一个更高效、更精准的现代医学影像诊疗新纪元。这一务实而前瞻的论述，将为AI在医疗影像领域的发展与结合指明清晰而理性的方向。