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本文聚焦人工智能（AI）在腹部成像领域的应用，探讨其借助深度学习、放射组学在肝、胰腺、肾等疾病（如 PDAC）检测、分割、预后等方面的突破，分析数据异质性等应用挑战，展望多中心协作等发展方向，强调其对精准医疗的推动价值。
人工智能（AI）正为腹部成像领域带来革新性变革。在疾病检测与分类层面，基于深度学习和放射组学的 AI 应用展现出卓越能力，可精准识别多种腹部病症，像弥漫性肝实质疾病、局灶性肝病变、胰腺导管腺癌（PDAC）、肾肿瘤以及肠道病变等。
从成像模态应用来看，AI 模型在超声、CT、MRI 等多种模态中均表现出色，实现了分割、分类和预后预测等任务的自动化，且往往超越传统诊断方法。以肝病变为例，AI 能对肝脏的弥漫性和局灶性病变进行精准分析，为肝脏疾病的诊断提供有力支持；在肾肿瘤方面，AI 可实现更精准的分割，助力医生更清晰地了解肿瘤形态和边界；对于胰腺导管腺癌（PDAC），AI 在早期检测中展现出潜力，有助于提升该疾病的早期诊断率。
然而，AI 在腹部成像中的广泛应用仍面临诸多挑战。数据方面，存在数据异质性问题，且当前研究多依赖回顾性单中心研究，缺乏多中心验证，这使得模型的普适性受限。AI 模型自身 “黑箱” 特性导致可解释性不足，影响了临床医生对模型的信任度。同时，缺乏标准化的成像协议和参考金标准，也给 AI 模型与临床工作流程的整合带来困难。
为突破这些障碍，未来研究需重点开展多中心协作，以生成多样化、标准化的数据集，提升模型的可靠性和泛化能力。将可解释的 AI 框架整合到现有的图像存档与通信系统中，增强模型的透明度和可解释性，有助于增进临床医生对 AI 的信任。此外，开发能够处理多源数据的自动化端到端流程也至关重要，这将提高 AI 在腹部成像中的应用效率和实用性。在临床应用上，聚焦于 PDAC 的早期检测、肾肿瘤分割的优化以及肝脏疾病风险分层的改进等目标，有望进一步提高诊断准确性，优化治疗方案。
在 AI 应用于腹部成像的过程中，伦理考量不可或缺。数据隐私保护、符合相关法规要求以及加强跨学科合作，都是确保 AI 成功转化为临床实践的关键因素。AI 在腹部成像中的变革潜力不仅体现在辅助放射科医生工作上，更在于通过提供更快、更准确且以患者为中心的医疗服务，推动精准医疗的发展。通过创新与协作克服当前的局限性，将是充分发挥 AI 潜力、改善患者预后以及重新定义腹部放射学格局的关键所在。
