TOP GUN计划：推动放射学多学科协作与人工智能融合的创新实践

本刊推荐：日本放射学界发起的TOP GUN计划通过跨机构青年研究者协作，突破学科壁垒，聚焦AI在放射影像诊断中的应用（Phase 1）及"放射学进展（AIR）"框架（Phase 2），已产出8篇高质量综述并拓展至精准医疗、绿色放射学等领域，为医学影像创新发展提供新范式。

　　

在医学影像技术飞速发展的今天，放射学领域面临着如何整合人工智能、实现跨学科协作以及应对环境可持续性等系统性挑战。传统放射学研究往往受限于机构壁垒和专业细分，年轻研究者缺乏交流平台，导致创新动能不足。日本放射学界敏锐捕捉到这一痛点，于2023年启动名为"TOP GUN"（Target-Oriented Project Group United for Nippon）的前瞻性计划，旨在通过建立跨学科协作网络，推动放射学研究的范式变革。

这项由日本多家医疗机构青年研究者共同参与的计划，其创新性体现在三个阶段递进式的研究框架中。第一阶段（2023-2024）聚焦人工智能在放射影像分析中的应用，成功集结不同亚专业的研究者，产出8篇具有学术影响力的综述论文，验证了跨学科协作模式的可行性。第二阶段（2025-2026）升级为"AIR"（Advances in Radiology）框架，将研究维度扩展至五大方向：AI整合、量化技术、精准医疗、数字化转型和绿色放射学，研究范围覆盖高级MRI/CT成像、报告生成大语言模型（LLM）、微创介入技术以及多器官系统的新型组织表征方法。

研究团队采用多中心协作模式，通过定期战略会议（如2025年4月在横滨召开的阶段总结会）协调研究方向。关键技术方法包括：1）建立跨20余家医疗机构的青年研究者网络；2）采用德尔菲法确定优先研究主题；3）整合AI算法开发与临床验证（样本来自参与机构的影像数据库）；4）应用放射组学（Radiomics）进行组织定量分析；5）开发基于LLM的智能报告系统。

研究结果
Phase 1成果验证
通过系统梳理AI在放射学中的应用，团队在2024年集中发表了8篇标志性综述，涵盖深度学习在肿瘤影像分期、神经退行性疾病早期诊断等场景的应用，为后续临床转化奠定理论基础。

Phase 2框架构建
"AIR"框架创新性地引入绿色放射学概念，通过优化扫描协议降低设备能耗，同时整合精准医学理念开发个性化影像方案。典型成果包括Nishioka K博士关于脑类淋巴系统（Glymphatic System）在肿瘤学中作用的研究，该成果已发表于《Journal of Radiation Research》。

跨学科协作机制
通过建立定期研讨会制度，成功打破神经放射学、介入放射学等亚专业间的知识壁垒。例如在高级MRI序列开发中，物理工程师与临床医师的协作使新型定量成像技术研发周期缩短40%。

研究结论与讨论
TOP GUN计划证实了结构化协作网络对放射学创新的催化作用。其重要意义体现在三方面：首先，通过制度化安排解决了青年研究者协作的可持续性问题；其次，首创的"AIR"框架将技术创新与环境可持续性纳入统一评估体系；最后，跨学科成果如Glymphatic系统研究拓展了传统影像学的生物学认知边界。该模式为全球放射学界提供了可复制的协作样板，其第二阶段关于LLM在报告生成中的应用研究，可能重塑未来放射科工作流程。论文发表于《Japanese Journal of Radiology》2025年第43卷，标志着亚洲放射学界在研究方法论创新上的领先地位。