综述：2025年课程审查——为放射科住院医师应对未来人工智能挑战做好准备

这篇综述系统探讨了如何将人工智能（AI）整合到放射科住院医师培养体系，提出涵盖基础应用（如AI-CAD辅助诊断）与高阶能力（如算法偏倚评估）的课程框架，强调通过案例教学（如卒中分诊、尿路结石检测）和模拟临床路径，培养学员对FDA批准AI工具的批判性使用及伦理监管（如human-in-the-loop系统）能力。

　　

Abstract
人工智能（AI）在医学影像领域的爆发式增长正深刻重塑放射学实践。随着逾1000种FDA批准AI算法（多数针对放射学任务）进入临床，培训机构的职责已从单纯技术应用扩展到确保住院医师能安全、伦理地评估AI输出。本文构建的课程框架包含两大维度：面向全体学员的核心能力（如模型卡解读、监管文件理解）与针对科研兴趣者的进阶技能（如多智能体工作流设计）。

教育策略
结构化教学通过四重路径实现：

1. 理论模块：覆盖基础概念（如vision-language系统原理）与前沿进展（如基础模型）；
2. 实操训练：在实验室环境中操作商业AI工具（如乳腺X线AI-CAD^?
   ）；
3. 临床整合：采用真实场景案例（如AI辅助假阳性检测）演示工作流优化；
4. 模拟监管：通过模拟FDA 510(k)审批流程培养合规意识。

典型应用场景
卒中分诊AI的敏感性分析显示，住院医师需掌握“置信度阈值”调整以平衡假阴性风险；尿路结石检测算法则暴露出人群偏倚问题（如对亚裔患者特异性下降12%），这成为伦理讨论的经典案例。

治理挑战
课程特别设置“算法透明度审计”模块，要求学员解剖黑箱模型（如通过Grad-CAM可视化），并参与设计human-in-the-loop监督系统。某教学医院实践表明，住院医师在AI触发肺结节误报时，临床否决准确率提升23%。

未来路线图
建议纳入三大趋势：

• 部署后监测（如FDA MAUDE数据库分析）；
• 多模态系统（如CT-MRI联合诊断AI）；
• 全球协作课程（借鉴欧盟GDPR监管案例）。

这套方案已在美国6个住院医师项目试点，反馈显示87%学员认为“AI伦理辩论工作坊”最能提升临床决策信心。