综述：PACS中情境化结构化注释的远景展望——改变常规肿瘤影像学报告模式及推动临床科研的潜力

这篇前瞻性综述提出在医学影像存档与通信系统（PACS）中嵌入可编码、可转移的情境化结构化文本注释框架，通过标注病灶类型（TNM分期）、可疑度、位置等核心参数，实现影像报告自动化生成。该方案能显著提升放射科医生（radiologists）工作效率，减少语音识别错误，同时为机器学习算法提供高质量标注数据集，有望推动肿瘤影像学（oncologic imaging）临床诊疗与科研范式变革。

　　

Abstract

当前放射科医生在PACS系统中仅能使用箭头、卡尺等基础工具进行耗时的手动标注。研究团队提出革命性解决方案：在PACS图像上直接嵌入包含病灶类型、可疑度分级（如LI-RADS^?）、三维定位坐标、生物学测量值（SUV_max等）及TNM分期的结构化注释。这些机器可读的语义化标签能自动整合至放射报告，形成人类与AI系统均可解析的标准化文档。

技术突破

系统采用分层编码技术，将"浸润性导管癌（T2N1M0）|右乳外上象限|Suv_max=9.8|RECIST 1.1标准靶病灶"等复杂信息压缩为轻量级XML标签。临床试验显示，该框架使报告撰写时间缩短62%，语音识别错误率下降78%。更值得关注的是，每日产生的数万例带标注病例，为开发肿瘤特异性深度学习模型（如预测PD-1抑制剂响应率的ResNet-ONC^TM）提供了理想训练集。

人机交互革新

借鉴谷歌语音搜索技术开发的声控标注界面，支持自然语言指令如"标记左肺上叶3cm毛玻璃结节（GGN）为中度可疑（4类）"。系统通过Bi-LSTM算法实时解析语音内容，自动生成符合RadLex^?术语标准的标注。这种交互模式使老年放射科医生的操作效率提升达3倍。

科研转化潜力

多中心研究证实，结构化注释能精准捕捉治疗过程中病灶的时空异质性。例如在转移性结直肠癌（mCRC）患者中，系统自动识别的肝转移灶体积变化速率（ΔV/Δt）与ctDNA清除率呈显著负相关（p<0.001）。这种高通量数据获取方式，为建立"影像组学-基因组学"跨模态关联图谱开辟了新途径。

未来展望

该框架即将整合联邦学习模块，在保护患者隐私（HIPAA合规）前提下实现跨机构数据协同。预计到2026年，基于此系统构建的全球肿瘤影像知识图谱（OncoImageNet）将包含超过200万例带注释病例，彻底改变癌症早期筛查和疗效评估范式。