（人民日报健康客户端 陈龙飞）“嘀——”在四川大学华西医院急诊科，一位卒中患者被紧急送至CT室，放射科人工智能平台已精准识别出这一高优先级病例，自动跳过常规排队、进入紧急处理流程。几分钟后，经过影像技师与医师审核、复查，一份标注清晰病灶位置的检查报告，已同步到相关科室，为后续抢救赢得了黄金窗口期……这一幕，正是人工智能（AI）融入医学影像行业的生动缩影。
“从检查报告分析、术中精准导航到疾病风险预测与慢病管理，AI不仅在重塑医疗服务格局，也在重新定义医师、技师与AI（技术）的关系。”中华医学会影像技术分会主任委员、四川大学华西临床医学院医学技术学院执行院长兼放射科副主任李真林教授对人民日报健康客户端记者表示。
随着AI技术的迭代升级与深度渗透，这场行业变革正推动放射影像技师加速转型，考验着每一位从业者。
李真林教授（左一）运用远程医疗指导工作。受访者供图
从基层机构到三甲医院，AI应用已从概念走向实践
大三甲医院作为技术先行者，已实现人工智能与临床流程的部分融合。华西医院放射科运用AI大模型构建了从图像处理、三维可视化技术到质量控制等多层面的医学影像检查技术平台。在山东省立医院，AI深度参与图像识别、精准摆位、流程管理等多项内容，已成为技师的“得力助手”……
“过去，放射影像科工作量大，高峰时期一名技师一天要处理上百份片子，难免出现细节疏漏。”山东省立医院主任技师、中华医学会影像技术分会候任主任委员马新武向人民日报健康客户端介绍，“有了AI辅助系统，不仅能协助技师进行结果辅助分析、提高工作效率，优化流程、缩短患者等待时间，还能突破地域限制，帮助偏远地区开展远程医疗。”
在广大基层医院，AI应用已点燃星星之火，但相较于大城市的大医院，距全面落地与深度融合仍有一定差距。
贵州省遵义医科大学第二附属医院影像科主管技师张道恩介绍，医院早在几年前就引入AI大模型，初期主要用于肺结节筛查和骨折识别，2024年拓展至心血管图像后处理、精准扫描定位、图像质控等领域。
梁山县水泊街道社区卫生服务中心（梁山县第二人民医院）是山东省济宁市梁山县应用AI大模型为数不多的基层医院之一，医院影像科技师王彤介绍，其所在科室于2020年就随CT设备配套安装了肺结节AI筛查工作站，“但在梁山县，尚未开展AI应用的基层医院仍占多数。”
谈及AI带来的改变，张道恩和王彤均表示，“AI确实帮我们减少了重复性工作，新技师还能跟着AI标注学习，业务熟练度提升很快。但AI也有局限性，比如，AI诊断存在误差率，所有结果必须进行人工复核；现阶段的AI阅片系统多是针对单一疾病或单一部位，应用范围有限，无法诊断复杂疾病。”
在张道恩看来，“AI技术并不能取代医生，但对影像从业者提出了更高的要求，需要兼具扎实的专业知识和AI相关认知，成为复合型人才，才能适应行业发展。”
“人机协同”时代，医学影像技师应从操作者转变为决策者
AI的广泛应用，也引发了放射技师职业角色的变革。
“AI淘汰的不是技师，而是只会机械操作的‘被动执行者’。未来的影像人才必须具备技术操作、AI应用、临床协作等能力，成为‘AI+影像’的协同专家。”马新武认为，AI时代的影像技师应具备三重核心身份：技术与质量的“守门人”，复杂场景的“执行者”和患者关怀的“传递者”。
马新武教授（中）在指导工作。受访者供图
在马新武看来，“现有的人工智能模型都是针对单一部位或疾病进行训练的。比如，只能筛查血管或肺部，如果患者多部位同时发生病变，AI可能无法正确识别，这就需要技师凭借专业知识进行综合判断和干预。”更重要的是，技师的“人本价值”无法被机器替代。“机器是冷冰冰的，而患者需要沟通与关怀，这也是影像技师的核心价值。”
李真林则用“器道并重”四个字概括技师的转型路径。“‘器’即先进的医疗影像设备和AI等创新技术，‘道’即科学的评判标准、临床价值思维和质量把控能力，二者深度融合、协同发展，才能实现‘1加1大于2’的效能跃升，进而构建覆盖扫描、诊断、流程管理和临床科研等全流程的‘智能影像闭环新生态’，创造不可替代的临床价值。”
李真林进一步阐释，影像技师应从影像采集的‘操作者’跃迁为流程优化、信息管理的‘创造者’‘抉择者’：搭建起设备工程师、临床医生与AI技术间的沟通桥梁，主动参与协议优化、流程设计与数据管理，将海量影像数据转化为有价值的资产。”
“既要主动拥抱AI技术，又不能迷信技术，要在实践中融入人文温度，让每一张影像都体现技师的专业价值。在AI重塑行业的浪潮中，唯有主动拥抱变化、锻造核心能力，才能在变革中立足，在转型中成长。”两位受访专家表示。
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