医学影像AI辅助诊断：多序列融合与报告质控闭环

在做医学影像AI辅助诊断系统的实验性建设时，我们把问题拆成三段：影像预处理与病灶定位、结构化征象提取、报告生成与质控。目前推进的重点是第二部分——让模型输出可直接进入诊断报告的征象，而不是只给一张热力图。

进展要点：
• 在肺部CT与脑部MRI的小规模内部验证集上，采用多序列配准加双通道编码，结节与缺血灶的检出召回率较单序列基线提升约11个百分点，假阳性主要集中于血管断面与运动伪影区域；
• 将放射科医师的修改轨迹作为弱监督信号，把报告终稿与模型初稿的差异回传训练，两轮迭代后征象字段的错误率下降约三成。

下一步计划是把质控环节前置：在报告签发前自动校验左右侧、计量单位、病灶计数与随访建议的一致性，并保留完整溯源记录以便回溯。我们仍不追求全病种覆盖，优先把单一模态做稳后再谈扩展。