医疗影像报告AI质控实验：漏项检出与一致性核查

医疗AI实验室近期完成一项回顾性实验：面向放射科CT/MR报告，构建“规则+模型”的质控链路。系统先对报告做结构化抽取，识别检查部位、左右侧、病灶尺寸、关键阴性/阳性结论等字段，再与RIS中的检查信息和模板必填项比对，提示漏项、左右侧矛盾、单位缺失及“所见”与“结论”不一致。

阶段性进展：在约1.2万份脱敏报告上，字段抽取平均F1为0.93，漏项与矛盾提示的召回率约0.89；医生复核单份报告的中位耗时由约95秒降至约40秒，提示准确率仍需按专科分层评估。

下一步计划：扩大病种与院区样本，加入多模态影像特征，并将质控结果以只读方式接入报告工作站，保持医生最终签发权。