转自：中国科学报
“得益于生物、化学和物理领域的新发现，以及人工智能的出现，医学影像领域正在经历巨大的创新。”2026年年初，《柳叶刀》发布了一本新期刊《柳叶刀-医学影像与诊疗》（The Lancet Medical Imaging & Theranostics），创刊主编Ali Landman博士在“主编寄语”中表示。
近日，Ali接受了《医学科学报》的专访。她指出，以技术为驱动的医学影像近年来已取得多项突破性进展，例如高分辨率成像与四维超快速成像技术的发展。但她同时提到，未来5到10年，该领域仍面临诸多亟待攻克的难题，包括新技术与临床需求不匹配、人工智能技术的可靠性等。
Ali表示，《柳叶刀-医学影像与诊疗》的核心优势，在于搭建放射科医生、核医学科医生、技术人员与各专科临床医生之间的交流合作平台，“希望通过这一定位，推动影像研究成果在影像学科和各医学专科的临床转化，真正让患者获益”。
《医学科学报》：《柳叶刀-医学影像与诊疗》的创办初衷是什么？相较于其他已有的影像学期刊，期刊编辑团队重点关注哪些具体研究领域？
Ali Landman ：全球范围内，无论是在研究还是临床应用层面，医学影像都是一门发展极为迅速的学科。当下，各类新技术不断涌现、生物学新见解层出不穷，人工智能也逐步融入该领域。因此，柳叶刀创办这样一本期刊，专门展示该领域的各项进展，为推动影像技术应用、改善健康结局的各界从业者搭建交流平台。
《柳叶刀-医学影像与诊疗》将刊发高质量的临床研究与综述类文章，内容覆盖所有成熟及新兴的诊断、介入影像技术，包括计算机断层扫描（CT）、磁共振成像（MRI）、超声、正电子发射断层扫描（PET）、核医学技术、介入影像技术，也涵盖各医学专科的诊疗学内容。研究范围贯穿健康与疾病的全周期，覆盖疾病筛查、诊断、治疗等各个环节，适用于不同年龄段人群。
《医学科学报》：从全球视角来看，您认为当前医学影像与诊疗学的发展趋势是什么？如何看待该领域近年来发生的变化？
Ali Landman ：我认为医学影像领域正经历飞速发展，这一领域始终以技术为驱动，始终乐于接纳新理念、勇于创新，这一发展特质也将持续下去。近年来，该领域更是取得了诸多突破性进展，包括新的诊疗靶点与放射性配体的研发、光子计数计算机断层扫描技术的应用、其他高分辨率成像技术和四维超快速成像技术的发展；硬件设备和图像处理技术不断升级，人工智能的融合应用更是毋庸置疑的重要趋势。这些发展让医学影像技术更可靠、更灵敏，应用范围也更广泛，其与医疗体系的融合度不断提升，如今已成为全球医疗健康领域不可或缺的组成部分。
当然，我也想谈谈该领域面临的挑战，毕竟在取得诸多进展的同时，未来5至10年，我们仍有不少关键难题需要攻克。
首先，各领域间亟须加强交流、合作与理解，这是推动技术进步、真正惠及患者的关键。我们的核心目标应是解决临床中最关键的问题，而非单纯研发新技术、开展无实际临床价值的研究——在医学影像领域，有时会出现这样的问题：大家觉得某项技术很新颖就急于尝试，却忽略了其要解决的临床痛点。
其次，放射学和医学影像领域的可持续发展问题也亟待关注。目前，临床对影像检查的需求持续攀升，全球范围内该领域的专业人才缺口问题凸显。患者的需求也发生了变化：他们希望检查耗时更短、次数更少，同时又要求保证影像质量。
此外，我们还需重视放射学对环境的影响，以及如何合理融入人工智能技术等问题。这些都是医学影像领域未来需要面对的重要挑战。
《医学科学报》：人工智能为医学影像领域带来了颠覆性的创新，您认为人工智能该如何更好地助力该领域发展？又该如何应对数据隐私、算法偏见等伦理挑战？
Ali Landman ：人工智能如今正全面融入医学影像领域，带来了诸多发展机遇。但我也完全认同，我们必须理性、有效，带着审慎的态度去运用这项技术。
我认为，人工智能的一个重要应用潜力，是提升影像技术的可及性。比如，通过人工智能技术，即便借助技术要求较低的影像设备，如扫描速度更快、功率更低的设备，也能提取更具临床价值的信息。这就需要人工智能在影像重建环节发挥作用。同时，人工智能能实现更快速的影像采集，让患者无需在扫描设备中长时间停留，减少不适感。
但我们必须明确，目前仍需更多证据证明人工智能技术已具备临床大规模应用的条件。我们需要厘清人工智能在哪些场景下无法发挥作用、背后的原因是什么；需要正视人工智能已知的偏见成因，并找到解决办法；还需要明确人工智能在临床中的合理定位。它是作为初筛阅片者、复核阅片者，还是辅助阅片者——就像一位坐在身边的人工智能放射科医生，它是否有机会成为独立的阅片者，这些问题都亟待解答。
《医学科学报》：在中国的医疗体系中，医学影像与病理诊断是当前人工智能落地最成熟、应用最广泛的两大方向，目前业内也有相关探讨：人工智能是否有可能替代中国基层医院的放射科医生？您认为未来是否会出现这一情况？
Ali Landman ：就人工智能目前的发展阶段而言，想到它可能替代放射科医生，我有些担忧。当前的人工智能技术仍会出现不少误判，而且我们从未将不同的人工智能模型进行对比，往往只是将其与放射科医生的诊断结果作比较，因此我们并不清楚哪种模型的效果最佳、具体工作机制如何。你刚才提到了算法偏见，这一问题的成因之一是人工智能模型的测试往往基于规模较小、同质性较高的人群，因此我们无法确定当这些模型应用于更广泛、更多元的人群时，是否仍能精准识别所有病变。同时，我们还需警惕假阳性结果带来的问题：原本我们希望通过人工智能减轻工作负担，但如果假阳性结果过多，大量患者需要召回复查，反而会增加工作负荷。
因此，我认为短期内人工智能完全替代放射科医生的情况不会出现，其更合理的定位是“人工智能辅助影像阅片”。但随着人工智能技术的不断完善、可靠性提升，这一问题将成为行业不得不探讨的话题。此外，我们还需解决相关伦理问题，比如医疗决策的责任界定。目前由医生做出诊疗决策，责任也由医生承担；但如果由人工智能做出决策，一旦出现失误，该由谁来负责？这类问题尚无定论，解答起来并不容易。
研究者可就“早期临床试验”投稿
《医学科学报》：近年来，中国在医学影像技术创新领域取得了令人瞩目的成就。对该领域的中国研究者，在具体的研究方向上，您有哪些建议？
Ali Landman ：和《柳叶刀》旗下大多数期刊一样，我们非常欢迎临床试验投稿，但本刊并非只接收三期临床试验研究，事实上，我们对“早期临床试验”尤为关注，比如首次人体试验、可行性研究、试点研究。我们重点关注“技术创新与临床进展的交叉领域”，同时也十分关注影像生物标志物、放射组学、分子影像学、放射性药物与诊疗一体化以及人工智能的临床应用等方向的研究。
当然，本刊目前处于初创阶段，正处于发展和探索期，我们的收稿范围非常开放，也希望能了解领域内研究者关注的方向和开展的研究。
《医学科学报》：如果研究者完成了一篇论文，却不确定该向《柳叶刀-肿瘤学》《柳叶刀-医学影像与诊疗》还是《柳叶刀-数字医疗》投稿，您对这类研究者有哪些建议？编辑部会如何协助他们选择合适的投稿期刊？
Ali Landman ：这是个非常常见的问题，我们也经常收到类似的咨询。我认为研究者可以从三个方面考量：首先，明确论文的“核心研究结论”是什么，希望将这一结论传递给 “哪类目标读者”。举个例子，如果论文的核心是肿瘤学问题，比如探索乳腺癌进展的更优诊断方法，那这篇论文更适合投稿至《柳叶刀-肿瘤学》；如果研究的核心是技术创新，那可能更适合《柳叶刀-医学影像与诊疗》。
如果研究者仍无法确定，最稳妥的方式是给对应期刊的编辑发邮件，最好附上论文初稿——这是我们评估稿件适配性的最佳方式，即便只有摘要也可以。如果我们认为稿件不符合本刊收稿范围，但适合《柳叶刀-肿瘤学》《柳叶刀-数字医疗》等其他期刊，会将稿件推荐给对应期刊的同事。
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