{"id":"509245","toptitle":"","toptitle_color":"","title":"以指南质量提升助推影像学科发展","title_color":"","subtitle":"","subtitle_color":"","crtime":"2026-03-04 08:39:31","condition":"来源：健康报","thumb": ""}

□首都医科大学附属北京友谊医院放射科主任医师、信息中心主任 吕晗 高质量的临床实践指南（以下简称“指南”）和专家共识（以下简称“共识”）是指导临床决策的重要依据。近年来，我国临床医学各领域发布的指南共识数量持续增加，其中，影像学领域的指南共识数量持续增加、覆盖范围显著拓展，...

□首都医科大学附属北京友谊医院放射科主任医师、信息中心主任 吕晗

  高质量的临床实践指南（以下简称“指南”）和专家共识（以下简称“共识”）是指导临床决策的重要依据。近年来，我国临床医学各领域发布的指南共识数量持续增加，其中，影像学领域的指南共识数量持续增加、覆盖范围显著拓展，对这些指南共识的质量评价成为助力影像学科持续发展的重要抓手。

  影像学作为平台学科，兼具多学科交叉、技术迭代快、证据更新频次高、临床应用场景复杂等特征，因此在指南共识的制订与更新过程中，常面临证据整合难、多学科沟通协作难等挑战，以及影像学领域相关成果的临床适用性与技术可行性平衡难等突出问题。这些特征进一步加剧了指南共识在科学性、透明性和适用性三个维度上的质量管理与提升的难度。

  另外，影像学的广义概念中包括了放射、超声、核医学、介入等多个亚专业，以及人工智能（AI）医学影像应用等多模态、多技术分支，各亚专业间术语标准不一的问题尤为突出，亟待建立一套标准、统一的指南共识质量评价方法。

扬帆起航
引入规范质量评价方法

  早在2021年，中国工程院院士、首都医科大学附属北京友谊医院王振常团队基于国际实践指南报告规范（RIGHT），在我国率先对2017年以来发布的18部影像学指南共识质量进行评价。

  该成果以《基于国际实践指南报告规范的影像学临床实践指南质量评价》为题发表于《中华放射学杂志》。该文章显示，我国影像学领域指南共识整体质量较好，评审和质量保证、资助与利益冲突声明及管理等维度报告的规范性有待加强，建议进行更加清晰、透明的利益冲突管理，以及更加客观、明确的证据搜集及评价，注意提升推荐意见的严谨性。同时，文章建议影像学指南共识制订者掌握相关的研究和评价工具，规范指南共识撰写，充分报告指南共识制订的细节与关键内容，提升指南共识的透明性和全面性。

  该项工作为后续基于“指南科学性、透明性和适用性评级（STAR）工具”对指南共识进行评级，奠定了方法学基础并提供了实践范式。

多方联动
推动指南评级常态化

  自STAR评级工具发布以来，影像学领域持续开展了指南共识评级工作。作为第一批成立的STAR专科委员会（以下简称“专委会”），STAR影像医学专委会由王振常院士牵头于2022年8月组建，王振常院士担任专委会首任主任委员。2025年，第二届专委会组建，成员数量由第一届的22人增至35人，覆盖12个省、市的20家医疗机构，地域分布更趋均衡，评级结果代表性、权威性与行业公信力持续增强。

  专委会搭建了标准化、专业化的评级体系与专家协作网络，以专委会青年委员为主体，联合《中华放射学杂志》、北京医学会放射学分会等权威平台，已形成覆盖放射、超声、核医学、介入及AI等亚领域的评价范式。

  在对2022年度65部影像学领域指南共识开展评级工作的基础上，专委会2025年进一步对2023年度和2024年度共计131部指南共识进行评级。2022年评级相关成果以《2022年医学期刊发表中国影像医学领域指南及共识的科学性、透明性和适用性的评价分析》为题，发表于《中华放射学杂志》，最新成果也已经投稿至期刊。此项工作仍在持续进行中，既总结了当前影像学领域指南共识质量的提升，又指出了仍存在的不足之处，为后续高质量指南共识制订提供了建议。相关成果的取得，标志着我国影像学指南共识质量评价工作进入常态化开展阶段。

创新范式
构建智能高效评价体系

  近年来，随着AI等新技术的引入，影像学领域的指南共识评级工作正在加速迈向智能化新阶段。

  王振常院士带领团队研发了基于AI的影像专科指南共识评级工具“影像指南自动评估系统”。该工具可进一步减少指南共识评级过程中的人工参与，便于更高效、客观地开展评级工作。该工具通过全类别文档信息抽取、混合搜索增强算法、四象限问题分类等一系列创新，实现了指南共识正文﹢附件材料“一站式”自主分析、评级关键信息智能检索、语义精准评估、评分结果实时反馈，建立了影像专科化质量控制标准库，并通过搭建在线评级平台，实现工作在线交互。该项成果发表于《循证医学》杂志（JEBM），并获得软件著作权。

多维推广
助力学科影响力提升

  作为STAR影像医学专委会主任委员，王振常院士已连续两年在中华医学会全国放射学学术大会上，以影像学领域指南共识规范化发展为主题作主旨报告。2024年度的主旨报告主题为“影像学指南/共识规范化制订的思考”，系统阐述STAR指南评级工具的核心条目、评级方法及其最新应用进展，发布了2022年度影像学领域指南共识的评级结果。王振常院士同步撰文《提升指南及共识质量，促进影像医学高质量发展》，2025年于《放射学实践》发表。2025年度的主旨报告主题为“重视影像学指南/共识的规范化制订”，发布了2023年度、2024年度影像领域指南共识的评级结果，指出影像学领域的评级得分整体稳定并略呈下降趋势，进行了典型失分条目的分析，为切实推动我国影像学领域指南共识质量的提升指明了方向，得到了同行的高度认可。

  影像学是AI技术在医疗领域应用优势较为突出的学科之一。不论是基于计算机视觉的影像图像解析，还是基于大语言模型的影像报告文字分析，影像学的发展正在持续加速。近年来，影像学领域不仅在指南共识的发表内容上逐渐融入更多AI新技术临床应用进展的讨论，还在指南共识质量评价工作中率先研发并使用AI工具。在最新一轮的指南共识评级工作中，AI工具已作为成熟的辅助工具，可适度降低对人工评分的依赖，显著提升了评级的工作效率，提升了评级结果的一致性与可重复性。

  STAR影像医学专委会作为我国影像学领域指南质量评价与提升工作的核心枢纽与制度化推进主体，以及STAR专委会中最具代表性的专业分支机构，在推动影像学领域指南共识质量提升中发挥着引领与支撑作用。影像学领域指南共识的学术成果将与STAR影像医学专委会的建设共同提升，在指南共识制订—质量评价全流程质控、组织建设、方法学培训、专科AI评级工具迭代升级四个维度协同发力，依托专委会平台持续提升指南共识的科学性、透明性和适用性，全面提升我国影像学指南共识的质量，进而为影像学科的高质量发展、学科影响力的提升提供持续助力。