编者按：从2025年开始，武汉市科协联合市人才局，实施武汉青年科技人才朝阳托举工程，支持一批优秀青年科技工作者围绕我市重点科技领域和产业发展方向开展学术研究、科技攻关。现开设“武汉青年科技人才朝阳托举工程”入选者宣传展示栏目“武汉科创新青年访谈录”，旨在让所有奋斗青年的努力和付出被看到，探索创新的青涩轨迹被看到，自立自强的精神家园被看到……
武汉青年科技工作者刘蓬然
AI浪潮席卷之下，各行各业都面临变革。在曾经最需要经验积累的医疗行业，年轻医生意识到科技势不可挡，主动迎接变革携手AI，为病患提供更精准全面的诊断和治疗。
让AI当 “阅片助手”，给骨科诊断上 “双保险”
刘蓬然是华中科技大学同济医学院附属协和医院骨科主治医师，研究方向为骨科、临床医学和智能医学。目前肺部CT的肺结节识别AI已广泛应用于医院影像科，但骨科AI还处于科研转化阶段，工作在一线的他，清楚这件事的必要性，“骨科急诊医生每天要面对大量X光片和CT影像，一个CT可能就有几百张图片，就诊高峰时真看不过来；凌晨两三点，医生很疲惫的情况下阅片，微小骨折或隐匿性骨折就有可能被忽略。我做的就是给骨科医生配一个‘智能阅片助手’，让人工智能帮医生快速找出片子里的骨折点。”
刘蓬然在病房巡诊
他的核心研究，是构建基于深度学习、卷积神经网络的AI算法模型。“先收集大量临床影像数据，由骨科专家标注出骨折位置和类型，再把这些教材喂给AI，让它学习骨折的特征。” 刘蓬然说，训练好的AI能在数秒内完成几百张CT图的阅片，并标出可疑骨折点，“它不知疲倦，能始终保持同一判断水平，相当于给医生加了一道‘双保险’。”他也强调，AI始终是 “辅助”，不能替代医生：“医疗关乎生命，医生的责任心和临床经验，永远是不可取代的。”
话说“隔行如隔山”，作为临床医学出身的博士，怎么“转码”？“我们医学团队不用写具体的底层代码，但要懂算法逻辑、能分析模型结果。刚开始合作时，别说代码，连工科团队给出的算法结果，我们都不理解。花了大量时间标注数据，最终却不符合AI训练的要求，之前的工作付诸流水。” 刘蓬然说，类似的沟通困难有很多，让他逐渐意识到医工交叉不能 “各干各的”，必须主动打破知识壁垒。他开始自学基本的AI基础知识，考取了人工智能算法工程师、医学影像工程师证书，现在他和工科团队沟通顺畅：“我会告诉他们临床需要什么，比如急诊需要识别哪些骨折，哪些部位的损伤最容易漏诊；他们也会跟我解释，数据标注要怎么做到精准，才能让AI学得更好。”
刘蓬然在病房巡诊
“双向奔赴” 让研究逐渐走上正轨。博士期间他参与的首个骨科AI项目——髋部骨折识别模型，首次测试就达到92%的准确率，“那一刻特别欣慰，感觉之前的努力都没白费，也更确定‘骨科+AI’的方向是对的。”刘蓬然说，在部分部位的微小骨折识别上，AI比经验丰富的医生更敏锐，不仅降低诊断风险，还可以节省大量时间，让医生把精力放在更复杂的诊疗决策上，而不是重复阅片。
科研工作者在未知中也要“坚持探索”
刘蓬然的医学人工智能之路，源于博士生导师叶哲伟教授。2017年，他在长沙的一场学术会议上第一次听叶教授讲“医学混合现实、智能医学”，被深深吸引：“老师描绘的蓝图——用 混合现实、AI、3D打印等技术革新骨科诊疗，让我惊觉‘原来医学还能这样做’。”他报考了叶教授的博士，从长沙来到武汉，这几年，叶教授是他科研工作中的榜样，“他一直用自己坚持不懈的精神感染着我们团队，激励我们在智能医学这个领域不断探索。对于科研工作者，坚持不懈比专业知识更重要。科研不像考试，有标准答案，它是未知的。你可能走了很久的路，最后发现方向错了；也可能反复调试，准确率就是上不去。很多人中途放弃，但我相信只要坚持下去，哪怕每次只进步一点点，最终也能看到成果。老师让我明白，好的医生，既能在临床救死扶伤，也能通过科研推动行业进步。”
刘蓬然研究医学人工智能
如今的他日常坐诊、做手术，用业余时间继续研究医学人工智能。“我们的目标是未来能嵌入医院的影像系统，成为医生的‘标配助手’。” 在他看来，骨科与AI的融合还有很多可能性，他计划进一步拓展骨科AI的应用场景，从骨折识别延伸到术前规划、术后康复评估，“比如用AI模拟手术方案，帮医生制定更精准的治疗计划；或者通过影像分析，判断患者术后恢复情况”。
入选2025年武汉青年科技人才朝阳托举工程，刘蓬然更有信心把骨科AI研究推向深入：“希望能获得更多政策和经费支持，加快科研转化，让AI真正服务于临床，守护更多人的骨骼健康。我会继续在这条路上探索，用技术为骨科诊疗带来更多改变。”
人物链接：刘蓬然，华中科技⼤学同济医学院附属协和医院骨科主治医师，兼任湖北省智能医学学会、武汉医学会智能医学分会理事/委员、秘书，《中华创伤杂志》《中华养生保健杂志》青年编委，研究方向为骨科、临床医学和智能医学。
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