几十年前，当我们站在X光机前，按照“脚踏标记，深呼吸，屏住呼吸，一声咔嚓，完成”的指示进行肺结核筛查时，医学影像技术仍处于初期阶段。肺结核的早期诊断至关重要，因为许多患者症状轻微甚至没有症状，导致疾病常常被忽视，进而传播开来。X光技术的出现改变了这一现状，让医生能够观察到肺部的结节、空洞或胸腔积液，从而提高了早期诊断的可能性。

　　在20世纪20年代，X光技术成为诊断肺结核的可靠工具。然而，要在大规模人群中筛查以有效控制疾病，这一技术面临巨大的经济和操作挑战。如何在不增加过多成本的情况下，检查成千上万的人成了一个难题。

　　20世纪30年代，里约热内卢经历了严重的肺结核疫情。巴西医生Manoel de Abreu目睹了疾病的影响，并在寻找解决方案的过程中，开发了一种新型的光电摄影装置。该设备与其前身的X光机不同，它通过摄影机捕捉荧光屏上的图像，从而大大降低了成本并提高了检查速度。1936年起，阿布雷乌使用这种设备检查了里约的数千人，成为大规模肺结核筛查的先驱。

　　1938年，Abreu-Holfelder质量摄影装置在德国也开始广泛使用。该设备易于安装和运输，成为20世纪50至60年代全球肺结核筛查项目的重要工具。

　　然而，尽管抗结核工作取得了显著进展，肺结核筛查计划在1980年代逐渐停用，因为有效的抗生素和疫苗以及改善的生活条件已将发病率大幅降低。但这一措施也带来了另一个问题：我们失去了一个有效的早期肺癌诊断工具。

　　肺癌是全球第二大常见癌症，也是最致命的癌症之一。世界卫生组织报告显示，2020年全球有超过200万人被诊断为肺癌。肺癌初期症状轻微或无症状，使得疾病常常在晚期才被发现。因此，早期筛查对于提高存活率至关重要。

　　计算机断层扫描（CT）在早期肺癌筛查中显示出了巨大的潜力。与传统X光技术相比，CT扫描能够提供更为精准的成像能力，通过分层扫描避免了重叠结构的问题。虽然肺癌筛查尚未在全球范围内普及，但随着技术的发展，CT扫描也开始被应用于移动筛查单元中。例如，配备CT扫描仪的移动检查车可以前往偏远地区，为更多人提供筛查服务。

　　为了应对影像分析中存在的挑战，人工智能（AI）技术被引入影像分析中。现代医学影像分析依靠数字化和AI技术，使得图像分析变得更加高效。西门子医疗的AI-Rad Companion Chest CT应用程序就是一个例子。该程序基于深度学习算法，能够自动检测和标记肺结节，并计算其体积和直径，从而为放射科医生提供辅助诊断。

　　无论是早期的X光筛查还是现代的CT筛查，所有的筛查工作都致力于一个共同目标：早期发现疾病，挽救生命。通过技术的不断进步，我们不仅能够更早地发现疾病，还能为患者提供更好的治疗方案。现代医学和技术的结合，使得许多曾经致命的疾病变得可以治疗，极大地提升了人类的健康水平。

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