当磁共振预约排队成就医痛点，一家区域医疗中心如何破局？

上海2026年1月24日/美通社/ -- 在山东省淄博市规模最大的三甲医院，平均每天有320名患者需要接受磁共振检查[1]。然而，这里的影像科却面临一个普遍却棘手的困境：检查预约排期长、患者焦虑等待、医护人员负荷逼近极限。磁共振检查这一现代医学不可或缺的"眼睛"，因其精准却也耗时的特点，成了医院提升服务能力的瓶颈之一。

淄博市中心医院

改变始于一次面向未来的技术更新。2025年6月，淄博市中心医院已运营6年多的3T磁共振设备升级，加装了西门子医疗Deep Resolve深度学习重建技术。这超越了单纯的设备升级，更是将智能算法深度嵌入工作流，实现了从扫描效率到诊断信心的系统性重塑。半年后，数据揭示了变革的幅度：扫描效率提升约一倍[1]，患者等候时间缩短近一半[1]，科室运营悄然步入高质量、可持续的新阶段。

AI助力：磁共振成像迈入新阶段

在磁共振成像领域，分辨率、信噪比与采集时间三者之间存在着相互制约，即提升其中任一指标，往往需要以牺牲另两项为代价。西门子医疗基于AI的最新一代磁共振深度学习图像重建技术Deep Resolve通过信号域、数据域和图像域的三维协同，结合先进算法与硬件的深度融合，实现从数据采集到图像重建的全流程优化。根据医院的使用反馈，Deep Resolve不仅缩短扫描时间、减少噪声及伪影干扰，同时保持高分辨率，进而提升图像质量。尤为重要的是，Deep Resolve将人工智能的应用延伸至成像链的前端，对磁共振采集的原始数据进行处理，通过AI算法从图像重建初始阶段实施优化。西门子医疗深耕AI三十余年，获得机器学习相关专利族1300余项，在2024年美国食品药品监督管理局（FDA）发布的AI赋能设备列表中名列全球首位[2]。公司以AI赋能医疗发展，推动优质医疗资源普惠于民、医疗服务持续升级，这与我国医疗行业高质量发展的政策导向不谋而合。

效率革命：将磁共振预约等待时间压缩至两天以内

对于淄博市中心医院影像科而言，Deep Resolve带来的最直观改变是"速度"。借助智能重建与优化加速，Deep Resolve技术应用后，淄博市中心医院的磁共振扫描效率实现提升：单次扫描时间减少43%，单位小时检查人次从原来的4.5人次提升至7人次，部分部位扫描速度提升尤为显著，如脑垂体扫查提速160%、腰椎扫查提速150%、膝关节扫查提速100%[1]。磁共振扫描效率提高不仅改善了患者扫查体验，还提升了检查流通量——在门诊磁共振检查人次增加近一倍的情况下，患者等候时间缩短达50%[1]。

质量提升：超高分辨率成像背后的临床价值深挖

速度的提升并未以牺牲质量为代价，相反，图像诊断信息实现了同步跃升。Deep Resolve通过深度学习对海量数据进行迭代优化，能够实现超高分辨率成像。根据医院的实际应用反馈，该技术能有效锐化组织边界、增强病变与正常组织的对比度，并显著抑制各类伪影，从而为疾病的早期诊断提供更可靠的影像依据。

技术的赋能，最终指向人的解放与科室运营模式的优化。依托Deep Resolve技术，山东省淄博市中心医院磁共振临床扫查任务较以往完成时间明显提前，科研扫描无需等候到深夜，医护人员工作强度得到缓解，得以获得更合理的作息安排。同时，患者检查流通率的提升带动影像科日接诊量的增加。目前，淄博市中心医院影像科日均检查患者数量相较技术升级前提升约一倍[1]，科室整体运营效率与服务质量同步增强。

淄博市中心医院影像科专家表示，自Deep Resolve技术投入使用以来，磁共振检查时长与图像质量均获得了改善。现在，科室不仅能满足比以往多约一倍的临床检查需求[1]，缩短患者等待时间，更能让医护人员从疲于应对的节奏中解放出来，有更多精力投入到精准诊断和患者服务中，这为科室的可持续发展注入了新动力。

在"健康中国2030"战略深入实施和《新一代人工智能发展规划》等政策推动下，"AI+医疗"已成为提升优质医疗资源可及性、破解供需矛盾的关键路径。国家明确鼓励将人工智能技术应用于医学影像、辅助诊断等核心场景，以实现诊疗效率、精准度与患者体验的协同跃升。Deep Resolve技术正是AI赋能医疗高质量发展的生动范例，帮助医院平衡了磁共振检查长期存在的“效率-质量-负荷”的情况。

淄博市中心医院的成功实践并非孤例。2026年1月24日，由广东省临床医学学会主办、中山大学附属第一医院承办的"磁共振深度学习临床科研应用学术会议"成功召开。本次会议旨在构建产学研医深度融合的高水平交流平台，聚焦AI技术在磁共振图像重建、病灶精准检出与临床诊断中的创新应用。来自全国的影像专家齐聚一堂，围绕西门子医疗Deep Resolve技术，分享了前沿科研成果、复杂病例诊疗经验与科室运营提效策略，共同展望AI如何深度重塑磁共振在精准诊断、科研创新与临床效率提升中的未来图景。

[1] 数据源自淄博市中心医院

[2]https://www.fda.gov/medical-devices/software-medical-device-samd/artificial-intelligence-and-machine-learning-aiml-enabled-medical-devices

本文内容基于客户医院的实际使用体验与反馈整理，仅用于分享相关实践，不构成对任何产品的推广、性能保证或临床效果的承诺。实际使用效果可能因设备型号、扫描方案及患者个体差异等因素而有所不同。所有诊断判断仍需由专业医师结合具体临床情况作出。