一切始于一次意外，正如许多令人兴奋的发现一样。
1895 年末，德国物理学家威廉·伦琴 (Wilhelm Rӧntgen) 在他实验室的黑色纸板遮盖下测试设备。在尝试已知光线形式的实验时，他观察到一种荧光，其行为方式是前所未有的。它不仅穿透了纸板——还传播了另外九英尺。
伦琴称这些新射线为“X射线”（“X”是数学家对未知事物的标准符号），它们实际上可以穿透许多普通物质，从纸板到软组织。但这些神秘的脉冲在撞击骨骼或金属时会突然停止。
这一发现既带来了恐惧，也带来了希望。传说伦琴的妻子安娜·贝莎 (Anna Bertha) 在看到她自己一只骨骼清晰、婚戒可见的手部 X 光照片后，说道：“我看到了我的死亡！”（引用来源：“I have seen my death!”），并且再也没有回到实验室。但医学界却看到了 X 射线无限的治疗潜力。
“事实上，伦琴和其他人很快就意识到 X 射线将有医学用途，”英国放射学史学会前主席、《放射学史》一书的作者 Arpan Banerjee 说。“这不会是一篇发表后就被人遗忘在档案馆里的物理学论文。”
尽管技术越来越精确，但利用 X 射线生成供人类分析的图像的基本原理基本保持不变。然而，专家们表示，我们可能正处于医学成像革命的边缘，这次革命将让“X 因素”重回 X 射线。
如今，几乎所有医生、牙医和正畸医生都能提供基础成像服务，生成类似于伦琴发现的图像，让我们无需手术刀就能窥探皮肤之下。但在安娜·贝莎惊叹于自己手部 X 光片的一百多年里，X 射线已经演变出了无数新的形式。不久，技术人员就意识到，通过一点努力，X 射线不仅能显示骨骼等硬质物质。例如，通过向患者体内注入钡元素，医生们就能够可视化胃肠道的软组织。
到了 20 世纪 50 年代，血管造影术已成为评估心血管系统堵塞的常用方法。与钡餐检查类似，医生可以向患者的静脉注入碘造影剂，然后用 X 射线照射，生成患者血管的蜘蛛网状图像。钡剂能照亮胃肠道，而血管造影术则有助于分析和治疗血栓及其他疾病。
也许最重要的发展出现在 20 世纪 70 年代，当时出现了第一台 X 射线计算机断层扫描 (CT) 机。该机器使用传感器检测穿过患者身体的 X 射线输出，一次性生成骨骼、器官和软组织的详细图像。由于身体内的每种物质被 X 射线束穿透的程度不同，该机器能够成功区分手臂和脾脏，并精确地重现两者的影像。“这是 X 射线技术最现代的应用，”Banerjee 说。
尽管 X 射线有如此大的潜力，但安娜·贝莎最初的惊恐并非毫无道理。据 Banerjee 说，早期的 X 射线剂量很低，仅生成一张手部图像就需要 15 到 20 分钟的曝光时间。因此，它们很容易导致灼伤，从而带来多方面伤害。托马斯·爱迪生 (Thomas Edison) 的 X 射线研究助手克拉伦斯·戴利 (Clarence Dally) 因频繁接触辐射而患上转移性皮肤癌，并于 39 岁去世。爱迪生在戴利去世时说：“我再也不想知道关于 X 射线的任何事情了。”（引用来源：Edison said at the time of Dally’s death）。
自 20 世纪初以来，研究人员一直在寻找减少由此产生的辐射的方法。他们在许多方面取得了进展，从牙医诊所常用的铅金属围裙等防护服，到从传统的 X 射线胶片转向对成像辐射量要求更低的数字 X 射线。但美国放射学会 (American College of Radiology) 数据科学研究所 (Data Science Institute) 的首席医疗官 Bibb Allen 表示，过去十年左右，所谓的管电流调制和迭代重建等最大进步才开始展现其潜力。
在 CT 扫描的语境下，管电流调制意味着辐射剂量根据所检查的身体部位而变化。根据 Allen 的说法，在全身扫描中，坚硬的头骨会比松散的肺部接收到更多的辐射，从而控制整体的 X 射线暴露。而迭代重建是 CT 扫描仪中的算法将高质量的身体图像组合在一起的过程。通过降低噪声和清晰化图像，患者可以在甜甜圈状的 CT 机中停留更少的时间，受到 X 射线和由此产生的辐射轰击。
生成医学 X 光片的流程与 X 射线首次发现时基本相同。X 射线被生成，产生的射线束被指向人体目标；由此产生的图像由其他人进行分析。那么未来的 X 射线会怎样呢？
Donald Umstadter 是内布拉斯加大学极限光实验室的物理学教授。他领导的研究团队制造、维护并使用 Diocles 激光器，这是一种人造装置，可产生比太阳亮 1000 万倍的激光束。“我们已经有了新的发现，这是在实验室里从未见过的新事物，”Umstadter 说。他补充说，这项发现有可能改变放射成像。
当 Umstadter 的团队将 Diocles 激光器聚焦在一个电子束上时，他们能够产生一种称为多光子散射的现象。“这不仅是一种新的光行为……它也是一种制造 X 射线的新方法，所以它本质上是一种制造光的新方法，”Umstadter 说。激光器仍然能产生像伦琴在他的实验室里制造的那种 X 射线，只是方式不同。“事实证明，我们产生的 X 射线所释放的剂量比传统 X 射线机低 100 倍，因此它们更安全，”他说。如果 Diocles 激光器有一天能够按比例制造——能够安装在医院甚至牙医诊所——它将极大地提升患者和医生的安全性。
Banerjee 和 Allen 都是经验丰富的放射科医生，他们将目光投向了人工智能通过机器学习解读 X 射线结果的潜力。人工智能已经在有限的范围内出色地完成了诊断任务。2017 年，斯坦福大学的研究人员证明，他们的算法可以从胸部 X 光片中诊断肺炎，其表现“优于（人类）放射科医生”（根据大学的新闻稿）。今年早些时候，美国食品药品监督管理局 (FDA) 批准了一款使用人工智能筛查患者眼睛是否患有糖尿病视网膜病变的设备。普通医生可能很快就能在患者的眼中诊断出这种疾病，而无需将其转诊给眼科医生进行专家评估。
Allen 说，虽然可能还需要一段时间，但“我期待着人工智能能在图像中看到我们人类看不到的东西的那一天。”
