肺结核筛查迎来技术突破：低剂量CT减辐射90%，AI诊断准确率超94%

肺结核筛查迎来技术突破：低剂量CT减辐射90%，AI诊断准确率超94%

肺结核是严重威胁人类健康的重大传染病之一。据世界卫生组织（WHO）统计，2023年全球新增约1060万结核病患者，死亡人数约为130万人。我国2022年估算的结核病新发患者数为74.8万，估算结核病发病率为52/10万，在30个结核病高负担国家中排名第3。早期诊断和治疗是控制肺结核传播的关键，而影像技术在这一过程中发挥着至关重要的作用。

传统的X线胸片检查是肺结核筛查的常用方法。它具有操作简便、费用低廉等优点，但分辨率有限，难以发现早期或微小病变。此外，X线胸片的解读依赖于放射科医生的经验，主观性较强，容易出现漏诊或误诊。

20世纪30年代，巴西医生Manoel de Abreu开发了一种新型的光电摄影装置，该设备通过摄影机捕捉荧光屏上的图像，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，成为20世纪50至60年代全球肺结核筛查项目的重要工具。

随着科技的进步，计算机断层扫描（CT）和磁共振成像（MRI）等现代影像技术逐渐应用于肺结核筛查，显著提高了诊断的准确性和效率。

低剂量CT扫描是目前肺结核筛查的首选方法。与传统CT相比，低剂量CT的辐射剂量仅为1/5至1/10，有效剂量通常小于1mSv，远低于我国平均自然本底辐射量3.1mSv。这种低辐射剂量的特点，使得低剂量CT更适合于短期内多次复查及需要长年随诊观察的病人，也更适合于健康人群的体检筛查。

在诊断效果方面，低剂量CT同样表现出色。它能够发现直径小于1厘米的微小结节，这些结节往往是早期肺癌的标志。研究表明，低剂量CT使高危人群的早期肺癌诊断率提高约74.1%，肺癌特异性死亡率降低大于20%。对于肺结核的诊断，低剂量CT同样具有较高的敏感性，能够清晰地显示肺部结构，发现早期病变。

尽管现代影像技术显著提高了肺结核的筛查效果，但在基层医疗机构，放射科医生数量匮乏且能力不足，导致器官、病灶位置的分割标注速度和精度都受到限制，大大降低了肺结核患者的被发现率。近年来，人工智能技术在医学图像处理方面的突破为这一问题提供了新的解决方案。

深圳市第三人民医院研发的AI诊断系统，通过深度学习技术对胸部X光片进行智能分析，实现病变分割和量化评分。该系统在多中心临床试验中表现出色，具有94.2%的灵敏度和91.2%的特异性，符合世卫组织的技术标准。目前，该产品已获得国家药品监督管理局批准，并被列入世卫组织推荐产品清单，成功应用于国内多个省份的结核病筛查工作。

AI技术能够对肺结核的典型病变进行明确诊断，对非典型病变提出可能性诊断，缩小了鉴别诊断范围。在大规模的筛查中，其能够快速排除健康人群，更高效实现肺结核的快速筛查，有效提高医生诊疗水平和效率，弥补基层医疗卫生机构优质医疗资源短缺问题。

医学影像技术的不断革新为肺结核的早期筛查和诊断提供了有力支持。从传统的X线胸片到现代的低剂量CT和MRI，再到人工智能辅助诊断系统的应用，每一次技术进步都显著提高了筛查的准确性和效率。未来，随着技术的进一步发展，我们有望实现更早、更精准的肺结核筛查，为患者带来更好的预后，为全球结核病防控目标的实现提供坚实的技术保障。