C-Lung-RADS系统登Nature Medicine，肺结节诊断迎来“中国方案”

C-Lung-RADS系统登Nature Medicine，肺结节诊断迎来“中国方案”

近日，四川大学华西医院与联影智能等机构合作，在《自然—医学》发表的关于C-Lung-RADS的研究成果。该系统是针对中国人群开发的肺结节风险分级系统，通过多维度数据分析，能够更精准地评估肺结节的恶性风险。

肺癌是全球公认的“头号癌症杀手”。根据国家癌症中心与国际肿瘤研究机构（IARC）联合发布的《2022年中国恶性肿瘤疾病负担数据》统计显示，2022年中国最新肺癌发病例数为106.06万，其中死亡例数达73.3万，发病人数与死亡人数均位居各类癌症首位。
早期肺癌多无明显症状，临床上多数患者出现症状就诊时已属晚期。据国际肺癌研究协会 (IASLC) 最新研究成果表明，早期肺癌的 5 年生存率可达 82%，而晚期肺癌的 5 年生存率仅为 7%。因此，肺结节的早期精准诊断对于识别肺癌高危人群、开展早诊早治、改善预后尤为关键。

9月17日，《自然—医学》在线发表了四川大学华西医院与联影智能、上海科技大学合作完成的肺结节分级科研成果，这项研究提出的适合中国人群的肺结节风险分级系统C-Lung-RADS，可以全视角评估肺结节风险等级，赋能医生精准筛查可疑恶性结节，为肺结节的个性化管理提供了切实有效的参考依据，从而实现对早期肺癌的有效筛查。

创新研发C-Lung-RADS系统

华西医院与联影智能深度合作，纳入12万中国人群肺部影像数据，并将影像学数据、临床病历信息以及随访期间的结节变化情况等多维度信息进行整合分析，创新研发适合中国人群的肺结节恶性风险分级系统C-Lung-RADS，以更全面的视角评估肺结节恶性风险等级，提升诊断的准确性和可靠性。

据论文通讯作者之一、四川大学华西医院研究员王成弟介绍，C-Lung-RADS采用数据驱动的模式，以分阶段、多模态方式自动分类、评估肺结节，并给出不同风险等级肺结节管理建议。具体而言，在第一阶段，C-Lung-RADS通过影像大数据将肺结节进行自动分级，将其分成低、中、高、极高危四个等级。第二阶段运用深度卷积神经网络生成图像级别的恶性概率，融合影像、临床等信息，精确诊断高危肺结节；第三阶段，进一步纳入随访结果，开发多维度的梯度提升回归模型来全面评估结节的良恶性，并给出个性化管理建议。

C-Lung-RADS研究总体架构（论文配图）

“经过数据验证，我们发现C-Lung-RADS在敏感性等多项指标上优于国际标准。例如，C-Lung-RADS鉴别高危肺结节的灵敏度为87.1%，优于Lung-RADS 63.3%，能够帮助医生更精准地识别高危肺结节，减少漏诊情况发生。此外，C-Lung-RADS融合影像、临床、随访数据建立多模态融合模型，精准诊断极高危肺结节，实现早期肺癌的精准诊断，为肺结节的个性化管理提供了切实有效的参考依据。”王成弟介绍道。

助力基层地区肺癌早筛工作

据不完全统计，目前全国三甲医院日均接待肺结节检查患者至少几百名，每位患者常规产生有200-300幅影像图片，且影像片数量年增长率为30%，导致肺结节影像诊断任务重，容易漏诊和误诊。

基于此， C-Lung-RADS 肺结节智能筛查和报告系统，实现自动输出结节类型并进行量化分析和风险分级，以帮助医生在减轻日常工作负担的同时进一步提高诊断准确性。

考虑到边远、欠发达地区缺乏医疗设备，大范围开展早筛难免力不从心，研究团队还自主开发了智慧健康管理移动车，将 C-Lung-RADS 肺结节智能筛查和报告系统搭载于其中，凭借其移动化优势，最大限度地突破地域限制，将智能化的筛查技术送往千家万户，让基层民众不用来回奔波就能获得优质的医疗服务，促进基层地区肺癌筛查水平的跨越式提升。

据王成弟介绍，自2022年起，搭载该智慧健康管理车已驶入四川广安市、绵竹市等地，为三万多名群众提供肺癌筛查，已筛查出一百多例早期肺癌患者，将优质的医疗资源送入千家万户。

李为民表示，C-Lung-RADS在数据源头上就具有“中国特色”，为医生提供了更专业、更适合国人的肺结节精准诊断与评估“中国方案”，具有很高的科学性和针对性，是我国在重大疾病诊断标准本土化的一次重大突破。依托AI辅助诊断技术，未来C-Lung-RADS将有望在全国范围内普及肺癌精准早筛早诊，优化医疗资源配置，助力实现健康中国目标。

相关论文信息：https://doi.org/10.1038/s41591-024-03211-3
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