AI筛查肺结节，助力早期癌症诊断

AI筛查肺结节，助力早期癌症诊断

近年来，随着影像学技术的快速发展，肺结节的检出率显著提升。据统计，低剂量螺旋CT检查在不同人群中的肺结节总检出率高达29.89%，40岁以上无临床症状的人群中检出率更是达到30.2%。然而，如此高的检出率也带来了新的挑战：如何快速、准确地判断这些结节的性质？传统的人工阅片方式不仅耗时长，而且容易受到医生经验的影响，误诊率较高。在这样的背景下，人工智能（AI）技术的出现为肺结节筛查带来了革命性的变化。

AI肺结节筛查系统的核心是深度学习技术，特别是卷积神经网络（CNN）。这种技术能够通过多层的卷积、池化等操作，自动从肺部影像中提取与结节大小、形状、边缘、纹理等相关的特征。通过对比不同性质肺结节的影像特征，AI系统可以学习到不同性质肺结节的鉴别特征，进而实现对肺结节性质的自动鉴别。

AI肺结节筛查系统在临床应用中展现出了显著的优势。一项在内蒙古自治区人民医院进行的研究显示，经过优化的AI模型在肺结节检测中具有高敏感性，同时能有效降低假阳性率。具体数据如下：

• 模型1：敏感度89.7%，假阳性率8.42FP/CT
• 模型2：敏感度88.81%，假阳性率6.71FP/CT
• 模型3：敏感度87.57%，假阳性率6.38FP/CT

其中，模型2在减少假阳性（漏诊）方面表现最优，同时保持了较低的假阳性率，是临床应用的最佳选择。

2023年11月，陆军军医大学西南医院开设了肺癌（肺结节）多学科人工智能精准诊疗门诊。通过“人工智能辅助肺癌多学科精准诊疗决策平台”，医生可以输入患者的影像、病理、基因检测等数据，平台迅速运算，精准识别结节性质，并结合多学科知识数据库给出个性化诊疗方案。在短短一年的运行时间里，该门诊已接诊患者超千例，深受病患欢迎。

尽管AI肺结节筛查已经取得了显著进展，但仍面临一些挑战。例如，如何进一步提高诊断准确性，如何实现从筛查到治疗的全流程管理等。未来，AI有望在肺结节的预防、筛查、检测、治疗和跟踪等全流程管理中发挥更大作用。

AI肺结节筛查系统的应用，不仅提高了诊断效率和准确性，更为重要的是，它为早期癌症的发现提供了有力支持。早期诊断可以显著提高肺癌患者的生存率，AI技术的加入，无疑为这场与时间赛跑的战斗增添了新的利器。