北京电力医院：AI辅助诊断肺结节超10万例，确诊200例早期肺癌

北京电力医院：AI辅助诊断肺结节超10万例，确诊200例早期肺癌

2024年5月，北京电力医院传来一则令人振奋的消息：通过AI智能影像诊断系统的辅助，该院健康管理中心在2020年5月至2024年4月期间，成功管理肺结节CT阅片近10万例，组织MDT会诊352例，并病理确诊早期肺癌200例。这一成果不仅展示了人工智能在医疗领域的巨大潜力，也标志着我国肺结节诊断技术迈入了新的阶段。

为了规范肺结节的临床诊疗，提高早期肺癌的诊断率，中华医学会杂志社发布了《肺结节诊治中国专家共识（2024 年版）》。这份由国内权威专家共同制定的指南，强调了多学科协作（MDT）工作模式的重要性，并首次将人工智能辅助影像诊断技术纳入推荐。

共识指出，肺结节的诊断应采用“三结合”原则：结合病史和临床症状、影像学特征以及病理学检查。对于直径小于8毫米的肺结节，建议采用低剂量螺旋CT进行定期随访；而对于可疑恶性结节，则应通过穿刺活检或手术获取病理学证据。

人工智能技术的引入，为肺结节诊断插上了科技的翅膀。以北京电力医院为例，该院采用的AI智能影像诊断系统，能够自动识别CT影像中的可疑结节，准确预测结节的性质和位置。这一系统在LUNA16数据集上的表现达到了国际领先水平，不仅提高了诊断效率，还显著降低了漏诊率。

雅培公司开发的LCBP肺癌风险评估模型，更是将人工智能与临床数据深度融合。该模型结合CT影像学信息、肿瘤标志物组合以及患者的年龄、性别、吸烟史等高危因素，能够快速评估肺结节的恶性风险。据雅培核心诊断业务全球副总裁陈迎介绍，这一模型不仅可以降低良性结节患者进行有创检查或手术治疗的比例，还能加速恶性肺结节患者的早期诊断，增强临床医生的决策信心。

除了人工智能，其他创新技术也在肺结节诊断中发挥着重要作用。例如，雅培开发的呼吸道病原体检测系列，可以在15分钟内完成甲乙流感抗原、肺链抗原等多项检测，帮助医生快速判断肺结节的感染原因。而该公司推出的Alinity m全自动实时荧光核酸扩增分析系统，则为ALK融合基因的检测提供了精准工具，有助于指导靶向药物的应用。

在手术治疗方面，雅培的i-STAT手持式血液分析仪为胸腔镜手术提供了实时监测支持，确保手术安全。这种便携式设备可以在手术室内即时监测患者的关键生理指标，为“精准麻醉、精准医疗”提供了有力保障。

据统计，中国目前有1.5亿肺结节高危人群，每年新发现或新诊出的肺结节人数达到1000万至2000万。面对如此庞大的患者群体，早期诊断显得尤为重要。上海同济大学附属第十人民医院呼吸内科主任王昌惠教授指出，对于肺癌高危人群，建议每年进行一次胸部低剂量螺旋CT检查，该检查对直径小于8毫米的肺部小结节检出率可达到80%以上。

复旦大学附属肿瘤医院检验科主任郭林教授强调，通过结合临床信息、影像学检查与评估以及肿瘤标志物检测等多方面的信息，可以实现肺癌的早期筛查。雅培开发的全球首个适合中国人群的LCBP肺癌风险评估模型，联合CT影像学信息、肿瘤标志物组合及肺癌的高危因素，如患者的年龄、性别、吸烟史等进行快速评估。该模型不仅可以降低良性结节患者进行有创检查或手术治疗的比例；并且加速恶性肺结节患者的早期诊断，使其能够得到及时有效治疗，增强临床医生的决策信心。不仅如此，使用该模型可以有效减少癌症晚期的治疗成本，降低医疗费用，提高患者的生存概率和生活质量，并且实现肺癌的早诊早治，大大改善患者预后。

随着《健康中国行动—癌症防治行动实施方案（2023—2030年）》的推进，提高癌症5年生存率已成为国家重要战略目标。肺结节的精准诊断，无疑是实现这一目标的关键环节。通过人工智能等新技术的应用，我们有望在不久的将来，看到更多早期肺癌患者得到及时治疗，真正实现“早诊早治，生命无忧”。