精准定位肺结节，华西医院AI诊断系统西部社区落地

精准定位肺结节，华西医院AI诊断系统西部社区落地

近年来，人工智能技术在医疗领域的应用日益广泛，特别是在肺癌早期诊断方面展现出巨大潜力。四川大学华西医院呼吸与危重症医学科王成弟教授团队在这一领域取得了重要进展，其研究成果发表在《中华医学杂志》英文版上，为肺癌的精准诊疗提供了新的思路和方法。

肺癌是全球死亡率最高的癌症，早期诊断对于提高患者生存率至关重要。传统的低剂量螺旋CT（LDCT）筛查虽然灵敏度较高，但特异性有限，且不同级别医师对影像的解释存在较大差异。AI技术的引入，为解决这些问题提供了新的可能。

王成弟教授团队的研究重点是基于CT图像的AI技术在肺癌诊疗中的应用。研究显示，AI技术在肺结节检测、良恶性分类和基因分子无创预测等方面具有显著优势。

• 肺结节检测：2017年LUNA16挑战赛中，性能领先的CAD系统采用CNN网络，灵敏度达到96.9%。该系统甚至能够识别LIDC-IDRI数据集中遗漏的结节，更新了参考标准。

• 良恶性分类：Google AI团队开发的基于CT图像的端到端深度学习模型，在NLST队列中AUC达到94.4%，相比临床专家，灵敏度提高了5.2%，特异度提高了11.6%。LCP-CNN模型在外部验证队列中也表现出优越性能，AUC达到89.6%。

• 亚型分类：深度学习技术使得在无创条件下分类肺腺癌亚型成为可能，有助于及早确定治疗方案。

影像组学通过提取CT图像中的定量特征，不仅能够预测分子状态，还能评估患者预后。此外，呼吸介入技术在肺癌的诊断和治疗中也发挥着重要作用，特别是在处理复杂病例时，能够提供更精准的解决方案。

目前，AI辅助诊断系统已在中国西部资源有限地区的社区队列中成功应用，实现了肺结节的自动定位、风险分层和全程智慧管理。同时，手术机器人在肺癌手术中的应用日益普及，其精准的操作和较小的创伤性，使其成为复杂手术和儿童患者治疗的首选。

然而，AI技术在临床应用中仍面临诸多挑战。例如，如何确保算法的准确性和安全性，如何解决医疗资源分配不均的问题，以及如何提高公众对肺癌筛查的认识等。此外，AI系统虽然能够提供辅助诊断，但最终的治疗决策仍需医生根据临床经验做出。

王成弟教授团队的研究为AI技术在肺癌诊疗领域的应用提供了重要参考。随着技术的不断进步和临床经验的积累，AI技术有望在肺癌的早期诊断和个性化治疗中发挥更大作用。这不仅能够提高诊断效率和准确性，还能为患者提供更精准、个性化的治疗方案，最终改善肺癌患者的预后。

然而，要实现这一目标，仍需解决技术、伦理和资源分配等方面的挑战。未来，多学科的交叉合作和持续的科技创新将是推动AI技术在医疗领域发展的关键。