吴阶平医学基金会推荐：AI在肺癌诊断的应用

吴阶平医学基金会推荐：AI在肺癌诊断的应用

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MedSci-临床研究与学术平台

等

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来源

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https://m.medsci.cn/article/show_article.do?id=d51e8236e7a4

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2022年，吴阶平医学基金会模拟医学部胸外科专委会发布《人工智能在肺结节诊治中的应用专家共识》，明确指出低剂量CT筛查显著提高了肺结节检出率，但同时也带来了大量需要进一步诊断的肺结节患者。传统诊断方法存在局限性，AI在协助肺结节良恶性判读上已取得一定进展，有望成为肺癌防治的重要助手。

AI技术在肺结节诊断中的应用已经取得显著进展。四川大学华西医院呼吸与危重症医学科王成弟教授团队的研究显示，AI在肺结节检测方面的灵敏度达到了96.9%。Google AI团队开发的基于CT图像的端到端深度学习模型，能够预测肺结节的恶性概率，曲线下面积（AUC）达到94.4%，相较于临床专家，灵敏度提高了5.2%，特异度提高了11.6%。

在临床实践中，AI技术正在改变肺癌诊断的流程。以衡水市第二人民医院为例，该院建立了肺小结节多学科门诊，由医学影像科、胸外科、呼吸科、肿瘤科、病理科等专家组成，通过人工智能技术和3D打印模版精准穿刺技术，对高危人群进行低剂量螺旋CT筛查。这种多学科协作模式结合AI技术，显著提高了早期肺癌的检出率和诊断准确性。

与传统诊断方法相比，AI技术具有明显优势：

1. 准确性提升：AI系统能够捕捉细微病变特征，减少人为误差，尤其在早期肺癌筛查中表现突出。例如，AI对实性及非实性结节的诊断灵敏度分别达到98.8%和99.1%，显著高于放射专家。

2. 效率优化：AI快速处理大量影像数据的能力极大提升了诊断速度，缓解了医生的工作压力。在衡水二院，AI辅助诊断系统实现了肺结节的自动定位、风险分层和全程智慧管理，显著提高了工作效率。

3. 量化分析：AI提供客观的测量数据（如结节大小、密度），增强诊断结果的一致性和可靠性。通过深度学习网络，AI能够实现对肺结节的精准测量和特征提取，为临床决策提供可靠依据。

4. 辅助决策：AI不仅提供诊断建议，还能预测疾病进展，帮助医生做出更全面的临床判断。基于术前PET/CT特征和临床特征的Cox模型可以有效预测接受手术治疗的非小细胞肺癌患者的无病生存期（DFS）。

随着技术进步，AI有望进一步整合多源医疗数据，实现从筛查到治疗的全流程智能化。例如，通过结合影像学、基因组学和临床数据，AI可以为患者提供更加精准的个性化诊疗方案。然而，其广泛应用仍需解决数据隐私、算法透明性等挑战，以确保安全性和可信度。

总体而言，AI正在重塑肺癌诊断领域，通过提升诊断精度和效率，助力患者获得更及时有效的治疗，展现出巨大的临床价值和潜力。随着技术的不断发展和完善，AI有望在肺癌防治中发挥越来越重要的作用。