AI如何改变肺癌早期筛查准确性？专家解读来了

AI如何改变肺癌早期筛查准确性？专家解读来了

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寻医问药

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来源

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http://z.xywy.com/doc/zhouchunwuzj

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http://m.cndzys.com/hospital/doctor_home/133996.html

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https://www.cicams.ac.cn/dzb/navigation/yingxiang/zhuan/2042.html

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http://www.cams.ac.cn/yxbd/6d3daf28e4ce4236a7ef8316000af7ee.htm

“AI技术在医学影像分析中的应用，尤其是肺癌筛查，已经展现出巨大潜力。它不仅能提高诊断效率和准确性，还能确保诊断结果的一致性，这对于推动高质量的肿瘤筛查服务普及具有重要意义。”中国医学科学院肿瘤医院副院长周纯武教授如是说。

肺癌是全球范围内发病率和死亡率最高的恶性肿瘤之一，早期发现是提高患者生存率的关键。AI技术，特别是深度学习算法，已经在肺癌早期筛查中展现出显著优势。

在医学影像分析方面，AI能够快速识别CT图像中的微小结节，并区分其良恶性。例如，YOLOv3算法用于分割模块训练，可以实现对病变区域的精准识别；Inception v3则应用于分类模块，能够区分不同病理亚型，如腺癌、鳞状细胞癌等。

作为国内顶尖的肿瘤专科医院，中国医学科学院肿瘤医院在AI辅助诊疗方面走在前列。医院开发的肿瘤诊疗规范化临床辅助决策支持系统，已经取得了显著成效。

该系统基于成熟的数据治理技术，结合肿瘤单病种质控管理规则，通过AI大数据算法引擎，将患者诊疗数据与质控规则进行匹配，形成智能化的诊疗建议。系统具备以下核心功能：

• 质控提醒：在医生书写病历、开立医嘱时，自动判断是否存在诊疗不规范，并实时提醒。
• 诊疗推荐：根据肿瘤诊疗指南和质控指标，提供规范化的诊疗方案建议。
• 质控日志：每日自动总结质控提醒内容，对不规范诊疗行为进行分类统计。
• 违规情况分析：对出院患者质控提醒次数和违规情况进行统计分析。

系统应用后，医院的诊疗规范化水平显著提升。以甲状腺癌为例，术前超声报告完整率从80%提升至94.74%，术后pTNM分期率持续保持在90%以上。

该系统在技术上实现了多项创新：

• 数据处理能力：具备处理PB级大数据的能力，通过Streaming技术提供实时数据输出。
• 自然语言处理：运用中文医学自然语言处理技术，对医学文本进行结构化和标准化解析。
• 机器学习框架：建立通用医学机器学习框架，采用监督式和无监督式学习相结合的方式。
• 知识图谱构建：开发中文医学知识图谱的自动化辅助构建技术。

然而，AI在肺癌筛查中的应用仍面临一些挑战。例如，如何确保算法的准确性和鲁棒性，如何保护患者隐私，如何实现跨机构的数据共享等。此外，AI系统虽然能提供辅助诊断，但最终的医疗决策仍需由专业医生做出。

随着技术的不断进步，AI有望在肺癌筛查中发挥更大作用。例如，通过结合影像学和基因组学数据，AI可以更精准地预测肿瘤的生物学行为，为个性化治疗提供依据。同时，AI还能帮助优化医疗资源配置，让更多的患者享受到高质量的医疗服务。

总体而言，AI技术正在深刻改变肺癌筛查和诊断的方式。正如周纯武教授所说，AI不仅提高了筛查效率和准确性，还为实现医疗资源的公平分配提供了可能。未来，随着技术的进一步发展，AI将在肺癌防治中扮演越来越重要的角色。