AI赋能肺癌诊断：从影像识别到精准医疗

AI赋能肺癌诊断：从影像识别到精准医疗

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中国科技网

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来源

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https://www.stdaily.com/web/gjxw/2024-09/19/content_231289.html

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http://dhctech.com/gongsixinwen/719.html

肺癌是全球发病率和死亡率最高的恶性肿瘤之一，早期诊断对于提高患者生存率至关重要。然而，传统的肺癌诊断方法面临着诸多挑战。例如，低剂量螺旋CT（LDCT）虽然能有效筛查肺结节，但假阳性率较高，可能导致过度诊断和不必要的侵入性检查。此外，病理学检查虽然准确，但过程繁琐，且对医生经验依赖性强。

近年来，人工智能（AI）技术的快速发展为肺癌诊断带来了新的希望。AI通过深度学习算法，能够快速分析大量医学影像数据，辅助医生进行更精准的诊断。

2024年9月，美国哈佛医学院、斯坦福大学和布莱根妇女医院联合团队在《自然》杂志上发表了一项突破性研究。他们开发了一种名为CHIEF的AI模型，能够对多达19种癌症进行精确诊断。在测试中，CHIEF在癌症检测方面的准确率高达94%，在多种癌症类型中的准确率更是达到96%。与现有最先进的AI方法相比，CHIEF的准确率提升了36%。

在国内，推想医疗和汇健科技等企业也在AI肺癌诊断领域取得了重要进展。推想医疗的肺结节CT影像辅助分诊与评估软件已获得中国国家药品监督管理局（NMPA）三类医疗器械注册证，并在多家医院投入应用。该系统能够快速识别肺部结节，并提供良恶性预测，显著提高了医生的工作效率和诊断准确性。

汇健科技则创新性地将CT影像与血清蛋白组学相结合，开发了肺结节多模态良恶性鉴别系统LungSeer。该系统通过深度学习算法，能够减少98%的良性结节不必要的侵入性检查，同时避免91%的早期恶性结节被延误治疗。其核心产品LungGPT，通过分析CT影像特征，能够为医生提供精准的诊断建议。

尽管AI在肺癌诊断中展现出巨大潜力，但其发展仍面临一些挑战。例如，AI模型的训练需要大量高质量的医疗数据，而数据隐私和安全问题一直是医疗行业的关注重点。此外，AI系统的普及还需要解决技术标准化、医生培训以及患者接受度等问题。

然而，这些挑战并未阻碍AI在医疗领域的快速发展。根据工信部最新数据，全国已累计开展500多例5G远程手术，最远跨越5000公里，有力促进了优质医疗资源向边远地区延伸。AI智能影像分析产品也在基层医疗机构广泛应用，显著提升了基层医生的诊断水平。

专家普遍认为，AI与医疗的深度融合将为人类健康事业带来前所未有的机遇。中国工程院院士王树新指出，“智能+远程”医疗打破了技术和地域的时空壁垒，让群众在家门口就能享受到更好的医疗服务。国家卫生健康委副主任于学军也表示，要以高质量的科技创新推进医学装备高质量发展，为卫生健康新质生产力提供强劲动力。

随着技术的不断进步和政策的持续支持，AI在肺癌诊断乃至整个医疗领域的应用前景十分广阔。它不仅能够提升诊断效率和准确性，还能优化医疗资源配置，让更多患者受益于精准医疗。然而，我们也应清醒地认识到，AI只是辅助工具，最终的诊断和治疗决策仍需由医生完成。只有人机协同，才能真正实现医疗水平的全面提升。