AI技术助力肺结节筛查：现状与展望

AI技术助力肺结节筛查：现状与展望

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新浪网

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来源

1.

https://finance.sina.com.cn/wm/2025-01-27/doc-inehkazi9767922.shtml

2.

https://app.xinhuanet.com/news/article.html?articleId=374c1257d3cc3fead651b0bb2fdb3102

3.

https://www.inavilab.com/%E4%BA%BA%E6%89%8D%E5%9F%B9%E5%85%BB

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https://m.cnpharm.com/c/2024-11-01/1059813.shtml

5.

http://www.news.cn/tech/20240924/55d04030190d4930a5430211d434b5ae/c.html

近年来，人工智能技术在医疗领域的应用日益广泛，其中在医疗影像诊断方面的突破尤为引人注目。据统计，2023年我国AI医学影像市场规模已达36.2亿元，预计到2025年将增长至126.8亿元。目前，已有92款AI医学影像产品获批上市，涵盖心血管、肺部、脑血管等多个疾病领域。

在众多应用场景中，AI技术在肺结节筛查方面的应用尤为值得关注。肺结节是早期肺癌的重要表现形式，及时发现和准确诊断对提高患者生存率至关重要。AI技术通过深度学习算法，能够快速识别CT影像中的肺结节，显著提高了微小结节的检出率。

以肺结节CT图像辅助检测软件为例，2020年11月，推想医疗的肺结节CT图像辅助检测软件获批上市，成为我国首个获批的肺结节AI辅助检测第三类医疗器械。截至2024年6月，我国共有17款肺结节AI医学影像软件获批上市，这些软件能够实现对一定体积肺结节的自动识别和影像学特征分析。

AI技术在肺结节筛查中的优势主要体现在以下几个方面：

1. 提高诊断效率：AI系统能够快速处理大量影像数据，将医生从繁琐的阅片工作中解放出来。例如，在心血管疾病领域，AI辅助诊断将检查时间从传统的25-40分钟缩短至3-5分钟，效率提升高达90%。

2. 提升诊断准确性：AI系统通过深度学习算法，能够识别出医生肉眼难以察觉的微小病变，降低漏诊率。特别是在肺癌早期筛查中，AI技术能够精准识别肺结节，有助于及早发现潜在病变。

3. 优化诊疗流程：AI系统不仅能识别病灶，还能进行量化分析和病情跟踪。例如，肺炎AI医学影像辅助软件能够实现异常识别、量化分析、数据对比和分期建议等功能，为临床决策提供全面支持。

然而，AI技术在肺结节筛查中仍面临一些挑战：

1. 技术局限性：目前大多数产品仍集中在病灶识别阶段，而在良恶性诊断、病理分型等高级功能方面尚需进一步研究。

2. 商业化难题：虽然市场需求巨大，但商业化路径仍不清晰。国家医保局已明确指出，AI辅助诊断不宜单独向患者收费，这给企业的盈利模式带来一定挑战。

3. 数据安全与隐私：医疗数据涉及患者隐私，如何在保证数据安全的前提下推进AI技术发展，是一个亟待解决的问题。

未来，AI技术在肺结节筛查领域的发展方向主要包括：

1. 功能拓展：从单纯的病灶识别向良恶性诊断、手术规划等全流程管理延伸，实现诊疗闭环。

2. 多病种覆盖：从单一病种向多病种检测发展，如气胸、肺气肿、胸腔积液等，实现一张影像完成多种疾病筛查。

3. 人群拓展：从成人领域向儿童等特殊人群延伸，满足不同群体的医疗需求。

4. 多器官检测：突破传统科室限制，实现一张胸部影像完成多个器官的疾病检测，提高医疗资源利用效率。

随着技术的不断进步和政策的逐步完善，AI技术在肺结节筛查乃至整个医疗影像领域的应用前景十分广阔。它不仅能够提升医疗服务效率和质量，还有助于缓解医疗资源分布不均的问题，让更多患者享受到精准医疗服务。