中山大学肿瘤医院肺癌首席专家龙浩教授（图/受访者供应）

肺结节筛查可使肺癌病去世率低落20%

据国家癌症中央统计，我国每年新诊断约78万肺癌患者，去世亡约为63万。
根据美国国家肺癌筛查试验结果，肺癌患者中有 35% 是 10 mm 以下的肺结节，肺结节筛查可使肺癌病去世率低落 20%，因此对肺结节的早检测、早诊断及早治疗是降落肺癌去世亡率的主要方法。

然而，目前对付肺结节检测的临床实践中存在诸多困难。
中山大学肿瘤医院肺癌首席专家龙浩教授接管采访时表示，由于目前低剂量螺旋CT广泛运用于体检中，这使得肺结节的检出率大幅度提高。
但是，由于影像科的医师资源不敷以及基层医院年夜夫对付肺结节的认识不敷，这使得筛查检测的准确率有进一步改进的空间。

此时，人工智能利用其深度学习的能力，在疑似恶性肿瘤的肺结节上的诊断上可以帮忙临床年夜夫快速、精准找到须要重点关注“目标”。

1万余例肺结节诊断结果“认可”AI判断能力

为验证人工智能赞助临床年夜夫、影像科年夜夫增加肺结节的诊断能力。
由中山大学肿瘤医院牵头的一项多中央临床试验于2021年5月开展。
来自中山大学附属肿瘤医院、浙江大学附属第一医院、云南省肿瘤医院、河南中医药大学公民医院、上海市胸科医院、福建医科大学附属协和医院、浙江省台州医院、中山大学附属江门医院等8家医院，纳入1万余例肺结节CT片，人工智能作出诊断，经考验其准确率达到82%、敏感度达到88%、在肿瘤的浸润分型中准确率达到了80%。
可以说，医疗AI在影像读片方面，并不输影像科年夜夫。

在2022年1月份，由龙浩、周清华、陈克能、蔡开灿、赵松等11位专家为辅导，10位专家执笔达成了专家共识完成撰写与评审。
龙浩教授先容，“在人工智能与肺结节诊断鉴别上，专家们达成了八点共识，比如人工智能在赞助年夜夫进行肺结节识别方面，具有较大上风，在肺结节随访中止定良恶性具有主要代价；领悟多模态信息的肺癌诊断技能能够得到更加精确的肺癌诊断效果；基于人工智能的三维重修技能对付提高手术的安全性和准确性具有主要的意义。
”

当然，龙浩教授还指出，人工智能对亚实性结节检测的假阴性率较高，仍须要人工阅片确认以减少漏诊；人工智能技能在肺结节良恶性鉴别中可为临床诊断供应赞助参考，但其准确性还无法取代人工。
但是无论如何，这项大规模的研究将医疗AI进入临床运用推动了一大步。

AI肺结节诊断系统即将进入临床运用

正是由于人工智能在肺结节的识别诊断、病理预测、随访判断、手术方案上已具备良好的运用代价。
因此，人工智能进入临床运用已经是一定趋势。

“估量近期，肺结节检测的AI产品会拿到临床三类医疗东西利用证、容许证，进入临床。
”龙浩教授见告：“在中山大学肿瘤医院，人工智能肺结节诊治系统正在进行医学伦理审核，相信很快就会运用于临床。
”

总体来说，相较于影像科或放射科年夜夫独立检测而言，有 AI赞助的肺结节的检测准确度会有明显提升。
同时，基于深度学习的AI肺结节的赞助诊断系统有望在分级和预判磨玻璃结节早期肺腺癌浸润亚型上为外科年夜夫的临床决策供应参考。