崔俊瑞：肺结节的“画像师”：AI如何辅助识别早期肺癌？

在现代医学影像诊断领域，肺结节的精准识别始终是临床医生面临的重大挑战。肺结节是指肺部组织内出现的直径小于或等于3厘米的圆形或椭圆形密度异常区域，这些病灶可能源于多种病理过程——既可能是肺炎愈合后形成的纤维疤痕、结核球等良性病变，也可能是早期肺腺癌、鳞癌等恶性肿瘤的影像学表现。临床数据显示，早期肺癌患者若能及时接受规范治疗，5年生存率可高达80%-90%，而晚期患者的5年生存率不足20%，因此早期发现和诊断对改善肺癌预后具有决定性意义。随着人工智能（AI）技术在医学影像分析领域的突破性进展，一种被称为"医学影像画像师"的新型辅助诊断工具应运而生，它通过深度学习算法对肺结节的影像特征进行精准提取与量化分析，为医生提供客观化、标准化的诊断参考，从而在早期肺癌筛查与诊断中发挥着日益重要的协同作用。

AI在肺结节识别中的核心技术支撑源于深度学习算法体系，其中卷积神经网络（CNN）凭借其强大的图像特征提取能力成为当前主流技术。这类算法通过模拟人脑视觉皮层的神经元连接模式，构建包含输入层、隐藏层和输出层的复杂计算模型，能够自动识别CT影像中肺结节的细微结构特征。在实际应用中，AI系统需经过海量标注数据的训练——通常包含数万例甚至数十万例经病理证实的肺结节影像数据，通过不断调整网络参数优化模型性能。训练完成的AI系统可精准识别肺结节的大小、体积、密度（如磨玻璃密度、实性成分占比）、边缘形态（如毛刺征、分叶征）、内部结构（如空泡征、支气管充气征）以及与胸膜、血管的解剖关系等20余种影像特征。与传统人工阅片相比，AI展现出显著的效率优势：一套包含300层图像的胸部CT检查，经验丰富的放射科医生完整阅片需15-20分钟，而AI系统可在30秒内完成全肺自动筛查，日均处理能力可达人工的50-100倍，这种高效性使其特别适用于大规模肺癌筛查项目中的影像初筛工作。

AI辅助肺结节诊断的标准化流程通常包含四个关键环节：首先是影像数据预处理阶段，医生通过64排或更高分辨率的多层螺旋CT对患者肺部进行薄层扫描（层厚通常为0.625-1.25mm），获取的DICOM格式原始影像数据需经过格式转换、降噪处理和肺实质自动分割，确保AI分析区域精准限定于肺部组织。其次是智能检测阶段，AI系统运用多尺度检测算法对全肺CT图像进行逐层分析，自动标记出所有疑似肺结节的位置坐标，并生成三维重建图像直观展示结节的空间形态。第三阶段为智能分析与分类，系统基于深度学习模型对检出结节的影像特征进行量化分析，通过比对训练数据库中的病例特征，计算该结节为恶性病变的概率值（通常以0-100%的风险评分表示），同时生成结构化报告列出关键影像征象。最后进入临床决策阶段，放射科医生结合AI提供的风险评估结果、患者的吸烟史、家族肿瘤史、肿瘤标志物水平等临床信息进行综合研判，对高风险结节（通常AI评分＞80%）建议进行PET-CT进一步评估或穿刺活检，对中风险结节（AI评分40%-80%）制定密切随访计划（如3个月后复查CT），对低风险结节（AI评分＜40%）则建议常规年度体检随访，这种"AI初筛+医生终审"的协作模式既保证了诊断效率，又充分发挥了医生的临床决策优势。

AI辅助肺结节诊断的核心优势体现在其卓越的敏感性与特异性平衡能力。临床研究数据显示，顶尖AI系统对≥5mm肺结节的检出敏感性可达95%以上，显著降低了因结节微小、位置隐蔽或阅片疲劳导致的漏诊风险；同时对恶性结节的识别特异性可达85%-90%，有效减少了良性结节的过度诊断。在实际应用中，AI还能提供量化分析工具，如自动测量结节体积变化率（较传统直径测量更敏感）、计算实性成分占比（对判断浸润程度具有重要价值）等客观指标，为疗效评估和预后判断提供数据支持。此外，AI系统具有高度的一致性和可重复性，能够消除不同医生间、同一医生不同时间点的诊断差异，特别适合在基层医疗机构推广标准化诊断流程。然而，AI技术仍存在局限性：对于影像特征不典型的疑难病例（如炎性假瘤与早期肺癌的鉴别）、缺乏足够训练数据的罕见病变类型，其诊断准确性会显著下降；同时AI无法整合患者的症状体征、病史等非影像信息进行综合判断。因此，当前AI仍定位为医生的"高级助手"，其分析结果必须经过医生的专业验证，形成"AI提供参考-医生主导决策"的协同诊断模式，才能最终确保诊断质量。

综上所述，AI作为医学影像领域的"智能画像师"，正在重塑早期肺癌诊断的临床实践模式。通过对肺结节影像特征的精准解析与量化评估，AI不仅大幅提升了肺结节检测的效率和标准化水平，更通过提供客观化的风险分层工具，帮助医生制定更精准的诊疗策略，尤其在肺癌高发地区的群体性筛查、基层医疗机构的诊断能力提升等方面展现出独特价值。目前，AI辅助肺结节诊断系统已通过国家药品监督管理局审批，在全国数百余家三甲医院和癌症中心投入临床应用，相关多中心研究显示其可使早期肺癌检出率提升20%-30%，筛查项目中的阳性预测值提高15%-25%。随着技术的持续迭代，未来的AI系统将整合多模态数据（如CT影像与血液肿瘤标志物、基因检测数据的融合分析）、发展可解释性AI技术（可视化展示诊断依据）、构建动态随访监测模型（自动比对历次检查结节变化），进一步拓展其在肺癌防治全链条中的应用场景。可以预见，在AI技术与临床医学的深度融合下，人类终将实现对早期肺癌的"精准捕捉"与"有效拦截"，为降低肺癌死亡率、改善患者生存质量提供强有力的技术支撑。

(崔俊瑞 中国人民解放军陆军第八十三集团军医院 医学影像科)

特别声明：本文内容由河南手机报投稿作者发布，仅代表作者个人观点，河南手机报仅提供发布平台。如内容涉及侵权或其他问题，请联系删除!