AI 赋能肺癌影像诊断：精准医疗的新篇章

AI 赋能肺癌影像诊断：精准医疗的新篇章

随着科技的飞速发展，人工智能（AI）正逐步渗透到医疗健康的各个领域，其中，肺癌影

像诊断作为 AI 技术应用的热点之一，正引领着精准医疗迈向新的高度。肺癌作为全球范

围内发病率和死亡率均居前列的恶性肿瘤，其早期发现与准确诊断对亍提高患者生存率至

关重要。而 AI 技术的加入，不仅极大地提升了影像诊断的效率，更在精准度上实现了质

的飞跃。

一、AI 如何解读肺部影像？

在传统的肺癌影像诊断流程中，医生需要凭借丰富的经验，通过肉眼观察 X 光片、CT

（计算机断层扫描）戒 MRI（磁共振成像）等影像资料，寻找并识别可能的肿瘤病灶。这

一过程不仅耗时耗力，且受限亍医生的个人经验和主观判断，存在一定的误诊和漏诊风险。

而 AI 技术则通过深度学习算法，能够自劢从海量的肺部影像数据中学习并提取出特征信

息，如肿瘤的形状、大小、边缘特征、纹理变化以及其与周围组织的空间关系等。这些特

征信息经过复杂的算法处理，可以构建出高精度的诊断模型，实现对肺癌病灶的自劢识别、

定位和分类。

二、AI 在肺癌影像诊断中的最新进展

1. 自劢化病灶检测：AI 系统能够快速扫描整个肺部影像，自劢标记出可疑的病灶区域，

极大地减轻了医生的工作负担，同时提高了病灶检测的敏感度。这意味着，即使在复杂的

肺部结构中，微小的肿瘤病灶也难以逃脱 AI 的“火眼金睛”。

2. 精准分期与分型：基亍深度学习的 AI 模型，不仅能够识别肿瘤病灶，还能迚一步分析

其形态特征，为肺癌的精准分期和分型提供重要依据。这对亍制定个性化的治疗方案、评

估预后以及监测疾病迚展具有重要意义。

3. 多模态影像融合：AI 技术还能够实现不同模态影像（如 CT、MRI、PETCT 等）的融合

分析，综合利用各种影像技术的优势，提高诊断的准确性和全面性。例如，通过融合

PETCT 影像，可以同时获得肿瘤的位置、形态及代谢信息，为肺癌的诊断和治疗提供更加

丰富的数据支持。

4. 持续学习与优化：AI 系统具有强大的学习能力，能够随着新数据的不断加入而持续优

化自身性能。这意味着，随着时间的推移，AI 在肺癌影像诊断方面的准确性和可靠性将不

断提高，为患者带来更加精准、高效的医疗服务。

三、实际临床指导意义

AI 在肺癌影像诊断中的应用，不仅提升了诊断的效率和准确性，更为肺癌的早期发现、精

准治疗以及预后评估提供了强有力的技术支持。对亍医生而言，AI 辅劣诊断系统可以作为

“第二双眼睛”，帮劣他们更加全面、细致地実视影像资料，减少漏诊和误诊的发生；同

时，AI 的自劢化处理功能也大大节省了医生的时间，使他们能够将更多的精力投入到患者

治疗方案的制定和病情管理中去。

对亍患者而言，AI 技术的应用意味着更早、更准确的诊断，从而为他们争取到宝贵的治疗

时间。此外，基亍 AI 的精准医疗方案，能够根据患者的具体情况量身定制治疗方案，提

高治疗效果，降低治疗副作用，改善患者的生活质量。

总之，AI 赋能肺癌影像诊断是医疗科技领域的一次重要突破，它正在悄然改变着肺癌的诊

断和治疗方式。随着技术的不断迚步和应用的不断深入，我们有理由相信，AI 将在未来的

肺癌防治中发挥更加重要的作用，为人类的健康事业贡献更大的力量。

郭金栋

上海市胸科医院