肺结节≠肺癌：AI辅助诊断下的分级管理

肺结节≠肺癌：AI辅助诊断下的分级管理

在现代医学进步的推动下，肺部疾病的诊断和管理呈现出全新的格局。随着胸部影像学技术的普及，肺结节的检出率不断攀升，给患者和医生带来巨大压力。许多患者在体检或影像复查中发现肺结节时，往往忧心忡忡，担忧癌症的阴影。然而，肺结节并不等同于肺癌，这一观点在临床上越来越被认可。特别是借助人工智能（AI）辅助诊断和科学的分级管理，肺结节的良恶性辨别及后续处理更加精准和个体化。本文将围绕这一主题，探讨肺结节的分类标准、AI技术的应用及个性化随访策略，帮助广大读者理性认识肺结节，科学应对诊断结果。

肺结节是指肺组织内直径一般小于三厘米的圆形或类圆形病变，影像表现形式多样，既包含良性病变如炎症、瘢痕组织，也可能是恶性肿瘤的早期表现。传统上，肺结节的发现往往引发焦虑，部分患者甚至盲目追求手术或侵入性检查，带来不必要的风险和医疗负担。为解决这一问题，临床上广泛应用Lung-RADS（肺结节影像报告和数据系统）分类体系。这一系统依据结节的大小、密度和影像特征，将肺结节划分为不同级别，指引后续管理方案，帮助医生和患者明确风险等级，从而做出科学的决策。

以Lung-RADS系统为例，对于直径小于8毫米的磨玻璃结节（即CT影像上呈现为半透明、边界清晰的肺小结节），通常采用动态随访观察策略，而非立即进行侵入性诊疗。这是因为此类结节多数为良性或恶性潜伏状态，短期内病变进展较慢，频繁的随访可有效监控其变化，及时识别恶变迹象，避免过度治疗。通常的随访方案包括每隔三至六个月进行低剂量胸部CT检查，观察结节体积、形态和密度的变化。若结节表现稳定，无增大趋势，随访间隔可以适度延长，甚至可终止随访。若结节体积显著增加或出现实性成分，则及时进行进一步检查或治疗。

近年来，人工智能在肺结节诊断领域的应用日益深入，极大提升了影像学判读的准确率和效率。基于深度学习算法的AI系统，能够自动识别CT影像中的结节，分析其形态特征，辅助医生判断结节的良恶性风险。多项研究显示，AI辅助诊断的良恶性判别准确率达到九成以上，特别在复杂病变的识别上，有助于降低误诊和漏诊率。例如，当结节边缘模糊、密度不均或形态不规则时，AI系统能快速捕捉这些微妙特征，给予风险评估提示，有效指导临床处理。此外，AI还能够结合患者的临床信息，进行综合风险评估，实现个体化诊疗方案的制定。

肺结节的分级管理，不仅依赖于先进的影像和AI技术，也需要医生在具体病例中结合患者的年龄、吸烟史、职业暴露史等危险因素，综合判断结节的恶性可能性。高风险患者应获得更加密切的监测和及时干预，而低风险患者则避免过度检查和治疗，减轻心理负担和经济压力。科学的开闭随访策略和规范的管理路径，是保障患者安全、优化医疗资源的关键。医院和医生应积极普及肺结节知识，帮助公众树立正确的健康观念，避免因信息不对称产生不必要的恐慌。

另外，肺结节的治疗方式涵盖了从简单观察到手术切除、放射治疗等多种手段。对于早期癌症，精准手术和微创技术的采用能够最大限度保护肺功能，提高手术效果。放疗和靶向药物治疗等辅助方式，也为不能手术的患者提供了有效选择。精准的分级诊断和AI辅助不仅减少了不必要的手术，也提升了对真正恶性结节的识别能力，确保患者能够及时且适当的治疗。

总之，肺结节不必然等同于肺癌，科学的管理和技术的进步正在为患者带来实实在在的好处。人工智能辅助诊断和Lung-RADS分级系统的结合，不仅提升了诊断的准确性，更进行了合理的风险分层与个体化管理，有效降低了过度诊疗的风险。面对肺结节的发现，患者应保持冷静，积极配合医生进行规范的检查和随访。未来，随着AI技术的不断优化和大数据的积累，针对肺结节的诊断与治疗将更加精细化和个性化，为肺癌防控贡献更大力量。

黎皓

上海交通大学医学院附属瑞金医院