2024 年 9 月 17 日，国际顶级期刊《自然医学》(Nature Medicine, IF 58.7) 在线发表了四川大学华西医院与联影智能、上海科技大学合作完成的肺结节分级科研成果 "Data-driven risk stratification and precision management of pulmonary nodules detected on chest computed tomography"（基于数据驱动的胸部 CT 影像肺结节风险分级及精准管理）。这项研究提出了适用于中国人群的肺结节风险分级系统（以下简称：C-Lung-RADS），以期对肺结节的不同恶性风险进行精准评估和干预，最终实现肺癌的精准诊断。
图 1：科研成果发表及作者介绍
四川大学华西医院李为民教授、王成弟研究员、联影智能石峰博士及上海科技大学生物医学工程学院沈定刚教授为本文共同通讯作者。四川大学华西医院王成弟研究员、邵俊博士生与联影智能贺怿楚博士为本文共同第一作者。
肺癌，是全球公认的“头号癌症杀手”。国家癌症中心统计数据显示，2022 年中国最新肺癌发病例数为 106.06 万，其中死亡例数达 73.33 万，发病人数与死亡人数均位居各类癌症首位。
据国际肺癌研究协会 (IASLC) 最新研究成果表明，早期肺癌的 5 年生存率可达 82%，而晚期肺癌的 5 年生存率仅为 7%。因此，肺结节的早期精准诊断对于识别肺癌高危人群、开展早诊早治、改善预后尤为关键。
然而，现行肺结节筛查方法——低剂量计算机断层扫描 (LDCT) 的普及让肺结节检出率逐步提升，也随之引发人们的焦虑和恐慌，造成过度外科治疗的出现。此外，对于检测出为可疑恶性的肺结节，现有的风险分级系统主要依赖于人工评估、费时费力，误诊、漏诊问题依然存在，且国际通行的由美国放射学会发布的肺部影像报告和数据系统 (Lung-RADS) 又缺乏聚焦中国人群的验证和优化，不适用于广大中国人群。
基于此，本研究纳入12万例中国人群肺部影像数据，并将影像学数据、临床病历信息以及随访期间的结节变化情况等多维度信息进行整合分析，提出适合中国人群的肺结节诊断分级系统 C-Lung-RADS，以更全面的视角评估肺结节风险等级，提升诊断的准确性和可靠性。
基于十万国人肺部影像大数据，华西医院-联影智能建立中国肺结节风险分级系统
图 2：C-Lung-RADS 研究总体架构
经过数据验证，C-Lung-RADS 的多项指标优于国际标准。例如，C-Lung-RADS 鉴别高危肺结节的灵敏度为87.1%，优于Lung-RADS 的 63.3%，能够帮助医生更及时地识别极高危肺结节，减少漏诊情况发生。此外，C-Lung-RADS 融合影像、临床、随访数据建立多模态融合模型，精准诊断极高危肺结节，实现早期肺癌的精准诊断，为肺结节的个性化管理提供了切实有效的参考依据。
科研转化落地，华西医院-联影智能以 AI 赋能基层地区早期肺癌筛查
据不完全统计，目前全国三甲医院日均接待成百上千名肺结节检查者，每位常规产生有 200-300 幅影像图片，且影像片数量年增长率为 30%，导致肺结节影像诊断任务重，容易漏诊和误诊。
基于此，华西医院和联影智能共同合作研发 C-Lung-RADS 肺结节智能筛查和报告系统（图 3），实现自动输出结节类型并进行量化分析和风险分级，以帮助医生在减轻日常工作负担的同时进一步提高诊断准确性。
图 3：C-Lung-RADS 肺结节智能筛查和报告系统示例
而考虑到边远、欠发达地区缺乏医疗设备，肺癌筛查可及性较低，华西医院与联影智能还自主开发了智慧健康管理移动车（图 4），将 C-Lung-RADS 肺结节智能筛查和报告系统搭载于其中。
此举充分发挥了联影智能和华西医院“产医协作”的优势，双方以早癌筛查为导向，以华西经验为基础，以 AI 技术为牵引，以智慧健康管理移动车为依托，突破了地域限制，真正落实优质医疗资源下沉，让基层民众不用来回奔波就能获得优质的医疗服务。
图 4：C-Lung-RADS 肺结节筛查系统搭载于华西-联影智慧健康管理移动车
自 2022 年起，华西-联影智慧健康管理移动车已驶入四川广安、绵竹、甘孜等地，为当地民众提供肺结节筛查，并为不同风险的肺结节人群提供科学的治疗建议。随着 C-Lung-RADS 及华西-联影智慧健康管理移动车在各级医疗机构的逐步推广和普及，有望进一步发挥其在肺癌早期筛查、早期治疗的积极效用，赋能诊疗同质化。
本次研究成果的发表，是华西医院与联影智能发挥产医协作优势，完成理论研究到临床实际应用快速转化的代表成果之一。
依托产学研医紧密协作的模式，联影智能也将持续秉承以临床需求为导向的原则，加速技术创新与成果转化，开发出更多能够切实解决临床问题、提升医疗服务质量与效率的创新性成果，实现医疗 AI 普惠普及，赋能健康中国。
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