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钟南山院士团队肺结节人工智能诊断系统发布

来源 : 互联网

时间 : 2023-12-26

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随着检测设备的精密度和准确性日益提高,肺结节的检出愈发普遍,医学界对肺结节的认识也在不断深化。12月18日,在深圳举办的2023人民好医生大会暨第九届医生云大会上,钟南山院士团队代表、广州医大附一院(国家呼吸医学中心)梁文华教授发布了钟院士团队的肺结节人工智能诊断系统,以技术之“智”赋能百姓健康。

“肺结节是影像学表现为直径在3cm以内的局灶性、类圆形、密度增高的实性、亚实性或磨玻璃样的肺部阴影。随着胸部CT检查的普及,约60%受检者可检测到肺结节。”梁文华介绍说,“由于肺结节复杂的特征,鉴别诊断具有很大的困难,过度诊疗情况普遍,钟院士牵头的一项全国研究表明,肺结节手术切除后为良性的比例超过20%,大部分结节需要长期随访。”

梁文华介绍说,并非所有肺结节都具有典型的影像学表现,而且常规的有创活检手段对于小结节难以实施,因此存在被误诊的风险。“临床对肺结节的鉴别诊断尤为重要,虽然从肺结节上取一点组织出来做病理检查是诊断肺癌的‘金标准’,但是这种诊断方法需要穿刺或手术,对身体有一定的创伤,而且在小结节中成功率低。”

近年来,人工智能等新技术在肺结节的临床诊断过程起到了很大的帮助作用。“在钟南山院士带领下,团队进行了广泛的前期调研和10万+的建库,并整合前沿的深度学习技术开展创新研发。此次发布的肺结节人工智能诊断系统,具有病灶智能识别、病灶良恶性判断、基因突变预测、自动报告等功能,助力肺结节和肺部肿瘤的精准诊疗,降低误诊、漏诊的概率。”梁文华说。

“肺结节人工智能诊断系统支持CT图像的云上传,1至3分钟即可生成结果,可在全国范围普及应用,尤其基层医院无需额外的建设成本,目前已实际应用超过百万例。此外,钟院士还带领我们开发了血液DNA检测技术,在有条件的地方可以进一步提高判断的准确性。”展望未来,梁文华认为,智慧医疗造福人民的前景值得期待:“希望在人工智能等新技术的持续赋能下,我国各级医疗水平能够得到同质化的提升,惠及更多患者。”

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