2024 年9月17日，四川大学华西医院、联影智能与上海科技大学医工交叉团队在肺结节研究领域取得重要科研成果，其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）发表在国际顶级期刊《自然医学》(IF 58.7)。
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、邵俊博士与联影智能贺怿楚博士为本文共同第一作者。
当前，肺结节检出率逐年增高，给人民群众带来极大的心理负担。而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。
论文发表图
01
基于12万中国人群肺部影像数据
“定制”肺结节风险分级中国方案
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。
“现行的国际肺结节分级诊断标准主要依赖于人工评估，并缺乏聚焦中国人群的验证和优化，在临床中常出现不适配患者真实病情的情况。例如，对于临床常见直径在5-10毫米小结节管理上就存在挑战。患者通常在检查后，会因为焦虑、恐慌心态而要求进一步检查，但大多数此类结节是良性的，这可能会出现过度诊疗。另外，临床医生大多凭借既往经验诊断肺结节，其诊断精准度因人而异。如果医生对小结节的良恶性判断不精准，会导致出现错诊、不必要的外科手术等问题，致使患者错过最佳诊疗时间。因此，亟需建立适合中国人群的肺结节风险分级系统，让患者更放心，医生诊断更有信心。”李为民表示。
据此，华西医院与联影智能深度合作，纳入12万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，创新研发适合中国人群的肺结节恶性风险分级系统C-Lung-RADS，以更全面的视角评估肺结节恶性风险等级，提升诊断的准确性和可靠性。
中国版肺结节恶性风险分级系统C-Lung-RADS
02
融合影像、临床、随访数据建立多模态融合模型
数项指标优于国际标准
C-Lung-RADS采用数据驱动的模式，以阶梯式、多模态方式自动分类、评估肺结节，并给出不同风险等级肺结节管理建议。具体而言，在第一阶段，C-Lung-RADS通过影像大数据将肺结节进行初步分级，将其分成低、中、高、极高危四个等级；第二阶段运用深度卷积神经网络生成图像级别的恶性概率，融合影像、临床等信息，精确诊断高危肺结节；第三阶段，进一步纳入随访结果，开发多维度的梯度提升回归模型来全面评估结节的良恶性，并给出个性化管理建议。
“经过数据验证，我们发现C-Lung-RADS在敏感性等多项指标上表现优异。例如，C-Lung-RADS鉴别高危肺结节的灵敏度为87.1%，优于Lung-RADS 63.3%，能够帮助医生更精准地识别高危肺结节，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。”四川大学华西医院王成弟医生介绍道。
C-Lung-RADS研究总体架构
C-Lung-RADS之所以能够高效精准地分类诊断肺结节，离不开其背后庞大的多维度数据，大数据分析和人工智能技术的运用也为其提供了坚实的技术支撑。其创新点在于（1）大数据：在12万例肺部影像数据中，筛选出6万例肺结节研究队列，这为模型构建奠定了坚实的数据基础；（2）阶梯式：通过临床简便易行的方法识别出大量低危结节，着重分析占比较少但风险程度高的结节，优化医疗资源分配；（3）多维度：创新多维梯度提升回归模型整合影像、临床、随访信息，准确鉴别恶性结节，更加符合临床应用场景；（4）可及性高：目前，使用C-Lung-RADS肺结节分级系统的AI辅助诊断软件已部署于华西-联影智慧健康管理车，先后前往四川广安、绵竹、甘孜等地，为三万多名群众提供肺癌筛查，已筛查出一百多例早期肺癌患者，将优质的医疗资源送入千家万户。
03
产医合作成果落地临床
AI赋能基层地区肺癌早筛
据不完全统计，目前全国三甲医院日均接待肺结节检查患者至少几百名，每位患者常规产生有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，联影智能和华西医院共同合作研发C-Lung-RADS肺结节智能筛查和报告系统，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。
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，将 C-Lung-RADS 肺结节智能筛查和报告系统搭载于其中，凭借其移动化优势，最大限度地突破地域限制，将智能化的筛查技术送往千家万户，让基层民众不用来回奔波就能获得优质的医疗服务，促进基层地区肺癌筛查水平的跨越式提升。
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
李为民介绍，C-Lung-RADS在数据源头上就具有“中国特色”，为医生提供了更专业、更适合国人的肺结节精准诊断与评估“中国方案”，具有很高的科学性和针对性，是我国在重大疾病诊断标准本土化的一次重大突破。依托AI辅助诊断技术，未来C-Lung-RADS将有望在全国范围内普及肺癌精准早筛早诊，优化医疗资源配置，助力实现健康中国目标。
联影智能联席CEO周翔表示：“联影智能与华西医院合作数载，双方融合创新的深度、广度正不断拓宽。C-Lung-RADS也是联影智能和华西产医协同的又一创新成果。面向未来,我们也将充分发挥各自优势资源，以临床问题、临床需求为导向，以AI为创新源动力,合作探索出更具原创性、引领性的技术成果，让前沿医疗科技惠及更多患者。”
据了解，该研究是华西医院、联影智能、上科大生医工学院充分发挥产学研医协作优势，完成理论研究到临床实际应用快速转化的代表成果。未来，我们也希望行业里更多的创新力量携手共创，让医疗 AI 普惠普及更广泛人群。对此，器械之家也将持续关注报道。
