CSCO l AI赋能肺癌诊治的现状及未来

宋勇教授在CSCO大会上指出，AI在未来将有助于医生得到更加精确的影像，AI智能诊疗能够发现人眼无法察觉的病灶。影像、病理、超声等需要医生判断的诊断项目中，计算机视觉识别技术逐步替代医生亲自做决策。

事实上，AI在多年前就开始在临床肿瘤领域暂露头角。近些年来，随着人工智能和深度学习的发展，AI精准诊断的技术越来越发达。

国内AI早筛临床试验显示：AI影像早期辅助诊断模型被证明能够显著提高低年资医生的判读能力。年轻医生有了AI影像诊断的帮助甚至可以实现对高年资医生的“弯道超车”。影像学和病理学的分析对于病人来说是之后选择治疗手段的基础，诊断的精确性也是目前临床医学的迫切之需。

国外研究发现，低剂量胸部CT三维深度学习系统能够用于肺癌的筛查，回顾性研究敏感性95%以上，准确性能够达到94%。

并且在敏感性优先，最适合作为筛查标准的低标准下，人工智能应用无论在敏感性还是特意性中都高出人类医师5-10%。而肿瘤恶性肿瘤识别并预测细微恶性组织或肺结节，准确率达到94%。

目前，对于组织病理影像，AI展示出病变解读与基因变异预测能力，非小细胞肺癌判读（AUC 0.99）和病理分类（AUC 0.97）与病理医生水平相当。此外，模型还能实现6种LUAD基因突变的预测：STK11、EGFR、FAT1、SETBP1、KRAS与TP53。

此外，AI助力随访影像分析，甚至有望直接预测病人的FPS、OS。

宋勇教授对未来AI在肺癌临床研究领域寄予厚望，希望通过多模态AI提高置信度，建立临床个体化精准诊疗方案。