影像|将肺癌早期诊断率提高到60.78%( 二 )


由此 , 这项研究成果将肺癌高危人群定义为≥40岁 , 有任一危险因素(吸烟和曾经吸烟、慢性肺部疾病、环境或职业暴露、肺癌家族史等) , 这部分人群行LDCT筛查已写入《肺癌筛查与管理中国专家共识》 , 并被纳入《健康中国行动》计划 。
如何破解早期肺癌漏诊?
肺癌(肺结节)AI辅助诊断 , 检出准确率达98.8%
在打破早期肺癌漏诊瓶颈方面 , 李为民教授团队创新影像组学技术、人工智能技术 , 通过建立临床资源数据库 , 突破了肺癌早期精准诊断的技术难题 。 通过对临床、影像、病理、基因等多维数据系统的集成和提取 , 建成了41574例大样本肺癌临床智能病种库 , 为新型影像技术开发提供大数据支撑 。
同时 , 项目组挖掘CT图像数字化信息 , 提取病灶纹理、小波、形状、强度等485个特征 , 并与临床、病理、基因等信息相关联 , 构建基于影像组学技术的非侵入性肺癌诊断预测模型 , 提高预测准确性 。
有了大数据和预测模型的支撑 , 团队进一步研发出了肺癌(肺结节)AI辅助诊断系统 , 1分钟即可实现结节定位识别和定性辅助诊断 , 对3-5mm肺小结节检出准确率达98.8% , 大幅提高<1cm早期肺癌诊断率 。 该系统于2016年开始先后在四川大学华西医院等全国155家医院使用 , 既提高了胸部CT阅片效率 , 也减少了肺部小结节漏诊率 , 赋能基层 , 对实现肺癌早期诊断同质化发挥了重要作用 。
在李为民教授带领下 , 团队通过集成创新 , 使手术可治愈的早期肺癌(IA1期)诊断率提高了10倍 , 为11.82%(全球仅1.1%) , lA期肺癌诊断率从2011年的26.48%提高至2018年的60.78% , 破解了早期肺癌漏诊难题 , 突破了肺癌早期精准诊断技术瓶颈 , 解决了肺癌早期分子分型靶向治疗的临床问题 , 有力地推动我国肺癌精准诊疗的规范化进程 。
成都商报-红星新闻采访人员 于遵素
图据华西医院

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