人工智能（Artificial Intelligence），英文缩写为AI。它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。

随着胸部低剂量计算机断层扫描筛查的广泛开展，肺结节的检出率显著提高，传统影像诊断方法的局限性也日益凸显。低剂量CT筛查发现的肺结节，其假阳性率较高，恶性结节占比仅约10%～20%，针对亚实性肺结节良恶性判读的敏感性仅约50%，对于肺纯磨玻璃结节，其敏感性更是低于20%

借助人工智能辅助技术，可从常规影像中提取到更为详细、更加复杂的图像特征信息，可以准确提取出肺结节中具有重要参考价值的微特征，进行肺结节的异质性诊断，具有无创和可重复性等优势。目前，人工智能在协助肺结节诊断及其个体化治疗方案选择上体现出的有效性已得到了初步验证，尤其在肺结节的识别及良恶性诊断方面。

鉴于以上情况，该院医学影像科在院部大力支持下成功引进并安装肺结节AI软件，用于广大患者及特殊人群就诊检查及常规体检的需求。

那么人工智能与传统影像诊断方法相比，有哪些优势呢？

1、人工智能辅助肺结节识别优势明显

低剂量CT筛查发现的肺结节，假阳性率较高；在国家肺部筛查试验研究中，对于直径≥4 mm的肺结节，经过3轮低剂量CT筛查后，肺结节诊断的假阳性率高达96.4%。应用人工智能辅助进行肺结节诊断，能高效判别出肺小结节和非结节，从而提高肺结节检出率。有研究证实，在CT阅片过程中，应用人工智能辅助技术进行肺结节的识别，其灵敏度高达96.7%，显著优于影像科医生的78.1%，并且拥有更快的读片速度，提示其在肺癌筛查中具有重要的临床价值和广泛的应用前景

2、人工智能可提高肺结节良恶性鉴别诊断效能

在传统CT影像诊断方面，影像科医生主要依赖结节的大小、影像学“纹理”特征及其增长情况来区分良恶性，受人为因素干扰较大。不同的是，人工智能通过应用计算机软件技术从肺结节影像数据库中高效提取出更为系统、复杂的图像信息，借助机器深度学习方法，对其图像特征进行更深层次的数据挖掘及统计分析，为结节良恶性判断提供辅助参考。

应用人工智能辅助进行肺结节良恶性鉴别诊断，可能具备以下优势：一方面，人工智能辅助影像学诊断可以快速给出肺结节的良恶性判断及其恶性风险分级，提高诊断效率的同时，还能突显肺结节图像中的可疑征象，并实时呈现给临床医生，为肺结节的分类诊断提供重要参考依据，从而有利于降低误诊率；另一方面，人工智能还可用于计算肺结节的体积，相比于手动测量，该方式具有高度的可重复性，优势明显，并可通过比较多次影像数据估计肺结节体积的倍增时间，可以协助判断结节的生长情况，进行良恶性鉴别。

3、人工智能具备肺结节病理分型预测的潜力

相较于传统CT影像依据结节典型特征进行病灶侵袭性的判断，人工智能依托机器深度学习方法和计算机软件技术，可准确提取肺结节中具有重要诊断参考价值的图像微特征，并结合人工智能算法，有望针对肺结节开展分级诊断及其更深层面的病理亚型预判，指导临床决策和制定最优手术规划。目前人工智能技术已被证实可以较好地用于以GGN（毛玻璃状结节）表现为主的肺腺癌病灶的浸润性判断，可以为早期肺癌的个体化诊治提供重要的参考依据。

4、人工智能可协助肺结节多次随访的综合判断

现阶段，肺结节人群较庞大，但并非所有的肺结节发现以后都需要立即接受治疗，绝大多数都是建议选择随访观察为主；具体随诊方案往往需根据肺结节基线检查特征进行拟定，通常推荐采用高分辨率CT行<1 mm的薄层扫描，同时建议进行肺结节多角度影像重建。目前，相关指南建议将肺结节分类分层管理，随诊方式应按结节分类及恶性风险分层进行区分。

针对肺结节的多次随访，相关研究提示，在多次随访数据监测中，人工智能技术在协助评估肺结节体积及其形态变化方面具备一定优势，尤其是在结节倍增时间变化和形态学改变等重要观察数据上，可以为肺结节随访提供参考依据，协助制定科学合理的个体化随访间期。

5、人工智能在肺结节手术规划中的应用前景

如前所述，依托人工智能辅助诊断技术，不仅可以进行肺结节的良恶性鉴别，还有望开展早期肺腺癌的病理亚型预测，从而为制定个体化的治疗方案和手术规划提供重要参考依据。与此同时，借助人工智能手段，还可将患者肺部薄层CT影像数据进行全自动、快速、高效图像分析和重建。与传统三维重建技术不同的是，基于人工智能的三维可视化重建技术，可以快速构建肺肿瘤及手术部位肺组织、血管和支气管的三维可视化模型，省时、稳定。相关研究显示，新一代人工智能辅助技术融合了实时交互的全定量、定性分析工具，可通过全面定量化的三维影像数据展现个体真实的肺结节、肺血管及支气管拓扑关系，具备更优的视觉效果和临床实用性。在此类模型的辅助指导下，术者不仅可以更为全面、直观地了解肺部病灶的位置、大小、类别等特征，还可分析病灶与其邻近组织及肺内血管、支气管的解剖关系，进行术前风险评估和手术方案模拟，有助于外科医生术中快速定位肿瘤位置及其切除范围，指导术中精准肺切除，提高手术成功率，实现真正的个体化治疗。可视化与人工智能方法的结合，对于提高肺结节手术的安全性和准确性具有重要意义。

综上，我们可以看到，人工智能在肺结节的良恶性鉴别、病理分型预测、多次随访的综合判断、手术规划中已经发挥了重要的作用，但需要指出的是，这种技术目前尚处于起步阶段并存在较大争议。不过我们依然相信，随诊人工智能的进一步发展，AI在肺结节中的应用将大有可为。