利物浦大学和荷兰诊断准确性研究所的研究人员进行的一项研究表明，人工智能（AI）可以显著提高肺癌筛查的效率。
该研究发表在《欧洲癌症杂志》上，揭示了AI可以准确地排除阴性低剂量CT（LDCT）扫描，从而将放射科医生的工作量减少高达79%。
每年英国有超过48,000人受到肺癌的影响，早期检测对于提高生存率至关重要。英国肺癌筛查（UKLS）试验已经表明，LDCT筛查可以通过在高风险人群中早期发现肺癌来挽救生命。
人工智能可以在保持诊断信心的同时，使筛查计划更加高效。
John Field
在这项最新研究中，研究人员使用韩国Coreline Soft Co Ltd.开发的AI工具对UKLS试验数据进行了测试。该AI成功识别出没有显著肺结节的扫描——这代表了大多数病例——即使在高风险人群中也是如此。这使得放射科医生可以将他们的专业知识集中在需要进一步分析的病例上，提高了效率，同时保持了肺癌检测的准确性。
研究的一个关键发现是，所有确诊的肺癌病例都在AI标记为需要进一步审查的扫描中。这确保了没有漏诊任何癌症，同时显著减少了需要人工评估的扫描数量。该研究的成功得益于UKLS试验中的高质量放射学报告和长期随访数据，这些数据为AI验证提供了可靠的数据库。
估计的最大工作量减少：使用AI作为第一读片者以排除阴性病例
图片来源：利物浦大学；改编自：Lancaster HL, Jiang B, Davies MPA等，《欧洲癌症杂志》，2025年（CC BY 4.0）
利物浦大学分子肿瘤学教授、首席作者John Field强调了这项研究的重要性：“实施低剂量CT肺癌筛查非常有益，但这也带来了后勤和财务上的挑战。我们的研究表明，AI可以在保持诊断信心的同时，使筛查计划更加高效。”
共同首席作者、格罗宁根大学放射学名誉教授、诊断准确性研究所首席科学官Matthijs Oudkerk补充道：“这是首次在真实世界连续肺癌筛查项目中进行胸部AI验证研究，具有组织学证实的肺癌结果，并且有超过5年的无病生存随访。因此，这是在方法和准确性方面进一步验证AI的一个里程碑，其结果可以转化为医疗实践。”
全球范围内的肺癌筛查项目正在扩展，像本研究中测试的这种AI驱动工具有可能在优化医疗资源、降低成本和确保及时诊断方面发挥重要作用。进一步的研究和验证研究将有助于完善这些AI模型。
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