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人工智能在肺结节诊治中的应用专家共识(2022年版)要点
1前言
肺癌是全世界最常见的恶性肿瘤,占恶性肿瘤发病率及死亡率的首位。肺癌筛查计划的积极推广显著提高了肺结节的检出率。人工智能(AI)在协助肺结节良恶性判读上的功能逐步获得重视。
2肺结节诊断的现状与局限性
专家共识:低剂量螺旋计算机断层扫描(CT)筛查发现的肺结节,假阳性率较高,传统诊断方法在肺结节的诊断中,具有较强的局限性。AI在肺结节良恶性诊断方面已经取得了一定进展,但在病理分型预测、多次随访数据的综合判断、手术规划等方面,还存在很多问题亟待解决(共识强度:一致共识
AI在肺结节识别中的作用
专家共识:AI在辅助医生进行肺结节识别方面,具有较大优势,在肺结节随访中判断良恶性具有重要价值(共识强度:一致共识XAI对亚实性结节检测的假阴性率较高,仍需要人工阅片确认以减少漏诊(共识强度:基本一致共识\
AI在肺结节良恶性鉴别诊断中的作用
专家共识:AI技术在肺结节良恶性鉴别中可为临床诊断提供辅助参考,但其准确性还无法取代人工(共识强度:一致共识)0融合多模态信息的肺癌诊断技术能够得到更加精确的肺癌诊断效果(共识强度:基本一致共识
5肺结节病理分型对手术规划的指导意义
专家共识:现有数据支持:部分低危(浸润前病变或贴壁样生长方式为主)的I期非小细胞肺癌(NSCLC)患者接受亚肺叶切除的预后不劣于肺叶切除者;含有高级别成分(包括实性生长模式、微乳头样生长模式以及复杂的腺样结构)的肺腺癌患者手术切除后预后不良(共识强度:一致共识)?由于术中冰冻和术后石蜡病理诊断肺腺癌亚型的一致性不够高,因此根据术中冰冻结果决定手术切除范围尚有争议。目前亟需新方法在手术前辅助诊断以指导后续治疗(共识强度:一致共识X
6AI在肺结节病理分型预测中的作用
专家共识:AI依托深度学习与记忆可准确提取肺结节中有重要影响的微特征,具有无创、可捕捉肿瘤异质性和可重复性等优势,有望分级和预判GGN早期肺腺癌浸润亚型,为临床决策提供参考,但需要设计多中心、
高质量数据集、前瞻性随机对照试验以进一步验证(共识强度:一致共识X
7随访在肺结节诊疗中的价值
专家共识:根据肺结节基线检查特征拟定随诊方案,推荐采用高分辨率CT(HRCT)行小于1mm的薄层扫描随诊,同时重建冠状位及矢状位以更完善地评估(共识强度:一致共识X随诊方式建议按肺结节分类及风险分层进行区分。若结节具有生长性,可认为具有手术指征(共识强度:基本一致共识)。科学的随访方案可精确筛选病例,提高手术病例阳性率
(共识强度:一致共识X随访计划建议与患者进行共同决策(共识强度:一致共识1
AI在肺结节多次随访数据的综合判断作用
专家共识:AI在肺结节多次随访数据中可协助评估肺结节体积、形态变化,对肺结节随访提供结节倍增时间变化、形态学改变等参考依据,进而制定个体化随访问期,但其具体适用范围有待进一步研究(共识强度:基本一致共识X
AI在肺结节手术规划中的作用(三维重建)
专家共识:基于AI的三维重建技术对于提高手术的安全性和准确性具
有重要的意义(共识强度:一致共识X
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