肺癌是世界范围内患病率和病死率最高的恶性肿瘤。利用胸部低剂量CT（LDCT）筛查高危人群，实现肺癌早期诊断、治疗，减低病死率，是目前最有效的检查技术。随着技术的推广，越来越多的肺小结节被检查出来，有些肺结节由于不易判断其性质，加大了诊断的难度。人工智能辅助诊断系统是医疗大数据与全球先进的深度学习技术相结合的成果，人工智能诊断系统能够对肺结节的良恶性给出概率数值，临床符合率达到90%，大大提高了医生诊断效率与精确程度。人工智能辅助诊断技术（AI）在胸部低剂量CT肺癌筛查中的应用，不仅有助于降低漏诊率，也可以提高工作效率。

  据淄博市第四人民医院放射科副主任李祥峰介绍，自2015年开始关注早期肺癌的影像诊断，到2018年4月率先在全市规范开展低剂量螺旋CT肺癌筛查至今，共机会筛查6000余人次，其中高危结节发现率达1.16%，与国内同行统计数据相近。截止目前累计影像诊断并通过穿刺活检、外科手术、胸腔镜及微创介入手术病理证实肺癌60余例；其中早期周围性肺腺癌约占92%，病理与影像诊断符合率高，达到了肺癌早诊早治目的。肺结节检出阳性率，影像与病理诊断符合率均走在我市的前列，为我市开展肺癌早诊早治工作发挥了肿瘤医院的专科优势。

  然而在筛查过程中，由于需要观察大量的CT断层影像，人工容易疲劳，对于5mm以下的肺结节容易漏诊。AI系统不仅能提高工作效率，最主要的是人机结合，共同看图，显著降低了肺结节的漏诊率。随着推想AI肺结节辅助识别系统落户我院，将为规范开展低剂量螺旋CT肺结节筛查再添“利器”；本系统目前已成功上线，运用先进的人工智能技术助力医生实现肺癌的早发现、早诊断、早治疗。

  接下来介绍一下推想科技人工智能系统如何助力医生进行肺癌筛查工作：

  人工智能系统在一分钟内完成肺结节的检测和分析结果，实现肺结节的早发现，提高医生工作效率，辅助医生对肺结节进行分析，实现肺结节的早期诊断。

  我们进一步探讨人工智能技术如何帮助医生对肺结节进行早期诊断：

  医生发现结节后会先观察结节表征，然后进行内部成分分析，利用人工智能技术精确判断结节内部密度，进一步辅助医生判断其良恶性。

  医生通过人工智能提供的分析数据从结节外表和内部成分综合分析结节的良恶性，最终给患者一个科学的诊断报告。采用人工智能（AI）+低剂量肺部CT相结合筛查患者体内肺结节，在降低患者辐射剂量的基础上，提高医生诊断效率与精确程度，避免误诊、漏诊，为患者提供最可靠、最有效的治疗方案。

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