9月17日，四川大学华西医院、联影智能与上海科技大学医工交叉团队在肺结节研究领域取得重要科研成果——团队基于12万例中国人群肺部影像数据，创新研发中国版肺结节恶性风险分级系统C-Lung-RADS，相关成果发表在国际顶级期刊《自然·医学》。
四川大学华西医院李为民教授、王成弟研究员，联影智能石峰博士及上海科技大学生物医学工程学院沈定刚教授为本文共同通讯作者。四川大学华西医院王成弟研究员、邵俊博士与联影智能贺怿楚博士为本文共同第一作者。
论文发表图。
“现行的国际肺结节分级诊断标准主要依赖于人工评估，并缺乏聚焦中国人群的验证和优化，在临床中常出现不适配患者真实病情的情况。因此，亟需建立适合中国人群的肺结节风险分级系统，让患者更放心，医生诊断更有信心。”李为民表示。
据此，华西医院与联影智能深度合作，纳入12万中国人群肺部影像数据，并将影像学数据、临床病历信息以及随访期间的结节变化情况等多维度信息进行整合分析，创新研发适合中国人群的肺结节恶性风险分级系统C-Lung-RADS，以更全面的视角评估肺结节恶性风险等级，提升诊断的准确性和可靠性。
中国版肺结节恶性风险分级系统C-Lung-RADS。
“经过数据验证，我们发现C-Lung-RADS在敏感性等多项指标上表现优异。例如，C-Lung-RADS鉴别高危肺结节的灵敏度为87.1%，优于Lung-RADS 63.3%，能够帮助医生更精准地识别高危肺结节，减少漏诊情况发生。此外，C-Lung-RADS融合影像、临床、随访数据建立多模态融合模型，精准诊断极高危肺结节，实现早期肺癌的精准诊断，为肺结节的个性化管理提供了切实有效的参考依据。”王成弟介绍道。
C-Lung-RADS之所以能够高效精准地分类诊断肺结节，离不开其背后庞大的多维度数据，大数据分析和人工智能技术的运用也为其提供了坚实的技术支撑。目前，使用C-Lung-RADS肺结节分级系统的AI辅助诊断软件已部署于华西-联影智慧健康管理车，该车先后前往四川广安、绵竹、甘孜等地，为3万多名群众提供肺癌筛查，已筛查出100多例早期肺癌患者，将优质的医疗资源送入千家万户。
李为民介绍，C-Lung-RADS在数据源头上就具有“中国特色”，为医生提供了更专业、更适合国人的肺结节精准诊断与评估“中国方案”，具有很高的科学性和针对性，是我国在重大疾病诊断标准本土化的一次重大突破。依托AI辅助诊断技术，未来C-Lung-RADS将有望在全国范围内普及肺癌精准早筛早诊，优化医疗资源配置，助力实现健康中国目标。
