Al 在肺部疾病诊断中的应用进展一、AI 的起源及特点现代医疗面临最大的问题，仍然是医疗资源极度缺乏。Enlitic 公司的创始人JeremyHoward 认为：世界经济论坛估计，我们需要至少 300 年的时间才可以培养出足够多的医护人员满足现在发展中国家的医疗需求。为了解决医疗资源极度缺乏的难题，Howard 作为世界最顶级的数据科学家，因此他选择利用人工智能为医生创造一个强有力的医疗助手。人工智能具有巨大的潜力，可以通过对大量数据进行分析和分类，从而彻底改变疾病的诊断和管理。如此大量的数据对于人类专家来说很难分析，但 AI 可以做得非常快。目前 AI 系统的计算方法是耗时费力且昂贵的，并且需要使用数百万张图像来训练 AI 系统。除了进行医学诊断之外，该 AI 系统还生成了以前的研究中没有做过的转诊和治疗建议。二、Al 在肺部疾病诊断中的应用进展（一）恶性肺结节早期诊断智能识别研究人员们收集了 5232 张胸部的 X 光片，用于 AI 系统的训练，从而诊断儿童肺炎的几率，这是全球 5 岁以下儿童死亡的主要原因。在经过迭代和测试后，这款诊断儿童肺炎的 AI 工具能达到 92.8%的准确率、93.2%的灵敏度、90.1%的特异性以及 96.8%的 AUC 值。这些数据表明，AI 足以区分细菌性和病毒性肺炎[1-2]。临床研究表明，肺结节是肺癌的最常见、最重要影像表现，尤其是肺癌高危人群。肺结节的良恶性智能识别，对肺癌的早期发现、早期诊断以及提高 5 年生存率至关重要。肺结节智能识别中，关于其解剖形态学的特征分析、肺结节大小测量，以及肺结节生长率的测量是评估恶性可能性重要指标。肺结节在放射影像中相当普遍，而且大部分是良性。肺结节大小与恶性可能性有很大的相关性。许多肺大结节（直径>1cm）可以高度怀疑为恶性。恶性肺大结节（定义直径超过 1cm）能容易地用传统的图像设备检测出来，并能通过针吸活组织检查或者支气管窥镜技术予以诊断。但是，针对肺结节可供选择的诊断方法很少，尤其是当肺结节在肺器官深处，或者远离大导气管位置时，对良、恶性的判断是很难的[3]。因此，附加图像诊断技术是十分必要的。目前 CT 能达到直径<1cm 的小结节水平的检测。肺结节的生长率也是恶性肺结节的重要指标。良性肺结节一般有非常短（如肺炎或者别的炎症，1 个月）或者相当长的倍增时间（16 个月）。而肿瘤病灶一般的倍增时间为 40～360d。此外，形态学特征（病变大小、轮廓和边缘、钙化及结节密度、造影强化等）有...
