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如何提高肺癌早診率和生存率，一直是醫學界不懈探索的命題。日前，國內首個肺癌臨床科研智能病種庫和全球首個肺癌多學科智能診斷系統發布。在收集超過3萬例肺癌確診患者多維數據的基礎上，該智能診斷系統不僅能夠實現肺部結節篩查等初級功能，更能夠實現肺癌全類型病灶的診斷覆蓋，綜合多學科臨床信息進行綜合診斷。

肺癌臨床科研智能病種庫和全球首個肺癌多學科智能診斷系統由四川大學華西醫院和一家人工智能醫療公司合作研發。該病種庫納入了華西醫院2009年至今收治的病理確診肺癌患者的全維度臨床數據。華西醫院院長李為民介紹，3萬多的數據樣本，包括各類分期分型的肺癌患者，以患者為中心，收錄肺癌患者的影像、病理、基因檢測、病歷文本等多維數據，通過人工智能技術對數據進行整合，從而獲得從診斷、治療到隨訪的全鏈條醫療大數據，“不僅是呼吸科，肺癌診治相關的所有學科資料都被囊括在內，包括臨床的呼吸科、胸外科、腫瘤科，還有放射科、病理科、影像檢驗科等”。通過人工智能提取信息的方法，臨床醫生需要100小時才能收集整理的數據，AI只需要1小時即可完成。

因此，相對于以往的肺癌人工智能診斷系統，大多數都局限于影像所見，如通過影像檢查結果發現肺部結節，描述結節的性狀、大小、體積、位置等，而這個肺癌多學科AI診斷系統可以綜合多學科大數據，給出處理意見、相似病例參考。不僅如此，系統還可以通過提取患者的影像檢查特征，判斷良惡性，進行隨訪和進展評估。

建立肺癌多學科智能診斷系統有什么意義呢?李為民指出，完整的標準臨床數據首先有利于進行肺癌臨床研究。人工智能對大數據的分析，還可以為年輕醫生、基層醫生提供臨床研究的支持，最重要的是有利于醫療資源的下沉，讓基層醫院在未來的早期診斷、規范化的治療水平上能夠得到全面提升。