人工智能应用于肺癌筛诊疗的专家共识总结2026

人工智能应用于肺癌筛诊疗的专家共识总结2026一、共识编撰背景与编制方式肺癌在全球恶性肿瘤里发病率与死亡率位居前列，早期病症表现不明显、病情进展快，肿瘤分子与病理差异化明显，早期检出和精准医治是提升患者生存质量的关键。当下影像、分子诊疗手段持续进步，但大批量医疗数据解析、多维度特征提取环节，受人工处理效率与医师主观经验限制。依托深度学习的人工智能技术，结合影像组学、病理组学与多模态数据融合分析，在肺癌全流程诊疗中展现实用价值，不过落地临床仍存在数据标准不一、模型验证不足、伦理监管欠缺等各类问题，因此多学科专家共同编撰本版专家共识。本共识围绕肺癌筛查、病理判别、治疗规划、随访监测确定研究问题，系统检索2018至2026年中外主流医学数据库文献，采用GRADE分级体系划分证据与推荐等级，经过多轮研讨投票、外审专家评审后定稿成文。二、人工智能在肺癌诊疗四大应用场景（一）肺结节筛查与良恶性鉴别低剂量螺旋CT筛查过程中，人工智能可自动查找肺结节，针对10毫米以下微小结节识别优势突出，能够大幅压缩阅片用时，病灶检出敏感度优于人工阅片。结合患者个人病史、高危暴露因素或是液体活检结果联合研判，还能降低良性结节错误切除概率。但该技术对亚实性结节识别容易出现漏诊，多数智能模型尚且缺少大型随机对照临床试验佐证。

共识提出，人工智能可用于大批量肺结节初筛工作，筛查结果需要结合临床高危信息综合判定，最终由影像科医师人工复核，该内容为Ⅱ级证据、B类推荐。（二）肺癌病理分型与基因突变预判依托全视野数字切片技术，深度学习模型可依托病理染色图像区分腺癌、鳞癌、小细胞肺癌等病理分型，分类准确率超九成，水平比肩资深病理医师。借助病理切片里细胞形态、间质变化等特征，人工智能还能无创预判EGFR、KRAS、ALK等常见驱动基因突变情况，检测结果可作为基因检测前的初步筛选依据，节约检测成本、缩短诊断周期。但肿瘤分化差、结构复杂时，模型判定稳定性不足，跨组学标注数据短缺限制技术大范围落地。

共识明确，高质量病理图像支撑下，人工智能可辅助病理初判与突变预估，所有智能分析结果必须经由病理医师审核后，才可纳入治疗方案制定，属于Ⅱ级证据、B类推荐。（三）临床治疗全流程辅助决策外科手术规划：人工智能依托术前CT影像重建肺部三维结构，清晰标注支气管、血管走向，明确结节和肺段空间位置，辅助医生看清解剖变异；结合肺功能检查数据，还能模拟不同切除手术对患者肺功能的影响，协助选择合适术式。放射治疗辅助：自动勾画肿瘤病灶与周边正常器官轮廓，减少不同医师勾画带来的结果偏差，缩短放疗规划耗时；融合多类影像生成肺部功能图谱，制定放疗方案时避开健康肺组织，降低放疗并发症风险，同时筛选适合放疗的患者，规避不合理治疗。靶向与免疫用药参考：整合病理影像、基因检测、患者基础身体数据搭建多维度预测模型，提前评估患者靶向药、免疫药的治疗应答效果，辅助个体化用药筛选。多学科会诊协助：通过自然语言处理技术整合患者分散的病历、影像、检验资料，整理标准化病例资料，匹配既往相似病例信息，为多学科讨论提供参考，国内已有多家医院落地相关智能会诊工具。共识说明，人工智能已初步具备辅助治疗决策的能力，但仍需大量临床研究验证效果，全程由临床医师与多学科团队把控最终诊疗决策权，为Ⅱ级证据、B类推荐。（四）术后与治疗后随访管理借助纵向影像比对技术，人工智能自动对比患者不同时期CT片子，追踪病灶大小、形态变化，测算肿瘤生长速率，及时捕捉病灶进展、复发迹象。综合影像变化、血液检查、既往治疗效果等多项信息，动态划分患者复发风险等级，针对高危人群缩短复查间隔、优化随访检查项目，减轻医师重复阅片的工作压力。共识建议，在医师主导下把智能系统用于肺癌随访监测，结合患者实际病情综合解读数据，Ⅱ级证据、B类推荐。三、落地执行规范、现存难题与未来发展方向（一）落地技术要求影像数据遵照通用医学影像存储标准，由高年资医师完成数据标注，各类临床检查资料统一结构化存档；人工智能模型除内部交叉验证外，还要开展多中心外部验证，尽可能通过前瞻性临床试验佐证性能，数据使用前做好患者信息匿名处理；智能系统需要和医院现有病历、影像系统对接，贴合医师日常操作习惯，同时保持系统迭代更新能力。（二）现存现实短板现有训练数据地域局限性较强，造成模型在不同地区医院适配度不足；多数模型临床试验样本偏少，缺少长期随访数据验证实际诊疗价值；行业缺少统一审批细则，智能产品准入、退出规则不完善，相关法规有待补齐。对此业内需要搭建临床医生、算法工程师、数据研究者协同的合作团队，划定人工智能和医护人员的诊疗责任边界，完善医疗智能产品监管条例，落实患者诊疗知情告知，严禁人工智能单独出具确诊报告。（三）后续发展方向后续研究重点从三方面推进：打通影像、病理、基因、临床多类数据，搭建全维度诊断模型；运用生成式算法复刻罕见肺部病灶影像，助力少见肺癌病例诊断；研发轻量化智能工具，下沉至基层医疗机构，补齐基层肺癌早筛短板。四、整体总结这份共识确