中新網四川新聞9月19日電 (記者 王鵬)近年來，我國肺結節檢出率增高，給民眾帶來了極大心理負擔，精準評估肺結節惡性風險具有重大意義。記者19日獲悉，由四川大學華西醫院、聯影智能與上海科技大學醫工交叉團隊基于12萬例中國人群肺部影像數據，整合多源信息，創新研發的“中國版”肺結節惡性風險分級系統C-Lung-RADS，近期在國際頂級期刊《自然醫學》正式發表。

　　“現行的國際肺結節分級診斷標準主要依賴于人工評估，并缺乏聚焦中國人群的驗證和優化，在臨床中常出現不適配患者真實病情的情況。”四川大學華西醫院呼吸與危重癥醫學科教授李為民說。

　　李為民進一步解釋，如果按照“國際版”肺結節分級診斷標準，中國臨床常見的直徑5毫米-10毫米小結節患者，通常會因為焦慮、恐慌心態而要求進一步檢查，但大多數此類結節是良性的，這可能會出現過度診療。“如果醫生對小結節的良惡性判斷不精準，會導致出現錯診、不必要的外科手術等問題，致使患者錯過最佳診療時間。因此，亟需建立適合中國人群的肺結節風險分級系統，讓患者更放心，醫生診斷更有信心。”

　　記者了解到，因此四川大學華西醫院與聯影智能合作，納入12萬例中國人群肺部影像數據，并將影像學數據、臨床病歷信息以及隨訪期間的結節變化情況等多維度信息進行整合分析，成功創建了適合中國人群的肺結節惡性風險分級系統，以更全面的視角評估肺結節惡性風險等級，提升診斷的準確性和可靠性。

　　據介紹，該系統采用數據驅動的模式，以階梯式、多模態方式自動分類、評估肺結節，并給出不同風險等級肺結節管理建議。

　　“經過數據驗證，我們發現C-Lung-RADS在敏感性等多項指標上表現優異。”四川大學華西醫院醫生王成弟介紹，該系統鑒別高危肺結節的靈敏度為87.1%，能夠幫助醫生更精準地識別高危肺結節，減少漏診情況發生。此外，該系統融合影像、臨床、隨訪數據建立多模態融合模型，精準診斷極高危肺結節，能實現早期肺癌的精準診斷，為肺結節的個性化管理提供了切實有效的參考依據。

　　李為民表示，C-Lung-RADS在數據源頭上具有“中國特色”，為醫生提供了更專業、更適合國人的肺結節精準診斷與評估“中國方案”，具有很高的科學性和針對性，是我國重大疾病診斷標準本土化的一次重大突破。(完)