中山医院张勇医生团队——人工智能AI"肺磨玻璃结节生长预测项目"多中心队列研究启动

文章预览

肺部磨玻璃结节（GGN）大多长期稳定，但仍有一定的异质性，少数可能短期（2年）就出现生长。如何预测这些可能出现生长的结节，对随访时间和手术介入时机的确定，有重要的意义。本 课题组在2018年起建立了前瞻性随访队列，经过5年的随访，队列中肺亚实性结节的2年生长概率约为9.2%，5年生长概率为25%，并以此建立了肺磨玻璃结节生长趋势的预测模型。AUC=0.808。 2022年为左上肺磨玻璃结节3mm，2024年生长为左上肺混杂磨玻璃结节7mm，此种2年即较快生长概率约为不到5% 在此基础上，我们进一步引入AI人工智能的大数据模型，旨在更精准地预测肺部磨玻璃结节在将来2年和5年内的生长趋势。通过统一标准的影像学CT扫描的DICOM文件及临床/环境信息的收集，建立卷积神经网络算法深度学习的多模态AI模型，建立AI精准CT图像分析后定义的 “ 肺磨玻璃结节 ………………………………