主要观点总结
四川大学华西医院呼吸与危重症医学科李为民教授团队在医学期刊Nature Medicine上发表了最新研究成果，基于中国人群肺癌筛查队列和肺结节临床队列，创新研发了适合中国人群的肺结节报告和数据系统C-Lung-RADS。该系统实现了肺结节恶性风险的精准分级和个性化管理，通过阶梯式多阶段评估和多种医疗数据的融合，提高了早期肺癌的诊断率。研究得到了国家自然科学基金委项目的资助支持。
关键观点总结
关键观点1: 研究背景及目的
肺癌是中国发病率和死亡率最高的恶性肿瘤之一，早期肺癌可以治愈，而晚期患者的生存率很低。研究旨在提高肺癌的早诊早治率，通过开发适合中国人群的肺结节报告和数据系统C-Lung-RADS，实现肺结节恶性风险的精准分级和个性化管理。
关键观点2: 研究方法
研究基于四川大学华西医院及其医联体12万受试者的数据，使用决策树模型、深度卷积神经网络等多种人工智能技术，融合影像、临床和随访信息，进行肺结节的恶性风险分级和精准管理。
关键观点3: 研究成果
创新性地构建了适合中国人群的肺结节风险分级系统C-Lung-RADS，通过大数据和阶梯式评估，准确识别出低危和高危结节，并重点筛查出极高危肺结节。搭载C-Lung-RADS AI软件的智慧健康管理车已在四川广安、甘孜等地成功应用，提高了肺癌筛查的可及率。
关键观点4: 研究亮点
主要创新点包括使用大数据和人工智能技术构建的中国人群肺癌筛查队列和肺结节临床研究队列、阶梯式的多阶段评估方案、多维度的信息融合模型以及高可及性的智慧健康管理车应用。
关键观点5: 研究意义
C-Lung-RADS的提出为中国肺结节人群的诊疗提供了科学指导，有助于优化医疗资源分配，提高早期肺癌的诊断率和五年生存率。研究为推动肺癌早筛早诊关口前移和健康中国建设做出了贡献。
文章预览
2024年9月，四川大学华西医院呼吸与危重症医学科李为民教授、王成弟研究员团队在医学顶级期刊Nature Medicine（IF：58.7）发表了最新研究成果“Data-driven risk stratification and precision management of pulmonary nodules detected on chest computed tomography”。基于中国人群肺癌筛查队列、肺结节临床队列，创新性研发基于数据驱动的中国肺结节报告和数据系统（Chinese Lung Nodules Reporting and Data System, C-Lung-RADS），实现了肺结节恶性风险精准分级和个性化管理。 图1 文章发表图 肺癌位居我国恶性肿瘤发病率、死亡率首位，早期肺癌可以实现治愈，而晚期肺癌患者的五年生存率极低，早诊早治是提高生存率的关键。低剂量螺旋CT（Low-dose Computed Tomography，LDCT）是肺癌筛查、诊断的重要辅助工具，随着LDCT的广泛应用，肺结节检出率逐年增高。 如何识别有重要临床意义的肺结节
………………………………
