比醫生還溜！微小結節、高危結節，一個都不少

數智醫療深耕錄

從基于人工智能的肺結節CT靶向重建體系到AI驅動多模態影像精準診斷到智能手術規劃導航系統，從基于多模態LLM大模型的醫療文本自動生成EMR Agent到高精度柔性眼科機器人及遠程手術平臺……當算法讀懂CT影像的細微異常，當數據流打通生命健康的閉環，我們見證的不僅是技術迭代，更是“以患者為中心”的醫療本質回歸。

“數智醫療深耕錄”系列報道，帶您走進浙江省人民醫院的AI創新現場，探尋那些藏于代碼與屏幕背后的溫暖變革，記錄智慧醫療如何以科技之力，書寫守護生命的時代答卷。

當58歲的張先生（化名）在浙江省人民醫院放射科做好胸部CT檢查還未走進肺結節聯合門診，屏幕上早已清晰標注出3枚磨玻璃結節，其中較大的一枚有8.5mm，并顯示其各種定量指標。

“這是AI系統數秒內自動檢出的病灶，這顆較大的結節需要引起重視，我們結合三維重建技術進一步確認了性質。”放射科副主任醫師林毅指著屏幕上立體呈現的肺部影像解釋道。

AI用“速度+精度”，把就醫體驗翻了新篇。這個場景如今在放射科日常工作中已成常態。

讓AI練就"火眼金睛"

國內首個落地應用的胸部CT智能篩查系統

多年前的醫院放射科，醫師們常常需要在海量CT圖像中“大海撈針”。“一位患者的胸部CT有400-800層圖像，醫生肉眼篩查平均需要5分鐘，還可能漏掉微小病灶。”放射科主任龔向陽回憶道，2017年醫院啟動了“胸部CT智能4D影像系統”研發，正是瞄準了這一臨床痛點。

通過深度學習訓練，該系統將50萬例臨床標注數據轉化為精準識別模型，實現三大突破：

全肺智能掃描：采用多尺度特征融合算法，對0.5-30mm肺結節的檢出敏感度達98.7%，尤其對傳統閱片易漏診的磨玻璃結節識別率提升40%；

精準定位：通過三維卷積神經網絡自動標注結節位置、大小、密度等12項參數，定位準確率98%，大小誤差≤0.3mm；

4D動態分析：為多次復查的患者提供人眼無法觀察和判斷的更多維度的信息，為肺結節良惡性鑒別提供動態依據。

系統上線首月即創造驚人數據：放射科肺部CT篩查診斷報告處理人均量從80例增至150例/日，診斷耗時縮短60%。65歲的肺癌高危人群王阿姨（化名）成為首批受益者——AI系統在她近肺門處血管旁發現不規則磨玻璃影，并標注為高危，引起診斷醫生關注，通過后處理重建技術仔細觀察細節，診斷為腫瘤性病變微浸潤腺癌可能，手術證實為微浸潤腺癌，術后5年隨訪無復發。回顧分析以往舊片，該處淡淡的磨玻璃影，在幾百幅圖像中一晃而過，當成了普通的炎癥。

這一成果使浙江省人民醫院成為國內最早實現AI影像輔助診斷規模化應用的醫療機構，引發國內外放射學界關注、參觀學習。目前，該系統累計應用已經超過200萬例次。

從“發現”病灶到“決策”精準手術

隨著肺結節檢出率逐年升高，新的“矛盾”逐漸凸顯。

據統計，每天有近30%患者因“肺結節”就診，但其中過度焦慮和過度治療現象嚴重。為此，醫院啟動第二代AI系統研發，構建起覆蓋篩查-診斷-治療-隨訪的全鏈條智能解決方案。

新一代人工智能技術在以“AI肺結節篩查”為基礎，針對≥8mm“高危肺結節”進行基于AI的肺結節CT靶重建的技術，通過制定規范、改造流程、轉變服務方式、管控質量等，以患者為中心，以克服“肺結節焦慮”和“肺結節過渡治療”為目標，放射科與胸外科、呼吸內科成立肺結節聯合門診，依托AI技術對肺結節進行個性化掃描、重建、診斷、制定隨訪計劃或手術規劃、術后康復等全程管理新模式。

在新一代AI系統輔助下，綜合結節形態、密度、邊緣、胸膜牽拉等18項特征，對≥8mm高危結節的惡性預測準確率達98.3%。

在肺結節聯合門診，呼吸內科主任孫益蘭和林毅結合AI自動生成重建圖像、臨床表現及實驗室檢查，精準判別肺結節良惡性，把一些炎性結節，特殊的感染比如隱球菌、結核等，從高危結節中甄別出來，進行有效治療。同時肺癌患者也得到了及時診斷，并結合患者年齡、心肺功能、基礎疾病等情況制定治療方案。

解剖結構仿真：自動分割肺動靜脈、支氣管樹等解剖結構，實現結節與血管的三維拓撲關系的可視化。為精準手術規劃支持。

手術規劃系統：通過虛擬肺段切除模擬，精確規劃手術切除的安全范圍、計算預計切除體積、剩余肺功能及手術風險評分。

而在病房，胸外科主任王海濤和林毅正為72歲的李奶奶（化名）進行術前評估：屏幕呈現AI自動生成的5枚高危結節立體圖像，虛擬胸腔鏡下的手術路徑規劃。精準快速地進行全流程分析。王海濤表示，該模式實施以來，肺結節手術更為精準安全，既能有效切除病灶，又能最大限度地保留患者肺功能，使患者最大獲益，特別是對于多原發肺癌患者。

王主任還曾于今年8月接診了一位45歲的教師陳女士（化名），她在體檢中發現右肺12mm混雜密度結節，AI系統通過三維重建發現結節位置較深，位于兩個亞段交界處且緊鄰葉間裂胸膜。系統自動生成的“聯合亞段切除”方案，經過多學科討論完善確認，使患者術后肺功能保留率提高27%，住院時間縮短3天。開學后，陳女士就正常上班教學去了。

AI賦能下的“精準醫療”新圖景

從2017年的“初篩助手”到2022年的“決策支持系統”，AI已深度融入放射科 workflow。目前，團隊正研發第三代AI系統，融合多模態成像，新增肺結節生長速率預測、智能提取影像與檢驗等關鍵信息進行綜合判斷等功能，計劃三年內實現“一人一策”的精準診療。

AI不會替代醫生，但能讓醫生擁有更強大的“透視眼”和“導航儀”。當AI算法與醫者經驗深度融合，不僅重構了放射科的診療流程，更重新定義了“以患者為中心”的醫療服務模式。浙江省人民醫院放射科正以技術創新為筆，書寫著人工智能賦能精準醫療的中國方案。

就診指南

肺結節聯合門診

肺結節聯合門診團隊由放射科心胸亞專業診斷專家與呼吸內科、胸外科專家組成。人工智能（AI）、肺結節三維重建技術、20年以上豐富的專業技能，專門解決肺部小結節困擾。精準判別肺部實性結節、亞實性結節、磨玻璃結節的良惡性、惡性結節亞型分型等。針對不同患者、不同結節制定個性化掃描方案、動態管理計劃，包括：隨訪間隔動態調整、腫瘤性磨玻璃結節的干預時機、治療方式的選擇、手術策略、術后管理等。

【朝暉院區】

時間：

周一下午（放射科曹捍波+呼吸內科任卓超）

周二下午（放射科林毅+呼吸內科孫益蘭）

周三下午（放射科林毅+胸外科王海濤）

周四下午（放射科曹捍波+呼吸內科任卓超）

地點：2號樓6樓名醫館

【越城院區】

時間：

周一上午（放射科王浩初+胸外科倪科偉）

周三上午（放射科馬燕青+胸外科陳鵬程）

周四上午（放射科林毅+胸外科王海濤）

地點：1號樓4樓名醫館

【專家介紹】

林 毅

放射科副主任，副主任醫師

擅長：胸部疾病影像診斷，尤其專注于肺癌早期診斷及制定處理策略、各種肺部彌漫性病變、縱隔病變等影像診斷。

曹捍波

放射科副主任醫師

擅長：胸部影像學診斷，肺結節良惡性CT診斷，早期小肺癌檢出，肺結節隨訪。

王浩初

放射科副主任醫師

擅長：胸部良惡性腫瘤、炎性疾病的影像學診斷鑒別與療效評估，心臟大血管結構與功能性疾病的影像學分析。

馬燕青

放射科副主任醫師

擅長：胸部影像診斷及肺結節個性化診療方案制定。

孫益蘭

呼吸內科主任，主任醫師

擅長：慢性阻塞性肺疾病、哮喘、慢性咳嗽等慢性氣道疾病，肺癌、肺部結節及呼吸疑難疾病的診治。

任卓超

呼吸內科副主任醫師

擅長：呼吸病學疑難疾病、胸部疾病影像學分析、肺部結節良惡性影像學判讀及呼吸危重疾病診治。

王海濤

胸外科副主任（主持工作），主任醫師

擅長：肺癌、食管癌、縱膈腫瘤、氣胸、肋骨骨折、手汗癥的微創外科手術和個體化及綜合治療手段。

陳鵬程

胸外科副主任，主任醫師

擅長：肺癌、食管癌、賁門癌、縱隔腫瘤等胸部疾病的胸腔鏡微創手術、開放手術及中晚期肺癌的綜合性、規范化、個體化治療。

倪科偉

胸外科副主任，主任醫師

擅長：肺部結節的診斷及精準微創治療，肺癌、食管癌、縱隔腫瘤、手汗癥等微創胸腔鏡手術及綜合治療等。

部分圖片來自攝圖網及網絡（如有侵權請聯系刪除）