近几年，肺癌成为我国发病率较高的癌症之一。据最新统计数据显示，每年我国有新发肺癌病人83万人，造成62万人死亡，分别占全国肿瘤新发和死亡病例的20.5%及27.2%，严重威胁着人们的生命安全，因此如何提高肺癌早诊率和生存率成为医学界的重中之重。
日前，国内首个肺癌临床科研智能病种库和全球首个肺癌多学科智能诊断系统发布。在收集超过3万例肺癌确诊患者多维数据的基础上，该智能诊断系统不仅能够实现肺部结节筛查等初级功能，更能够实现肺癌全类型病灶的诊断覆盖，综合多学科临床信息进行综合诊断。
肺癌临床科研智能病种库和全球首个肺癌多学科智能诊断系统由四川大学华西医院和一家人工智能医疗公司合作研发。该病种库纳入了华西医院2009年至今收治的病理确诊肺癌患者的全维度临床数据。华西医院院长李为民介绍，3万多的数据样本，包括各类分期分型的肺癌患者，以患者为中心，收录肺癌患者的影像、病理、基因检测、病历文本等多维数据，通过人工智能技术对数据进行整合，从而获得从诊断、治疗到随访的全链条医疗大数据，“不仅是呼吸科，肺癌诊治相关的所有学科资料都被囊括在内，包括临床的呼吸科、胸外科、肿瘤科，还有放射科、病理科、影像检验科等”。通过人工智能提取信息的方法，临床医生需要100小时才能收集整理的数据，AI只需要1小时即可完成。
因此，相对于以往的肺癌人工智能诊断系统，大多数都局限于影像所见，如通过影像检查结果发现肺部结节，描述结节的性状、大小、体积、位置等，而这个肺癌多学科AI诊断系统可以综合多学科大数据，给出处理意见、相似病例参考。不仅如此，系统还可以通过提取患者的影像检查特征，判断良恶性，进行随访和进展评估。
建立肺癌多学科智能诊断系统有什么意义呢？李为民指出，完整的标准临床数据首先有利于进行肺癌临床研究。人工智能对大数据的分析，还可以为年轻医生、基层医生提供临床研究的支持，最重要的是有利于医疗资源的下沉，让基层医院在未来的早期诊断、规范化的治疗水平上能够得到全面提升。
（原标题：大数据“教会”AI诊治肺癌）
