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查看更多+科學家提出肺癌報告自動生成新技術 為人工智能驅動肺癌診療提供可行途徑
2026年07月09日 17:38:57
來源:化工儀器網 點擊量:3525

近日,中國科學院深圳先進技術研究院等組成的研究團隊,在全身PET/CT報告自動生成領域取得進展,為肺癌的診斷和治療過程,帶來了積極影響。
肺癌是一種源于肺部組織的惡性腫瘤,是一種常見且致命的癌癥。根據世界衛生組織2025年公布的統計數據,截至2025年,肺癌已連續十年位居全球癌癥死亡率首位。我國是肺癌的高發區,根據國家癌癥中心公布的數據,
肺癌的發生與當下社會生活節奏增快、工業化水平提高、群眾壓力增加、抽煙人數遞增存在一定關系。而肺癌的死亡率,很大程度上與其難以及時發現有著密切的聯系。
肺癌早期通常無癥狀,而在2012年以前,我國主要是通過拍胸片進行篩查,檢出率有限,直到近幾年低劑量螺旋CT的普及,肺癌早期檢出率才得到了顯著提升,但即便如此,不能及時發現并進行治療,依舊是導致肺癌發病并致死的重要原因。也正因如此,優化肺癌診斷與治療過程,仍舊是醫學界長期關注的話題。
近日,中國科學院深圳先進技術研究院等組成的研究團隊,在全身PET/CT報告自動生成領域取得進展,為肺癌的診斷和治療過程,帶來了積極影響。
全身PET/CT可同時提供病灶的代謝與解剖信息,是肺癌診斷與分期的核心手段,但,PET/CT報告的撰寫需要醫生逐層判讀覆蓋全身的三維容積圖像,將每一處異常攝取與對應解剖結構精確匹配,形成包含定量指標的專業報告,撰寫負擔沉重。
研究團隊提出了面向肺癌的兩階段、TNM可問責的報告自動生成技術。該技術可以生成流暢報告草稿,并同時將原發腫瘤、淋巴結及遠處轉移等分期關鍵結論關聯到顯式、可檢視的疾病分類標簽與文本證據之上。借助此,醫生可以快速核驗其中的高風險陳述,有效減輕判讀PET/CT的負擔。
據中國科學院相關報道介紹,該框架第一階段由雙通道三維編碼器分別從PET與CT學習融合的代謝—解剖表征,快速生成面向TNM的結構化印象,以清單形式顯示列出原發灶的多項分期關鍵證據。第二階段以該結構化印象作為指導,自去標識化的范例庫中按器官分層檢索相似報告片段,約束大語言模型僅依據結構化印象與檢索證據合成完整報告。
研究團隊構建了多中心數據集,涵蓋三家醫院共1583名疑似或確診肺癌患者,每例均包含完整的全身PET/CT影像與對應報告。研究結果顯示,在包含外部數據的多中心測試集上,該技術取得最優的整體報告生成性能,常規語言指標全面領先。同時,研究團隊提出臨床報告能力矩陣,從代謝檢出、病灶定位和惡性分類三個維度量化臨床準確性。(參考資料來源:中國科學網)。
該成果是人工智能驅動肺癌診療的重要成果,也為“可信AI”系統在臨床的真實落地提供了可行的路徑。
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