北京协和医院联合北京大学人民医院等多家中心，在《自然·癌症》发表突破性研究。
其深度学习模型DeepFAN完成亚洲首个肺结节良恶性AI辅助诊断临床试验，
模型单独诊断曲线下面积（AUC）值达0.954，显著优于12名低年资医生。
该模型已获得国家药监局三类医疗器械注册证，具备临床应用资质。
AI是如何“炼”成火眼金睛的？
DeepFAN的设计融合了前沿技术，像一个配合默契的专家团
（1）全局洞察
利用视觉Transformer捕捉结节及周围微环境的整体特征。
（2）细节捕捉
通过细粒度3D残差网络，精准提取密度、分叶、毛刺等局部细节。
（3）深度融合
最后用图卷积网络将全局与局部信息巧妙整合，做出综合判断。
这一模型基于1.1万余枚经病理确诊的肺结节进行训练，并在美国国家肺癌筛查试验数据中验证，表现优异。
临床试验：AI辅助，诊断效能“飙升”
试验纳入了400例患者的463枚病理确诊结节，并邀请了12名低年资放射科医生进行两轮独立阅片。
结果用AUC值来衡量（数值越接近1，模型区分良恶性的能力越强）：
（1）AI单独作战
DeepFAN模型单独诊断的AUC值达0.954，展现出强大实力。
（2）医生独立诊断
12名医生无AI辅助时，平均AUC值仅为0.667。
（3）人机协作
在AI辅助下，医生们的平均AUC值显著提升至0.776。具体来看，
①准确率提升10.0%；
②敏感度（正确找出恶性结节的能力）提升7.6%；
③特异度（正确判断良性结节的能力）提升12.6%；
④诊断一致性提升34.5%。
这组数据有力证明，DeepFAN能有效弥补低年资医生经验不足的短板，尤其能精准筛除良性结节（外部验证中良性预测值高达0.992）。
两大现实价值：惠及患者，
均衡全国诊疗水平
（1）对普通体检人群：告别盲目恐慌与过度随访
阴性预测值高达0.992，意味着模型判断为“良性”时高度可信，
能识别出炎性、增生等“无需紧张”的良性病灶，与真正有高危恶性倾向的结节有效区分。
大量良性结节患者无需频繁CT复查，减少辐射暴露，降低时间与经济成本，减轻对癌症的长期焦虑；
而真正存在恶变风险的结节，可被更早识别，抓住肺癌早诊的黄金窗口。
（2）对全国医疗机构：缩小城乡、年资诊疗差距
基层医院和年轻影像医师，往往缺乏大量病例积累，阅片水平参差不齐，导致各地肺结节诊疗标准不一。
这款持证AI可作为标准化辅助工具，统一判读标尺，提升基层诊断能力，
推动全国肺结节诊疗同质化，改变优质影像资源集中在三甲医院的现状。
注：本文科普内容基于北京协和医院官网发布的官方信息及《自然·癌症》期刊论文整理。个案情况因人而异，若有相关健康疑虑，请务必及时前往正规医院就诊，遵循专业医师指导。
作者 | 孟楚贤
责编 | 解阳杨
审核 | 王怡霄
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