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AI在呼吸科疾病筛查方面的应用案例

作者：中华医学网发布时间：2025-07-28 09:14浏览：次

AutoCOPD 模型用于慢阻肺筛查：由广州医科大学附属第一医院钟南山院士 / 卢文菊教授团队牵头，联合东软医疗影像技术团队开发。该模型基于全肺吸气相定量 CT（QCT），利用大样本、多中心的跨学科合作，使用 LDCT 图像构建。研究收集了 3653 例受试者的数据，包括 1768 例慢阻肺患者和 1885 例非慢阻肺对照。AutoCOPD 模型在内部验证队列中 AUC 达到 0.860，在不同亚组人群中均有良好的筛查性能，其外部验证也表现出优良的预测性能。此外，团队还基于该模型构建了一个免费的在线 web 应用，与临床筛查模式高度兼容。
DeepSeek 人工智能诊疗系统助力肺结节筛查：河南省人民医院呼吸与危重症医学科成功部署 DeepSeek 人工智能诊疗系统，该系统可本地化离线运行，保障患者数据安全。在实际应用中，面对一名 29 岁女性医务工作者的 9mm 肺结节案例，系统在十几秒内生成千字分析报告，从职业暴露风险、影像特征到随访建议进行全方位评估。对于一例随访 5 年的疑难病例，系统给出 “结节增长缓慢，建议持续监测” 的判断，与专家团队结论高度一致。
AI 系统提升 COPD 早期筛查效率：上海交通大学医学院的研究团队开发了一种基于深度学习的自动化 COPD 筛查系统，该系统结合肺部影像与肺功能数据，可自动识别 COPD 的早期征兆，如肺部气道狭窄、支气管壁增厚等。研究表明，这一系统的诊断准确率高达 90% 以上，在高危人群中，系统识别的准确性达到了 93%。
基层 “呼吸慢病数字疗法中心” 的智能筛查系统：全国首家基层 “呼吸慢病数字疗法中心” 在天津市西青区中北镇社区卫生服务中心正式揭牌，该中心创新应用远程物联网和人工智能技术，其智能筛查系统通过生成动态二维码量表，实现筛查效率提升 300%，确诊阳性率达 27%，将单次筛查时间由 30 分钟缩短至 8 分钟，医生日均接诊能力提升 4 倍。