综述：基于人工智能的肺结节影像辅助诊疗研究进展

这篇综述系统阐述了人工智能（AI）在肺结节（PN）诊疗中的前沿应用，重点对比了传统规则方法、手工特征机器学习、放射组学（radiomics）、深度学习（DL）及融合Transformer的混合模型在肺结节分割、分类和亚型分析中的表现。文章强调多模态影像（CT/PET/MRI）与临床数据融合可提升诊断精度，同时指出领域偏移、计算复杂度及模型可解释性等挑战。

　　

AI驱动的肺结节诊疗革命

AI-based PN early diagnosis
肺结节作为肺癌早期筛查的关键指标，其异质性和诊断复杂性催生了人工智能技术的介入。传统规则方法依赖专家经验，而基于手工特征的机器学习通过提取形态学特征（如边缘毛刺、钙化）实现初步分类。放射组学进一步挖掘CT影像的深层特征，结合支持向量机（SVM）等算法提升良恶性判别准确率至85%以上。当前最前沿的3D卷积神经网络（3D-CNN）和U-Net架构在结节分割任务中Dice系数突破0.92，而Transformer模型通过自注意力机制捕获长程依赖关系，在微小结节（<6mm）检测中敏感度达94%。多模态融合策略将PET代谢参数与CT密度值联合建模，使腺癌亚型分类AUC提升至0.96。

Treatment decision
临床治疗决策面临个体化挑战。AI系统通过整合患者吸烟史、ECOG评分和影像特征，推荐手术切除或立体定向放射治疗（SBRT）。深度学习模型预测淋巴结转移的准确率比传统TNM分期提高18%，辅助制定肺段切除术范围。值得注意的是，基于强化学习（RL）的剂量优化算法可将放疗计划制定时间从8小时缩短至30分钟，同时减少15%的放射性肺炎风险。

Prognostic assessment
AI在预后领域展现独特价值。通过分析随访CT的纹理特征变化，生存预测模型（如Cox-Net）可提前12个月预警复发风险。循环神经网络（RNN）处理动态影像序列，预测5年生存率的C-index达0.81。最新研究将循环肿瘤DNA（ctDNA）数据与影像组学结合，使晚期患者化疗响应预测准确率提升23%。

Discussion
尽管AI显著优化了肺结节管理流程，仍需解决多中心数据异质性（域偏移问题）和模型"黑箱"特性。联邦学习框架和可解释AI（XAI）技术正在突破这些瓶颈。未来方向包括开发轻量化移动诊断系统和跨模态通用基础模型。

Conclusion
人工智能已深度融入肺结节诊疗全流程，从早期筛查、精准分型到预后监测，持续推动肺癌诊疗范式变革。随着计算病理学和数字孪生技术的发展，AI有望实现"影像-基因组学"闭环，最终提升患者生存获益。