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2026 WCLC | 人工智能驱动的偶发性肺结节项目比低剂量CT筛查诊断出更多肺癌患者

08月26日

编译：肿瘤资讯

来源：肿瘤资讯

Session Type

Mini Oral

Session Title

MO14. Scaling Lung Cancer Screening — AI, Access, and Real-World Impact

摘要号

MO14.08

英文标题

Artificial Intelligence (AI) Driven Incidental Pulmonary Nodule (IPN) Programs Diagnosed More Lung Cancer Patients Than LDCT Screening.

中文标题

人工智能驱动的偶发性肺结节项目比低剂量CT筛查诊断出更多肺癌患者

讲者

Luis Raez, MD

讲者机构

Memorial Cancer Institute/Florida Atlantic University

背景

虽然低剂量CT（LDCT）扫描是高危人群肺癌筛查（LCS）的标准方案，但依然存在显著障碍，且筛查率较低。现行纳入标准排除了从不吸烟者、年轻人群，而健康社会决定因素（SDOH）也为弱势人群的筛查设置了障碍。我们在此证明，人工智能驱动的偶发性肺结节（IPN）项目可增强肺结节的识别、分类和管理，从而提高肺癌检出率。

方法

我们于2023年2月在美国佛罗里达州纪念癌症研究所/纪念医疗系统启动了人工智能驱动的IPN项目，以补充我们的LDCT项目。像我们这样的大型医疗系统每月执行超过25,000次CT扫描，这使得人工审查结果以进行结节识别极为困难。为应对这一挑战，我们使用了集成于电子病历（EMR）EPIC系统中名为Illuminate的人工智能解决方案，用于检测和分诊肺结节（高风险、中风险或低风险）。该人工智能审查了来自所有五家医院的所有包含肺部区域的CT扫描结果，如胸部CT、腹部CT、脊柱CT和钙评分扫描。一名专职护士导航员管理该项目，审查人工智能系统的报告，并在每周肺结节审查组（LNRG）会议上提交病例，该审查组包括肺科医生和胸外科医生。每个病例均被建议进行进一步检查或在LCS项目中继续随访。通过IPN项目诊断的患者被分类为监测组（入组后≥100天确诊）或即时检查组（确诊<100天）。IPN项目的结果与LDCT项目的结果进行了比较。

结果

从2023年2月至2026年3月，IPN项目在人工智能辅助下审查了348,989份放射学报告，其中6,533人（1.9%）被识别为需随访对象。这些病例被提交至LNRG，并安排进一步检查或纳入监测。49例（0.8%）患者被诊断为肺癌，中位年龄为74岁。大多数为女性（51%）和非西班牙裔白人（NHW）。其中大多数在进一步检查后立即确诊，其余在监测期间确诊。与需要即时检查的患者相比，监测组患者的早期（I/II期）肺癌比例更高（77%对比27%；p<0.001），且这一比例在IPN组中逐年上升（53%、66%、73%；p=0.07）。IPN组中大多数患者是在门诊和急诊科确诊，且不符合LDCT筛查资格。相比之下，从2021年7月至2026年3月，LDCT组共筛查了3,122人，其中1,429人（46%）接受了随访扫描。女性略占多数（51%），NHW占60%。中位年龄为71岁（范围25-99岁）。32例患者（1%）被诊断为肺癌。

结论

我们的IPN项目显著提高了肺癌检出率，识别出的病例数多于LDCT项目。两组在年龄、性别或种族方面无显著差异，支持结果的可比性。人工智能使我们能够审查系统中的大量CT扫描，利用有限的人力资源解决了重要的未满足需求。更长的随访时间将使我们能够提供生存数据。