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2026 CSCO | 王琳琳教授：MDT在NSCLC的诊疗现状和未来

09月28日

整理：肿瘤资讯

来源：肿瘤资讯

2026年CSCO年会上，山东省肿瘤医院王琳琳教授以《MDT在NSCLC的诊疗现状和未来》为题进行了报告。【肿瘤资讯】特整理其报告精要，以飨读者。
非小细胞肺癌（NSCLC）诊疗决策同时取决于疾病特征、患者状态与多种治疗方式的总和，涉及诊断分期、分子检测、外科手术、放疗与系统治疗等多个环节，其复杂性决定了单一学科难以独立完成最优诊断、分期和治疗决策。多学科诊疗将分散在不同专科的信息整合为个体化诊疗方案，是NSCLC高质量诊疗的重要基础。

为什么NSCLC需要MDT

NSCLC诊疗决策受疾病特征、患者状态与多种治疗方式共同影响。诊断与分期需明确病理类型和范围，生物学异质性需解读分子标志物，多模式治疗需统筹手术、放疗与系统治疗，患者个体差异需平衡疗效与耐受性。上述复杂性决定单一学科难以独立完成最优决策，MDT通过整合各专科信息形成个体化方案。

一项Meta分析显示，MDT与更好的诊疗质量相关，患者完整分期比例更高、组织学诊断确认更多，总体生存呈有利关联。一项社区医疗体系中的前瞻性比较有效性试验纳入526例肺癌患者，MDT联合门诊178例，常规诊疗348例。结果显示，MDT二/三模式分期、侵入性分期、纵隔分期确认比例显著更高；指南一致性治疗比例80.4% vs 71.3%，校正OR 1.8；从检出到治疗的中位时间MDT为60天，传统诊疗57天，未达显著差异。

MDT的国内诊疗现状

国家卫生健康委多项政策要求推行单病种多学科诊疗，落实处方点评，优化诊疗模式，加强质控，并运用互联网、人工智能提升基层能力。

山东省肿瘤医院MDT流程强调医院行政主导，建章立制并不断优化考核方案；实行强制提交与免费实行，确保初诊患者MDT全覆盖；以会议为主、网络辅助，兼顾效率与效果；并通过全面监管与绩效考核，维护MDT机制有效运行。整体运行依托“主要领导+行政命令+绩效杠杆+规范意识”的保障体系。该院6年累计会诊29.60万例次，其中会议MDT 15.69万例次，网络MDT 13.91万例次；2024年9月首诊患者提交率达99.4%。山肿MDT带来高质量诊疗；数据显示MDT可延长患者生存。

一项全国问卷调查覆盖31省市816家医院，回收1137份有效问卷。83.5%医生表示医院已建立MDT团队，88.1%认为MDT可行有效。医生评价MDT对患者生存受益、诊疗效率、诊治水平、规范化诊疗及临床研究入组均有帮助。三级医院在设立首席专家和协调员方面优于非三级医院。当前挑战包括开展频率低（46.6%为1—2次/月）、病例覆盖不足（50.1%机构MDT病例≤25%），需行政支持、优化流程和数据质量。

英国一项研究纳入8个MDT团队96场会议共1671例讨论，发现37%为重复讨论，仅48%形成明确治疗建议，24%决策延期，完整核心成员会议出席率21%。对56名专家的访谈表明，解决临床和行政人员短缺、减少MDT对诊断前决策的依赖、以及更好地获取MDT所讨论患者的关键临床信息，是改善MDT功能的关键因素。

当前NSCLC MDT主要问题涵盖运行流程、管理资源、区域人才与政策制度。运行流程表现为效率低、信息不全、缺乏标准；管理资源表现为缺少专职协调员、硬件与信息化不足、核心人员出勤难；区域人才表现为基层能力不均衡、高阶诊疗覆盖有限、人才培养不足；政策制度表现为建设与考核标准不统一、支付保障不足、基层激励缺乏。

MDT的未来方向

未来MDT需提升会诊质量，扩展至营养、心理、护理及分子研究团队，建立固定团队与规范化流程，实现个体化全生命周期管理。分子肿瘤MDT（MTB）在传统临床、影像、病理基础上整合分子基因组信息，聚焦靶点优先级、耐药机制、临床试验匹配与遗传风险，输出分子驱动治疗建议。

人工智能可辅助MDT多环节：诊断分期自动提取信息、辅助TNM分期；病例筛选自动摘要、识别高风险病例；治疗决策生成循证建议；预后评估预测生存与毒性。基于1000例真实病例的测试显示，加入专用智能体后TNM准确率由61.46%升至66.30%，端到端治疗推荐准确率由31.60%升至61.98%，但仍未满足临床需求。山东省肿瘤医院正构建人机协作智能体系统，强调医生主导，已开展大样本人机交互评估、引入自进化机制与前瞻性验证。

总结而言，MDT是NSCLC高质量诊疗的重要基础；我国MDT已广泛开展，但模式、效率与质量仍需提升；未来将向规范化、精准化、全程化发展；AI将成为重要辅助工具，通过人机协作推动下一代智能MDT。

责任编辑：TY
排版编辑：TY