张宝忠

潍坊高新技术产业开发区人民医院呼吸内科，山东潍坊 262700

肺癌是临床上发生率较高的恶性肿瘤，具有发病率高、病死率高及治愈率低等特点，影响患者健康、生活。 目前，临床对肺癌病因尚未阐明，普遍认为与吸烟、环境及遗传因素等有关，发病早期临床症状缺乏典型性，随着病情不断发展，将会引起咳嗽、咳痰、胸痛及气闷等，增加临床诊疗难度[1]。手术病理组织检查是肺癌患者中常用的检查方法， 并将其视为 “金标准”，虽然能帮助患者确诊，但是检查具有一定的风险性、创伤性，导致患者诊断预后、耐受性及重复性较差。 既往研究表明[2]：计算机断层扫描（CT）筛查能发现早期肺癌病灶，降低临床病死率。 但是，随着CT 扫描在高危肺癌患者筛查中得到应用，临床发现诸多可疑的实性结节、 部分实性结节及磨玻璃密度应结节，导致临床误诊率、漏诊率较高，如何区分早期肺癌病灶成为当前研究的热点。人工智能肺结节筛查属于是一种新型的筛查方法，能自动识别CT 中早期肺部结节，能实现临床辅助诊断，但是临床诊断价值研究较少。 因此，该研究选择 2018 年 12 月—2020 年 2 月肺癌高危人群为对象，探讨人工智能肺结节筛查在肺癌高危人群中的应用效果及价值，现报道如下。

1 资料与方法

1.1 一般资料

选择肺癌高危人群583 例作为研究对象，男314例，女 269 例；年龄 41～83 岁，平均（63.17±5.77）岁。纳入标准：①均符合肺癌临床诊断标准，均经病理组织检查最终确诊； ②肺部CT 影像提示1 cm≤结节直径≤3 cm，被肺部或脏层胸膜包绕，未累及叶支气管近端以上位置；……