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基于可解释AI的肺结节良恶性诊断决策支持系统

摘要

本报告详细阐述了基于可解释人工智能技术的肺结节良恶性诊断决策支持系统的

设计与实施方案。肺癌是全球范围内发病率和死亡率最高的恶性肿瘤之一，早期诊断对

提高患者生存率至关重要。当前临床实践中，肺结节的良恶性判断主要依赖放射科医师

的经验，存在主观性强、诊断一致性低等问题。本系统通过整合深度学习算法与可解释

性技术，旨在为临床医师提供客观、精准且可解释的肺结节诊断辅助决策工具。报告从

政策背景、技术可行性、实施方案、经济效益等多个维度进行了全面分析，提出了分阶

段开发计划，并建立了完整的评价指标体系。预期该系统将显著提高肺结节诊断的准确

性和一致性，降低误诊率，同时通过可视化解释增强医师对AI诊断结果的信任度，推

动人工智能技术在医疗领域的深度应用。

引言与背景

肺癌流行病学现状

根据世界卫生组织国际癌症研究机构(IARC)发布的必威体育精装版数据显示，2020年全球

新发肺癌病例约220万，占所有新发癌症病例的11.4%，死亡病例约180万，占癌症死

亡总数的18%。在我国，肺癌同样是发病率和死亡率最高的恶性肿瘤，国家癌症中心统

计数据显示，2015年我国肺癌新发病例约78.7万，死亡病例约63.1万。肺癌的高死亡

率主要与早期诊断率低有关，数据显示，I期肺癌患者5年生存率可达70%90%，而IV

期患者则不足5%。因此，提高肺癌早期诊断水平是改善患者预后的关键。

肺结节筛查的重要性

低剂量螺旋CT(LDCT)筛查已被证明是早期发现肺癌的有效手段。美国国家肺癌

筛查试验(NLST)表明，与X线胸片相比，LDCT可使肺癌死亡率降低20%。然而，

LDCT筛查也带来了新的挑战：在筛查人群中，约25%40%的受检者会检出肺结节，其

中90%以上为良性。如何准确鉴别结节的良恶性，避免过度诊疗或漏诊，成为临床面

临的重大难题。

人工智能在医学影像中的应用

近年来，人工智能特别是深度学习技术在医学影像分析领域取得了突破性进展。在

肺结节检测和良恶性判断方面，AI模型已展现出接近甚至超越人类专家的性能。然而，

传统”黑箱”式AI模型缺乏可解释性，难以获得临床医师的完全信任，也限制了其在实

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际临床工作中的应用。可解释AI(XAI)技术的兴起为解决这一问题提供了新的思路，通

过可视化、归因分析等方法揭示AI决策的内在逻辑，增强模型透明度和可信度。

研究概述

研究目标

本研究旨在开发一套基于可解释AI技术的肺结节良恶性诊断决策支持系统，具体

目标包括：

1.构建高精度的肺结节良恶性分类模型，敏感性和特异性均达到90%以上

2.实现诊断结果的可视化解释，提供多维度证据支持

3.建立人机协同的工作流程，提高诊断效率

4.验证系统在实际临床环境中的有效性和可靠性

研究范围

本系统主要针对CT影像中检出的肺结节进行良恶性分析，包括：

结节直径范围：330mm

结节类型：实性结节、部分实性结节和磨玻璃结节

数据来源：三级甲等医院的胸部CT影像

人群特征：40岁以上肺癌高危人群

创新点

本研究的创新性主要体现在：

1.首次将多种可解释AI技术整合应用于肺结节诊断领域

2.提出基于注意力机制的特征可视化方法

3.开发交互式解释界面，实现人机智能融合

4.建立面向临床应用的完整解决方案

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政策与行业环境分析

国家政策支持

近年来，我国高度重视人工智能在医疗健康领域的应用发展。《“健康中国2030”规

划纲要》明确提出要”推动健康科技创新，建设健康信息化服务体系”。《新一代人工智能

发展规划》将智能医疗列为重点应用领域，要求”推广应用人工智能治疗新模式新手段，

建立快速精准的智能医疗体系”。此外，《关于促进”互联网+医疗健康”发展的意见》等

政策文件也为AI医疗产品的研发