肺癌是全球癌症相关死亡的首要原因。据世界卫生组织国际癌症研究机构发布的《2024年全球癌症报告》数据显示，2023年全球新发肺癌病例约250万例，死亡病例超过180万例，五年生存率不足20%。这一严峻数据的背后，反映了肺癌早期症状隐匿、多数患者确诊时已处于中晚期的现实。大量研究表明，若能在肺癌的早期阶段（尤其是原位癌或微浸润阶段）进行干预，其五年生存率可大幅提升至90%以上。

肺结节是指在肺部影像学检查中发现的直径不超过3厘米的类圆形或不规则形病灶，影像学上可为良性或恶性。随着低剂量螺旋CT作为肺癌筛查手段的普及，无症状人群中的肺结节检出率显著上升，部分大型筛查项目中其检出率高达20%～30%。然而，面对海量的CT影像数据，放射科医生面临巨大的阅片压力，容易出现疲劳性漏诊或诊断偏差，进而可能引发患者不必要的焦虑。

在此背景下，人工智能技术，尤其是基于深度学习的医学影像AI技术，为解决上述难题提供了新的思路。该类技术能够自动、精准地从CT影像序列中提取肺结节信息，构建三维立体模型并进行量化分析，从而辅助医生实现肺结节高效、精准的个性化管理。本文将从技术原理、临床应用、挑战与展望等方面，深入探讨该技术在肺结节“早筛、早诊、早治”中的核心作用。

肺结节筛查现状与挑战

筛查手段的演进

传统的肺癌筛查主要依赖胸部X光片，但其对早期肺结节的检出能力有限，尤其对直径小于1厘米的结节敏感性极低。自20世纪90年代以来，随着CT技术的发展，尤其是多层螺旋CT和低剂量CT的出现，肺癌筛查进入新纪元。中华医学会呼吸病学分会等权威机构均推荐对符合条件的高危人群进行低剂量CT筛查。

筛查中的主要挑战

尽管低剂量CT显著提高了肺结节的检出率，但也带来了诸多挑战。