科技的发展和社会的进步，为我国各行业带来了更多的先进技术，而人工智能是目前最受关注的现代先进技术。在社会各行业中，医学行业关乎着人们的生命健康。因此，为发挥人工智能在医学领域的独特作用，人工智能已经逐渐走进医院，辅助医生对病人进行治疗。在医学领域，肺结节诊断是人工智能技术应用的切入点，目前肺结节诊断已经引入了人工智能辅助诊断技术，而该项技术的引入，不仅可以提高肺结节的诊断效率，还代表着医学领域的发展与进步。
什么是肺结节？
在生活中，定期的健康体检已经是很多人的习惯。在这些人中，经常会被医生告知腹部有“结节”以及阴影的情况。那么什么是肺结节呢，结节这两个字主要指的是肺部病灶的大小，在进行各项检查中，如果病灶大于3厘米，我们就会将其称为结节灶。而病灶小于1厘米的时候，就会被称为小结节。肺结节是一种多器官的肉芽肿性疾病，其病灶在生长中，会对我们的肺部、眼睛、皮肤以及胸部都会造成危害。肺结节主要分为良性以及恶性两种形式，由于肺结节会发生病变转化为肺癌，所以我们对于肺结节的诊断尤为重要。
肺结节的诊断难点
在当前阶段，胸部平片是对肺结节诊断的主要方法，但是胸部平片检查肺结节时，会因为人体结构重叠，而导致其无法准确的对肺结节进行诊断。具体来说，主要面临着以下几个困难：第一肺部结节的大小不一，并且分布范围较广。第二肺结节的分布密度差异比较明显，尤其是一些小的结节，仅仅比肺部表层组织深一点，甚至是几毫米，因此很难被诊断出来。第三，肺结节可能会出现在肺部的各个区域，例如胸部纵膈处、心脏后肺处，这都为肺结节的诊断增加了难度。因此，人工智能辅助诊断技术，在肺结节诊断中的应用，是非常有必要的。
在肺结节诊断中引入人工智能技术的必要性
据调查，早期肺癌经常会以肺部小结节的形式出现，而医生在通过胸部平片以及CT图像筛查肺结节时，需要在数百张的诊断图像中，用肉眼判断寻找、判断肺部结节。这种诊断方法，不仅效率低下，还会耗费太多的时间。此外，由于部分结节较小，医生很难通过影像辨别。此外，由于部分结节会有变异情况，所以需要进行复查。而在复查时，如果变化较小，医生就不能通过肉眼分辨。而人工智能在肺结节诊断中的应用，可以根据其深度学习技术，以及计算机内部的肺部结节模型，对结节进行分析。最后将结节大小、体积、密度等内容清晰的通过数据显示。不仅如此，人工智能在几秒钟就可以看完诊断影像，最大程度的节约了诊断时间。由此可见，在肺结节诊断中引入人工智能技术是非常有必要的。
人工智能辅助诊断技术在肺结节诊断中的应用现状
目前，肺结节的病因尚且不明，但是肺结节的得病率却明显提升。由于肺结节在发生恶性病变时会转化为肺癌，所以我们需要对肺结节进行早期诊断，从而做好肺癌的防治工作。人工智能辅助诊断技术，在肺结节诊断中的应用，可以利用人工智能算法，自动划分我们的胸腔区域，同时对肺部的结节进行准确定位。
期刊文章分类查询,尽在期刊图书馆因为人工智能是建立在大数据学习基础上，所以可以利用它的数据模型，避免诊断的偏差性。
人工智能的辅助诊断不仅可以确定肺结节的位置，还可以对肺结节的良性、恶性、基本形态进行初步分析，减轻医生工作量的同时，可以为医生提供诊断意见。目前，很多三级甲等医院，已经开始研发肺结节的人工智能模型，并将其应用在了临床诊断中。经调查，人工智能模型在肺结节的诊断中，已经取得良好的应用效果。
医生在利用影像诊断肺结节时，需要对结节大小、形态以及结节密度进行掌握，才能以此对肺部结节制定不同的治疗、随访方案。而人工智能辅助诊断技术的应用，可以对肺部结节进行进一步诊断，使医生可以根据诊断数据，分析结节的生长规律以及结节性质。从而改进随访以及治疗方案。
人工智能辅助肺结节诊断的价值分析
在肺结节诊断中，人工智能主要是利用它的图像识别、深度学习技术，确保肺结节诊断数据的准确性，以及肺结节的诊断效率。经实践，人工智能在临床上的应用，不仅可以对肺部的病变进行准确判断，还可以对各类结节进行筛查。人工智能在诊断肺结节时，它对5毫米以上的磨玻璃结节以及钙化结节的分析，远远优于部分医生。
不仅如此，人工智能还可以弥补医生对小结节的诊断。由于影像科医生工作任务量较大，且精力、视力以及时间有限，所以在对肺部小结节进行诊断时，还需要利用人工智能对病灶位置确定。同时利用肺结节模型对病灶进行测量，以免发生漏诊、误诊情况。目前，人工智能已经逐渐引入在肺结节的诊断中，在临床上，人工智能辅助诊断技术，更像是医生的诊断助手。它的应用在保证医生诊断质量的同时，提高了医生的诊断效率。人工智能在肺结节诊断中的应用，是我们所有人的福音。人工智能可以对肺结节的有效诊断，可以使医生根据结节性质，分析结节病变的概率，为肺癌的早期防治打好基础。
肺结节诊断中引入人工智能辅助诊断技术所面临的挑战
虽然人工智能已经被引入肺结节的诊断中，并取得一定成果。但是为维护人工智能在医学领域的持续发展，还需要根据人工智能临床应用，分析它所面临的挑战，为后期人工智能的广泛应用奠定基础。当前阶段的人工智能只是单一的检查设备。但是疾病在实际筛查时非常复杂，所以只根据影像来诊断疾病时，还具有一定的局限性。所以医生在诊断时，还需要结合化验检查、病理、基因等临床资料，综合性的对疾病进行诊断。
不仅如此，目前人工智能的研究重点主要在肺结节诊断上，但是肺部还包括纵膈、胸壁以及软组织等其他部位。医生在对肺部疾病进行诊断时，不能只关注肺结节，还需要排查肺部的其他问题。所以人工智能辅助诊断技术，还需要通过深度学习以及算法改进，完善其对多器官的诊断。
综上所述，肺结节诊断引入人工智能辅助技术，是医学领域的一大进步。人工智能不仅可以减轻医生的工作压力，还可为医生节省较多的时间。此外，人工智能可以通过对肺结节的准确识别，帮助医生做好肺结节的诊断工作，提高医生的诊断效率。使肺癌患者可以早点得到治疗，降低肺癌的病死率。同时人工智能辅助诊断技术可以减轻医生疲劳，使肺部影像诊断工作更加标准化、规范化。但是人工智能技术在临床应用时，还需要不断进行技术改进，同时收集大量的临床数据，使其可以在临床诊断中被广泛应用。
论文作者:高继平
论文发表刊物:《航空军医》2019年8期
论文发表时间:2019/9/23
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