华西医院院长：建议将低剂量螺旋CT纳入医保 肺癌早期诊断率仅为19%(4)
李为民认为，肺癌早期筛查面临的两大难点，一是漏诊、二是误诊。为解决前述问题，首先是明确符合国内情况的高危人群范围，其次要提高建立适合中国人群的筛查方案，进一步提高早诊的准确性和及时性。
以低剂量螺旋CT检查这一手段为例，患者接受了低剂量螺旋CT检查后，如何确保“阅片”的准确性，这直接关系到对患者的诊断和后续治疗。
李为民教授团队建立了大样本肺癌智能数据库，集成各类数据系统，构建呼吸疾病病种库，采用自然语言处理和机器视觉算法，对临床、影像、病理、基因等多维数据实现全景信息提取。
基于以上的创新，针对小结节容易漏诊、误诊和性质难以判别，团队开发了肺结节/肺癌人工智能辅助诊断系统，通过大数据、多模态的结合提升诊断效能，对3~5mm肺小结节检快速检出准确性达到了98.8%，且阅片效率提高了50%；对肺结节性质判断准确性90.39%。
李为民团队针对早期肺癌易漏诊、易误诊、靶向治疗易延误的难点，创建了“三早”肺癌全程管理新体系，早期肺癌诊断的比例从15%提升至40%，达到国际领先水平。
此外，针对肺癌的个体化精准治疗，李为民团队构建了新型荧光分子探针（HX103），其主要目的是使靶向治疗的精准诊断又多一个充分的补充。过去常规方法是通过检测基因突变来指导靶向治疗，但这种方式的精准度以及治疗效果反应有限。
“通过新型荧光分子探针（HX103），能够筛选出来靶向治疗最合理的人群，让其治疗效果更优。让对靶向治疗不敏感的患者不盲目使用靶向药，减少它的副作用，也实现节约医疗资源的目的。所以这一手段将会是对基因检测的有益补充。”李为民表示。
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