浙江省人民医院

门诊来了一位年轻人，他在半年前的体检中发现肺部有一枚实性结节，当时没有注意；在三个月前一次感冒中又做了一个胸部CT,报告提示有3枚肺结节，其中1枚是磨玻璃影；小心起见，这次跑到省医院又做了一次胸部CT扫描复查，报告显示一共有9个结节，3个是磨玻璃结节！年轻人很生气，为什么当时的CT报告漏了这么多肺结节？ 其实这种情况很常见，因为他三次CT检查的方法不一样，第一次是普通CT检查，第二次是薄层CT检查，最后一次是薄层检查加人工智能肺结节筛查。2017年以来，人工智能识别的广泛临床应用，使低剂量胸部CT体检如虎添隐翼！再隐蔽的肺结节，在人工智能面前也隐藏不了1分钟。接下来的数字触目惊心:以浙江省人民医院为例，2017年到2021年期间，大约有80万人参加了胸部CT低剂量扫描，80%的检查人群中有肺结节，发现大于2个以上结节的又占到80%以上。所幸的是，这么多结节中，恶性肿瘤的比例不到1%，更多的是炎性增殖性病变，其次是腺体前驱性病变，而后两者都是良性病变。   那么问题来了，这么多肺结节是不是一定要放射科医生在报告中体现出来？如果一一体现，一张有10个以上肺结节的CT报告，保守估计要2个小时以上（普通CT诊断医生一天的工作量大约是120个病人左右）；如果不写，病人会认为医生的报告不仔细，更有甚于认为“不负责任”！前一张报告写了，后一张报告没有写，后一个医生肯定是不仔细！这也是近年来困扰放射科医生的一大难题。本来说好的，让人工智能来帮助医师工作，现在反过来害了医生。  事实上，这个问题不仅病人感到困惑，医生同样也是左右为难，报还是不报？我们从下面几点来分析：   1.为什么会有这么多肺结节？随着螺旋CT的普及和胸部CT筛查的广泛开展，使越来越多普通人群纳入体检的范围。传统X线胸部摄影只能发现1cm以上的实性结节，逐渐退出历史舞台；普通CT扫描一般使用3-7毫米层厚的扫描，很多7毫米以下的肺结节会被遗漏；医生肉眼观察片子，再好的医生也会有漏诊。低剂量薄层CT扫描，采用1毫米的层厚，无间隔扫描，使肺内几乎所有的肺结节都能一览无遗；再配上人工智能，所有的肺结节都能被发现。所以说，设备的先进，为肺结节的发现打下了基础，这也解释了为什么前几次检查没有肺结节，今年用了人工智能，一下子查出大量的肺结节。 2.这些肺结节都是什么性质的肺结节？十年前，我们曾经做过一个统计，用普通3毫米的扫描层厚，当时没有人工智能：在45-80岁的人群中，43%的人群发现肺结节，27%的结节是磨玻璃结节，5%的磨玻璃结节需要警惕肺癌，1-2%的肺结节需要手术干预，在所有手术干预的结节中，92.3%的结节是肺原位腺癌及以上的肿瘤。但是，在应用人工智能后的今天，80%以上的人群发现有肺结节，且多数为多发。从以上数据中，我们也可以发现，绝大多数的肺结节都不是肺癌，而是炎性肉芽肿结节，也就是平时一个普通感冒发烧留下的疤痕。这类结节在普通人群中大量存在，就好像脸上的皱纹，随着年纪的增大而增多，这个肺其实也就是正常的肺，不能因为有瑕疵，而认为是肺部疾病；第二类多见的是磨玻璃结节，这类结节目前连街头巷尾的大妈们都知道，大家都“谈磨色变”，应该讲，体检发现的磨玻璃结节，绝大多数是炎性结节或者腺体前驱病变，这类结节在以后的随访中，大多不进展或者非常缓慢的进展，也不需要过早的手术干预。所以说，这类结节如果很小，在报告上没有写出来，不会带来重大的后果。与其聪明，不如难得糊涂！  3.报告了这么多的小结节，会有什么好处？正确答案是除了带来焦虑外，再没有任何好处！每一次的门诊工作中，总会有几个年轻人愁眉苦脸地进来，为了几个增殖病变或微小的前驱病变，已经几天几月没有睡觉了，甚至于对象吹了，工作也丢了。费了九牛二虎之力，苦口婆心的告知，这是良性的，结果下个月又过来了。如果没有这个偶然的检查，也许到了他们变成老爷爷老奶奶的时候，他们也发现不了这个肺结节。  4.人工智能能代替医生诊断吗？目前为止，人工智能在肺结节诊断上，还停留在寻找肺结节的数量上。几年前，曾经有个“大咖”在学术大会上宣称，他的人工智能准确率在本院肺结节联合门诊之上，结果非常打脸。人工智能公司宣称的诊断水平可以达到主治医师水平，也是吹牛的。“左上肺尖后段磨玻璃结节，70%的可能性是恶性”，这样的报告显然不能满足临床的要求；对于微小结节，人工智能所提示的征象，多数是不正确的。当然，目前人工智能在肺结节的诊断上，也是在不断进展，包括靶重建、三维重建和手术前精准定位等。  肺结节的诊治中，我们一直追求着“早诊早治”和精准诊治，但是也要避免过度诊治，不能因为有1%的可能性，而让99%的人来陪绑。同样，在诊断报告中，也不能光凭着人工智能来诊断，而是要对人工智能所发现的肺结节进行甄别，及时发现高危结节，并在报告中及时提示，对一些微小的良性结节不做重点提示。   个人观点，欢迎讨论！