据先容，慢性壅塞性肺疾病是一种以持续气流受限为特色的慢性炎症性疾病，我国40岁以上人群的慢阻肺发病率为13.7%。
临床诊断和评估COPD的金标准是肺功能检测，但肺功能检测不足敏感，而且目前在我国尚没有广泛用于COPD的筛查，导致许多人早期诊断不敷，贻误早期干预和治疗。

比较之下，随着居民康健意识的提升及大规模肺癌筛查的遍及，胸部CT的遍及率更高。
影像组学技能是一种新的医学影像剖析方法，为高通量地从医学影像图像中提取并剖析大量定量特色，实现病灶分割、特色提取与模型建立，凭借对海量影像数据信息进行更深层次的挖掘、预测和剖析,赞助医师做出更准确的诊断供应了可能。

刘士远先容，该研究基于深度学习全自动分割模型，首次利用全肺影像组学特色联合临床变量，开拓出一种精准预测COPD的研究方法，并运用诺莫图清晰显示COPD的患病概率，研究创造联合临床信息和全肺影像组学特色的联合模型在内部验证集和外部验证集中均具有最佳诊断效能，ROC曲线下面积（AUC）分别为0.873和0.853，灵敏度分别为81.8%及88.5%。
诺莫图的构建能将繁芜的医学图像和数据以直不雅观的办法清晰呈现出来，帮助年夜夫快速识别疾病特色和非常变革，从而提高诊断准确性和效率。
刘士远说：“影像组学及人工智能在COPD的诊断、分级、治疗和预后评估中具有广泛的运用前景。
它不仅可以提高诊断的准确性和效率，还能为年夜夫供应早期预警和干预方法，从而更好地管理患者的病情，具有很好的转化运用前景。
”

理解到，刘士远教授团队长期致力于胸部重大慢病的检出、诊断、分级、预后及疗效评价等临床关键问题；创新性运用了影像组学和人工智能技能开展了胸部重大疾病临床诊疗路径全流程的系列研究。
在刘士远的带领下，上海长征医院放射诊断科团队牵头制订了多部行业指南和专家共识，引领医学影像学人工智能的转化运用；牵头组织和起草了以《慢性壅塞性肺疾病胸部CT检讨及评价中国专家共识》为代表的11项胸部AI干系的专家共识和团体标准。

栏目主编：张骏

来源：作者：王根华 刘雪妍