中新网广东新闻7月31日电 (记者 蔡敏婕)长期以来，微小肺结节诊疗是胸外科临床难题。传统诊疗模式存在明显短板，即便CT影像可清晰显示结节位置，但人体肉眼无法精准辨别肺部微小病灶。

　　当前，人工智能辅助肺结节诊断已全面迈入临床应用与多维拓展阶段。在技术突破上，基于深度学习的AI模型不仅实现了对微小肺结节的高精度自动检测，更在良恶性鉴别上取得进展，将进一步提升早期肺癌筛查干预水平。

　　广州中医药大学第一附属医院胸外科主任王继勇31日表示，通过利用人工智能机器人精准导航、微创诊疗、高效定位的技术优势，打破传统诊疗局限，为早期肺癌精准干预、患者快速康复提供新的解决方案。

　　王继勇介绍，传统诊疗模式存在明显短板，即便CT影像可清晰显示结节位置，但人体肉眼无法精准辨别肺部微小病灶。对于8毫米以下、密度低、位置较深的早期肺结节，传统方式如同“大海捞针”。

　　与此同时，传统CT引导定位需反复扫描4次至5次，逐段核对穿刺路径，耗时长达40分钟以上，多次扫描与穿刺还会增加患者肺部损伤、血胸等并发症风险。

　　王继勇说，依托CT三维成像采集病灶数据，人工智能机器人通过计算机系统构建肺部三维空间模型，搭配智能视觉定位导航系统，提前规划精准手术路径，“相当于为手术配备了‘高精度GPS导航’。”

　　随着体检普及，肺结节检出率持续攀升，多数民众存在“过度焦虑”或“忽视风险”的认知误区。王继勇认为，8毫米以下肺结节可定期观察，5毫米以上结节需提高警惕、定期复查；胸片检测精度有限，极易漏诊早期微小病灶，胸部CT应纳入常规体检项目。

　　同时，王继勇表示，发现肺结节后需优先就诊胸外科专科医生，避免漏诊误诊、过度治疗或延误干预时机。(完)