AI“智”助肺癌复发预测!这项原创性高质量团标获批发布

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近日，广西标准化协会发布《非小细胞肺癌术后早期复发人工智能预测数据采集与处理规范》原创性高质量团体标准，这项标准有效提升了非小细胞肺癌术后早期复发风险预测的科学性、精准性与可操作性，为人工智能赋能肺癌精准诊疗提供统一技术规范，切实保障多中心研究的数据质量与AI模型的泛化应用能力。

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应用背景及目的

肺癌是当前全球及我国发病率、死亡率最高的恶性肿瘤，其中非小细胞肺癌（NSCLC）占比约76%，手术是早期患者的首选治疗方案。临床数据显示，30%～55%的患者术后仍会出现肿瘤复发或转移。传统TNM分期系统无法精准甄别复发高危人群，临床亟需智能化风险分层辅助诊断工具，以此统一各级医疗机构诊疗同质化水平、提升临床工作效率，缩短患者就医时长、降低就医成本，有效减轻国家医保负担。

人工智能（AI）在医学影像与病理图像分析领域优势显著、应用潜力巨大，而数据采集与处理是AI临床应用的基础与关键环节。目前，各医疗机构在数据采集处理、特征提取、多模态融合、模型验证等环节缺乏统一规范，存在数据质量参差不齐、隐私安全保障体系不完善、评价标准不统一等诸多问题，导致各类研究成果难以横向对比、多中心协同研究开展困难、AI模型泛化能力不足，严重阻碍了肺癌及各病种AI预测技术从实验室科研成果向临床实际应用转化。

技术创新点

该标准聚焦非小细胞肺癌术后早期复发精准预测的临床难题，由多中心联合协作、数十名多学科专家共同研制，依托多项国家级、省部级科研课题成果支撑，拥有自主可控的发明专利等知识产权。该标准打破传统单一模态预测局限，创新搭建全链条人工智能预测数据技术体系；首次提出基于nn-UNet和Hover-Net的CT影像与病理图像自动分割及特征提取方法，实现从宏观影像到微观细胞的多尺度特征量化分析。

其次，采用交叉注意力、低秩交互融合等先进多模态融合策略，整合影像、病理、临床三类核心数据，引入堆栈降噪自编码网络完成数据深度关联重构，实现了肺癌术后复发风险从传统经验判断到多模态智能融合精准预判的关键性突破，大幅提升了AI预测模型的泛化能力、可解释性与临床应用可信度。此外，标准完整构建了从数据采集处理到AI预测结果输出的全流程规范，明确了术前CT影像、病理全视野数字化切片、临床信息的采集与处理标准，为研发高精准、可解释的非小细胞肺癌术后复发风险预测工具提供了统一、权威的技术依据。

再次，该标准创新探索的多中心“医工融合”协作模式，为国内AI+医疗+标准化领域的研究与应用开拓了全新思路，对行业高质量发展具有重要推动作用。

技术作用

该标准内容涵盖范围、规范性引用文件、术语和定义、缩略语、多模态数据要求、数据采集与处理、数据特征提取、数据多模态特征融合、预测及验证输出结果等核心模块，以标准化、规范化形式明确了AI肺癌预测技术的核心准则，全面覆盖原始数据处理至预测结果输出的全流程环节。标准有效提升了非小细胞肺癌术后早期复发风险预测的科学性、精准性与可操作性，为人工智能赋能肺癌精准诊疗提供统一技术规范，切实保障多中心研究的数据质量与AI模型的泛化应用能力。