5月14-15日广东省健康管理学会呼吸病学专业委员会年学术年会暨第八届呼吸系统疾病的诊治与管理论坛在广州隆重召开，会议旨在理论与临床实践相结合，通过学术分享交流及新技术应用探讨等方式，提高呼吸系统疾病的预防与诊治水平。

肺结节良恶性鉴别新技术：CAC检测联合CT影像人工智能分析专题研讨会亮相本次大会。会议邀请广东省医师协会呼吸科医师分会、广东省医学会呼吸病学分会主任委员李时悦教授担任会议主席，广东省健康管理学会呼吸病学专业委员会主任委员周燕斌教授学术分享“CAC+CTAI肺结节良恶性鉴别临床应用“。

大会主席李时悦教授指出：随着影像CT检查技术的广泛应用，肺结节检出人数越来越多，如何有效地对肺结节进行鉴别诊断，特别是5-10mm肺小结节，是肺癌早诊早治临床工作的关键和难点，液体活检技术CAC检测及CT影像人工智能分析技术的应用，有助于提升肺结节良恶性鉴别的准确性，让患者获益。

周燕斌教授做“CAC+CTAI肺结节良恶性鉴别临床应用“学术分享提到：中国每年有超过78万新增肺癌患者，75%的肺癌患者确诊时已经为III-IV期，其5年生存率仅5%～20%，而早期肺癌患者接受手术治疗后5年生存率高达80~90%。因此早诊早治是降低肺癌死亡率的重要策略。目前LDCT影像检测技术在高危人群的肺癌早期筛查方面显示出强大的优势，但是5~10mm的肺结节仍然是临床诊疗判断的难点，往往很难单纯通过临床信息和影像学对结节良恶性进行有效诊断。

循环染色体异常细胞CAC检测作为肺结节良恶性鉴别创新辅助检测技术，针对5~10mm肺小结节，中国数千例样本验证显示：准确性近80%，阳性预测值为91.5%。

通过4色荧光原位杂交（FISH）技术，检测血液中携带肺癌特异染色体异常的CAC(循环染色体异常细胞），对肺结节良恶性进行辅助诊断。

肺结节CT影像人工智能分析技术可以快速准确定位肺结节，降低了假阴性的发生，提示肺结节的位置、形态信息，肺结节分类（实性、亚实性及钙化等）以及肿瘤良恶性分级等信息供医师参考。

CAC检测联合CT影像人工智能分析技术的应用，结合临床诊疗意见，通过多维度信息参考，将有助于进一步提升肺结节良恶性鉴别的准确性。

此次会议在与会专家的沟通讨论中圆满落幕。CAC（循环染色体异常细胞）检测联合CT影像人工智能分析，可提供从影像到细胞染色体变异等多维度的临床证据，互为补充，全面提高肺结节的综合诊疗水平，实现对肺结节良恶性辅助诊断和肺癌早诊。

丽珠基因

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