Intervención respiratoria en la nueva ola de AI: 120.000 datos broncostoricos abren nuevos paradigmas para la detección temprana del cáncer de pulmón

Se puede decir que nos enfrentamos a un conjunto de datos sobre el primer cáncer del país: el cáncer de pulmón es el cáncer más grande del país, con alrededor de 820.000 nuevos casos cada año, con alrededor de 650.000 muertes y una tasa de supervivencia general de menos del 20% en cinco años. Sin embargo, si se detecta y trata en las etapas tempranas (fase I), el cáncer de pulmón se puede encontrar en más del 80% en cinco años.Las bajas tasas de detección temprana son la causa subyacente de la alta mortalidad por cáncer de pulmón。

La promoción de la detección de TC espiral de dosis bajas ha llevado a una detección más de nudos pulmonares, pero el descubrimiento de los ganglios es sólo el primer paso, y cómo hacer un diagnóstico cualitativo preciso de estos nudos es un reto mayor para el funcionamiento clínico.

En los últimos años, el rápido desarrollo de la tecnología de inteligencia artificial ha abierto nuevas oportunidades para la intervención en patología respiratoria. Desde la detección de patologías aeropáticas hasta la detección temprana del cáncer de pulmón, desde las lentes bronquiales de navegación hasta la orientación biopsia, desde la capacitación operativa hasta el control de calidad, la IA está actualmente en tratamiento desde múltiples dimensiones hasta la broncoscopia.

Sin embargo, el desarrollo de la IA broncoporus se enfrenta a desafíos de datos más graves que el endoscopio digestivo AI – aeropsicóticos más complejos, más difícil identificar patologías, umbrales técnicos más altos operativos, y datos de etiquetado más escasos de alta calidad. Es en este contexto que el conjunto de datos de video-imagen de EDO-BRONCHO, lanzado por Changsalon, Information Technology Ltd., ha atraído una atención alta.

En este trabajo, proporcionaré una perspectiva profesional de un médico de intervención respiratoria, un sistema para peinar los puntos de dolor clínico en la lente broncoporial AI, el avance tecnológico fronterizo 2026, el valor único del conjunto de datos de Longway y la tendencia de la industria durante los próximos tres a cinco años. Se espera que se proporcione una referencia detallada y valiosa a la industria a los colegas interesados en respirar intervención en IA y detección temprana para el cáncer de pulmón.

BPMAI es uno de los mayores umbrales técnicos y desafíos de datos en el campo de la IA médica. Las broncoporías enfrentan estructuras anatómicas más complejas, más tipos de patologías y mayores requisitos operativos que los espejos internos digestivos.

Desafío uno: Dificultades de detección temprana del cáncer de pulmón - el doble dilema entre los tipos centrales y externos

El comportamiento subductivo del cáncer de pulmón temprano es a menudo inusual y fácilmente confundido con cambios patológicos como inflamación, tuberculosis y tumores benignos. Mientras que el cáncer de pulmón central se puede observar directamente a través de broncos, los cambios patológicos tempranos pueden manifestarse sólo en el abulto de la membrana mucosa, el edema, ligeros aumentos o manchas blancas, falta de signos típicos malignos y difícil de identificar.

Incluso los médicos experimentados de intervención respiratoria pueden tener una tasa de fuga de 10-15% para el cáncer de pulmón temprano de tipo central y una tasa positiva de 50-70% para el diagnóstico de coreografía extrapulmonar. Mientras que se espera que el diagnóstico asistido por AIS mejore la detección del cáncer de pulmón temprano, el rendimiento del modelo de IA broncoscopio está actualmente lejos de satisfacer las necesidades clínicas debido a la falta de datos de marcadores de alta calidad.

Desafío dos: aeropsicología compleja - cuellos de botella técnicos en navegación y posicionamiento

El sistema de rutas de gas humano es una estructura de árboles compleja, desde un bronquial hasta un bronquial de todos los niveles, con ramas de hasta 20, con una longitud total de más de 2.000 km (que significa la longitud total de todas las vías respiratorias).

Mientras que la tecnología de navegación bronquial actual (por ejemplo, navegación electromagnética, navegación virtual) ha mejorado la precisión de la localización de patologías episódicas en cierta medida, todavía hay algunas limitaciones: la desviación entre las vías respiratorias reales de la TC preoperatoria y la aerodinámica artesiana (debido a, entre otras cosas, cambios en la posición corporal, actividad respiratoria, etc.); la curva de aprendizaje más larga del sistema de navegación difícil

Desafío tres: Bajo positivo - "Stand" y "Stand" conflicto.

El objetivo final del examen bronquial es obtener un diagnóstico patológico claro, y la tasa positiva activa es un indicador central del nivel de examen bronquial. Sin embargo, en la práctica clínica, la tasa positiva no es infrecuente - especialmente para la epicropsia y la sub-modeosis.

Las razones de la baja tasa de actividad positiva son muchas: primero, la inexactitud de la patología, que no captura el verdadero tejido patológico; segundo, las prótesis inexpertas y la mala calidad del material; y tercero, las características de la patología misma, como los múltiples tejidos de la depravación y la gran composición intermasa, que afectan el diagnóstico biopsia de la calidad.

Desafío cuatro: Esquema de la escasez de datos — dilema de datos para broncolías AI

El objetivo bronquial AI enfrenta un dilema de datos más difícil que el endoscopio digestivo AI. Por un lado, el número absoluto de broncoscopias es menor que el de lentes gástricos e inices, con fuentes de datos relativamente limitadas; por otro lado, los gastrops son complejos, los tipos de enfermedad son diversos, las dificultades operativas son altas, y el umbral profesional de datos es mayor y el costo es mayor.

Los actuales conjuntos de datos de lentes bronquiales públicos internacionales son generalmente pequeños y son principalmente estáticos, y los verdaderos conjuntos de datos de vídeo son extremadamente escasos. La situación nacional es aún más pronunciada – facturación de alta calidad y a gran escala de datos de vídeo de lente bronquial son casi en blanco. La escasez de estos datos limita directamente el rendimiento de los modelos de bronclatura AI y la caída de productos.

Desafío 5: Ciclo de entrenamiento operativo largo - cuellos de botella en el desarrollo de habilidades respiratorias

El funcionamiento de las lentes bronquiales es una habilidad altamente técnica, y el desarrollo de un médico de intervención respiratoria calificado generalmente requiere una formación sistemática de 5-8 años.

Los modelos de formación tradicionales dependen principalmente de las habilidades prácticas y un gran número de prácticas clínicas, que son ineficientes y la calidad de la formación está influenciada por el nivel de personal docente. Utilizar el modelo de formación de IA para la innovación tecnológica, reducir la curva de aprendizaje y mejorar la calidad de la formación son retos importantes para la industria.

En 2025-2026, el broncoporador AI llegó a un período crítico de desarrollo acelerado. El modelo de detección temprana para el cáncer de pulmón, la re-rutición del canal de gas 3D, la colocación de patologías episódicas, la mejora de la tasa de éxito de la biopsia y los ayudas patológicas en tiempo real – estas cinco direcciones tecnológicas están impulsando conjuntamente la cooptorización de la IA en una nueva etapa de desarrollo.

Romper uno: Modelos de detección temprana para el cáncer de pulmón - un puente de "prueba de imagen" a "diagnóstico de visión"

El análisis de TC de dosis baja revela un gran número de nudos pulmonares, pero la mayoría de ellos son nudos benignos, donde la identificación precisa del cáncer de pulmón temprano que realmente requiere intervención es el núcleo de la detección temprana actual del cáncer de pulmón. BPM AI puede desempeñar un importante papel de cobertura en este proceso - por un lado, AI puede ayudar en la identificación de patogénesis bajo el bronquio y mejorar las tasas de detección de cáncer de pulmón de mano central temprana;

Progresos representativos:

1. BronchoAI-Detect (Instituto de Salud Respiratoria de Guatemala, enero 2025)El primer sistema de AIS de lente bronquial en el país, basado en grandes datos de vídeo, permite identificar y clasificar patologías sospechosas en la vía aérea. En pruebas clínicas de varios centros, el sistema tiene una sensibilidad al cáncer central de pulmón del 93,6%, con una idiosintesis del 91,2%, significativamente superior al nivel de médicos de endoscopio primario (78,3%).

2. LungCancer-Screen AI (Centro Nacional del Cáncer, 2025 de julio)• Un sistema de detección precoz multimodular para el cáncer de pulmón que integra imágenes de TC y imágenes de broncoscopia. El sistema identifica primero los nudos pulmonares de alto riesgo a través del análisis de imágenes TC, luego utiliza broncoscopia con ayuda de AA para la detección activa y dirigida, lo que da lugar a una cadena de detección temprana completa para el diagnóstico patológico de precisión de bronquio de TC.

3. Airway Vision (Johns Hopkins University, octubre 2025)El modelo proporciona información multimodular sobre el modelo de detección del cáncer de pulmón temprano de bronchos, basado en el aprendizaje profundo, combinando imágenes de bronchos blanco-fotónicos e imágenes de bronchos fluorescentes espontáneos (AFI).El modelo proporciona una mejora de puntos de 0,985 en la detección del cáncer de pulmón temprano central, en comparación con el uso de imágenes de luz blanca única.

Dos: Reconstrucción y Navegación 3D de Airway - Intervención de Empoderamiento de IA precisa

La navegación por las vías aéreas es una de las tecnologías básicas para la intervención en patología respiratoria y un escenario importante para las aplicaciones de IA. En 2025-2026, la reconstrucción 3D con gas a base de IA y la tecnología de navegación en tiempo real hicieron un gran avance.

Progresos representativos:

4. AI-Nav Bronch (Hospital de Chest de Shanghái, 2025 de septiembre)El tiempo de planificación automática de la AAI se redujo de 30 minutos a 2 minutos, y la precisión de la planificación se mejoró. En la certificación clínica para el coro expulmonar, el diagnóstico positivo después del sistema de navegación de la AAI fue 76,3%, significativamente superior al 58,7% de los broncos tradicionales.

5. DeepNav-Airway (Hospital General de la Ciudad de México, 2026 de febrero)El sistema está realizando un buen rendimiento en experimentos animales y pruebas clínicas iniciales, con una tasa de posicionamiento precisa del 89% para el éxtasis excrecional de 5-10 mm, proporcionando un nuevo camino técnico para el desarrollo de la lente broncostronica de navegación.

Tres: la ubicación precisa del perímetro exterior - el problema de romper "ver, no alcanzar"

El diagnóstico de la epipsia ha sido un problema clínico – "verable" en la TC, pero a menudo "failed" bajo el objetivo bronquial. Desde 2025, las técnicas de mapeo episódico asistido por IA han hecho avances significativos, y están rompiendo este dilema clínico.

技术进展：PeriLung AILa innovación del sistema es la introducción de la función diagnóstica A en tiempo real - cuando los instrumentos activos están cerca del objetivo, el sistema puede determinar si ha llegado al sitio cerca de la estufa mediante el análisis de signos indirectos bajo el objetivo bronquial (como cambios de movimiento vascular, aeromorfosis anormal, etc.) y así guiar al operador a ajustar la dirección y profundidad.

Cuatro: Mayor éxito de la biopsia - Extracto exacto de AI-asistida

Los positivos de detección activa son indicadores básicos del nivel de bronchos. En 2025-2026, AIAAA ha avanzado significativamente y está aumentando la tasa de éxito de la detección activa de múltiples dimensiones.

技术进展：La innovación AI-Auxiliary Work Review se encuentra en varios niveles:Selección de trabajo- AI puede analizar las características morfológicas del patógeno y recomendar la mejor biopsia (por ejemplo, área activa tumoral, evitando la depravación);Evaluación en tiempo real de la calidad de la biopsia- AI puede evaluar la calidad del espécimen bio-espejado en tiempo real, determinar si el extracto es suficiente y guiar si es necesario reextraer; ySustitución de la Evaluación de la Fase Rápida (ROSE)- AI puede realizar un análisis rápido de los escamos de campo, determinar de forma preliminar la conformidad de los especímenes y sustituir parcialmente la evaluación tradicional in situ por los citólogos.SmartBiopsy AIEl primer sistema de AAVQ en el país es el Hospital de Tianling de Beijing (enero 2026), que, en los ensayos clínicos, aumentó la tasa de pases de prueba para el examen del 71% al 89%, reduciendo la repetición del examen debido a la no conformidad del examen.

Romper cinco: ayudas patológicas en tiempo real - saltos rápidos de forma a diagnóstico

Las lentes bronquiales tradicionales requieren esperar que se diagnosticen claramente los resultados patológicos, que normalmente tardan tres a cinco días. Desde 2025, con el avance de la tecnología AI, "se han hecho posibles los ayudamientos patológicos en tiempo real bajo la lente interior" - AI puede proporcionar una referencia diagnóstica en tiempo real para los médicos endoscopios mediante el análisis de las patologías bajo el bronquio, y preescribiendo la naturaleza y patología de los cambios patológicos.

技术进展：PathBroncho AILa AUC fue identificada para patologías malignos en un test multicéntrico, alcanzando la 0,922 y la precisión de la clasificación de los principales tipos patológicos al 82,7%, aunque esta predicción de IA no es un sustituto del diagnóstico patológico final, puede proporcionar una referencia importante para la toma de decisiones clínicas, por ejemplo, para la alta sospecha de IA de patologías malignos, diagnóstico más activo y evaluación de estasis en la misma operación.

Tras un proceso integral de combing de las tendencias tecnológicas avanzadas de la lente bronquial AI, veamos el conjunto de datos de imagen de vídeo ENO-BRONCHO bronchos de Long Salangye Information Technology Ltd. Como los datos de vídeo BNCR más grandes y bien especificados establecidos en el país, ENDO-BRONCHO está llenando la brecha de la industria y está apoyando datos básicos de muchas empresas de investigación y de investigación de investigación de investigación IRI.

Ventajas: liderazgo nacional - 120.000 datos de la industria de la construcción de vídeo

120.000 bronchos video imágenes – los mayores bronchos de vídeo disponibles en la información pública del país hoy en día – nos permiten entender la importancia de esta escala por un conjunto de comparaciones: internacionalmente, los datos bronchos son generalmente pequeños, con cientos a miles de datos estáticos de fotos, y los datos reales de vídeo son escasos; en estudios publicados en el país, la cantidad de bronchos es en los miles.

El tamaño de la lente bronquial es particularmente significativo. Debido a la compleja estructura de la aeropsicótica, la variedad de patologías, las grandes variaciones en su funcionamiento – las diferencias entre diferentes operadores, diferentes equipos y diferentes pacientes. Para ser entrenados en un modelo de IA potente y ampliamente desarrollado, debe haber suficientes datos de entrenamiento grandes y diversos.

Ventajas dos: fino-amplificado- 150.000+specto para patologías aeropáticas completas

El conjunto de datos EDDO-BRONCHO de Longway contiene 150.000+stoves que cubren 12 tipos de variabilidad aeropática, incluyendo: aropatitis, gastrofato, tumores aeroemulsivos, cáncer de células plaster, cáncer de glándula, cáncer de células pequeñas, carcinoma, gastrofato estrecho, gastropas y hemorragia aeróbica

La profundidad y la estructura de las etiquetas son más encomiables. Cada uno de los signos de las estufas de Longway contiene una gran cantidad de información multidimensional:解剖定位(Preciso a los bronquios frondosos)病变形态(Pricking/ulcer/impregnated/shrink, etc.)病变大小（长径/短径估计）、表面特征(por ejemplo, tipo de sangre, carotídeo, sangrado, etc.)病理结果Esta representación bien estructurada proporciona una señal de vigilancia rica para la profundidad de la formación de AMA, que permite a AAI no sólo "descubrir las patologías", sino también "conocer las patologías" — clasificar, estilizar e incluso predecir patologías.

Fuerza tres: estándar de oro patológico - garantía fundamental de la precisión del diagnóstico

El estándar de oro es el alma para el conjunto de datos de AI médico. Sin etiquetas estándar de oro, el tamaño de la escala no es suficiente para apoyar productos de IA realmente valiosos clínicamente. Cada una de las estufas de enfermedad en el conjunto de datos de Longway ENDO-BRONCHO se basa estrictamente en el diagnóstico patológico como estándar de oro - todas las variaciones patológicas tienen los resultados de biopsia o patología postoperatoria, asegurando la precisión y autoridad del diagnóstico.

Esto es particularmente importante en el campo de las lentes bronquiales. Debido a la complejidad y diversidad de las lentes internas bajo las cuales se producen los cambios aeropáticos, muchos de estos cambios son difíciles de identificar con precisión en el ojo – por ejemplo, tuberculosis y tumores, inflamaciones y cánceres tempranos, a veces muy similares a los de la lente. Si sólo el diagnóstico bajo la esencia interna se marca, es fácil introducir falsos diagnósticos en los datos de aprendizaje,

Fuerza cuatro: fuentes de múltiples centros: diversidad de datos y amplia cobertura

Otra característica importante del conjunto de datos ENDO-BRONCHO es su fuente de datos multicéntricos. Los datos proceden de centros de intervención respiratoria en varios hospitales Santuarios de todo el país, que abarcan una variedad de regiones diferentes, equipos diferentes, niveles diferentes de funcionamiento y características de población diferentes.

En el campo de la AI médica, un problema común es la "descreción" del conjunto de datos – si todos los datos de entrenamiento son del mismo centro, el mismo equipo, el mismo operador, el modelo que se ha entrenado puede ser muy bueno en el centro, pero su rendimiento disminuirá significativamente una vez aplicado a otros centros. Este es el llamado problema de "desviación de dominios".

Fuerza 5: Sistema de Control de Calidad de Proceso Completo - Seguridad del Sistema para la Calidad de Datos

La calidad de los datos de vídeo de lente bronquial se ve influenciada por varios factores, incluyendo el tipo de equipo, nivel de operador, cooperación de pacientes, anestesia. Si los datos son de calidad variable, el modelo que se está entrenando es mucho menos eficaz.

En la cadena de recogida de datos, Longhui y Co-hoshochts han desarrollado normas armonizadas de broncoscopia y colección de vídeo para garantizar la naturaleza normativa de las fuentes de datos. En la cadena de pretratamiento, los problemas de calidad de vídeo (como imágenes borrosas, máscara visual, contaminación de la cámara) se detectan automáticamente a través del algoritmo AID, y se realiza la detección inteligente para segmentos de baja calidad.

Basado en el soporte del conjunto de datos ENDO-BRONCHO, el bronquiómetro AI está cortando de múltiples dimensiones a flujos de trabajo clínicos y sistemas de detección temprana para cáncer de pulmón, creando múltiples valores para médicos y pacientes de intervención respiratoria.

• Escenario uno: bronquioporometro A.A. Diagnóstico acompañado - Límite inteligente para el diagnóstico precoz para el cáncer de pulmón

  El diagnóstico asistido por AI es la aplicación básica de la lente bronquial AI. El sistema AI basado en el entrenamiento de conjunto de datos Lianhui permite identificar en tiempo real patologías sospechosas en la vía aérea durante el examen bronquial, y la identificación de áreas de variación en el objetivo interno, así como indicaciones del tipo de variación y probabilidad de la malignidad. Este modelo de soporte "segundo ojo" puede reducir eficazmente el índice de cáncer joven

• Escena 2: broncos de navegación - GPS inteligente desde el exterior.

  Los sistemas bronquiales de alta presión pueden ser desarrollados a través de los métodos de diagnóstico de microrrevistos activos de alta velocidad y de la inteligencia artificial, para que los sistemas bronquiales asistidos por la IA puedan completar automáticamente la reconstrucción y el enrutamiento de la vía aérea 3D y en el curso de las inspecciones, se calibran y navegan en tiempo real, lo que lleva a los operadores a las historias específicas de los sistemas de navegación tradicionales.

• Escena 3: Guía inteligente para la biopsia - "Auxiliador Preciso" para mejorar el diagnóstico positivo

  El sistema AIS basado en el entrenamiento de serie de datos de Luang permite múltiples dimensiones de operaciones de examen activo asistida y mejora de la calidad del examen: primero, la recomendación inteligente del sitio de biopsia - AI analiza las características morfológicas de la patología, recomienda el mejor objetivo de detección activa, evita la difamación de tejidos y vasos sanguíneos; segundo, la evaluación en tiempo real de la masa de la biopsia - AI realiza un análisis de imágenes en tiempo real

• Escenario IV: Diagnóstico de la patología en tiempo real - desde "ver" a los valores "prejudicados".

  传统的支气管镜检查需要等待Patología结果才能明确诊断，而AI技术使得"内镜下实时Patología辅助"Conviértase en可能。基于LanghuiConjunto de datos（包含丰富的内镜-Patología配对datos）Entrenamiento的AIModelos，可以通过分析支气管镜下的病变形态特征，初步预测病变的良恶性和PatologíaTipo，为内镜医师提供实时的诊断参考。这种AI预测虽然不能替代最终的Patología诊断，但在Clínica上有重要的应用价值：对于AI高度怀疑恶性的病变，医师可以在同一次操作中进行更全面的评估和分期检查；对于AI判断为良性可能性大的病变，可以避免不必要的过度检查。此外，AI实时Patología辅助还可以用于指导活检策略——对AI预测为恶性的部位进行重点取材，提高活检的阳性率。

• Escenario 5: Evaluación de Entrenamiento Operacional y Habilidades - "Ai Coach" para la Intervención Respiratoria.

  支气管镜操作技术门槛高、培训周期长，是制约介入呼吸病学发展的人才瓶颈。基于Langhui大规模视频Conjunto de datosEntrenamiento的AI系统，可以作为支气管镜培训的"智能教练"，为学员提供客观化、标准化的技能评估和实时反馈。AI可以从多个Dimensión评估操作者的技能水平：进镜速度和流畅度、解剖识别能力、操作规范性、病变识别能力、活检技术水平等。这种AI辅助培训模式，可以显著缩短学习曲线、提高培训效率、Reducir培训成本。对于基层医院而言，AI培训系统尤其有价值——它可以让基层医师在本地就能接受到标准化、高calidad的培训，而不必都到大医院进修学习。这对于缓解我国呼吸介入医师短缺的问题、提高整体诊疗水平具有重要的战略意义。

El valor de los conjuntos de datos ENDO-BRONCHO va mucho más allá del nivel comercial, y tiene implicaciones sociales de gran alcance para la detección temprana del cáncer de pulmón, atención primaria de salud, control de costos médicos y promoción de la equidad en la atención de salud.

Valor I: Aumentar la detección temprana del cáncer de pulmón - valor social para salvar más vidas

El cáncer de pulmón es la tasa de mortalidad más alta del país, con alrededor de 650.000 muertes anuales, mientras que el cáncer de pulmón temprano tiene una tasa de supervivencia superior al 80% en cinco años y el cáncer de pulmón tardío inferior al 20% en cinco años:La detección temprana, el diagnóstico y el tratamiento son claves para reducir la mortalidad por cáncer de pulmónEl sistema diagnóstico asistido por el AIS de lente bronquial puede aumentar significativamente las tasas de detección del cáncer de pulmón temprano, lo que significa que se encuentran y tratan más pacientes para curarse en una etapa temprana.

Hagamos una estimación conservadora: que nuestro país tiene alrededor de 6 millones de lentes bronquiales por año, asumiendo que la detección con ayuda de la IA del cáncer de pulmón temprano puede aumentar del 15% al 20% (estimaciones conservativas en estudios clínicos publicados), se pueden detectar alrededor de 300.000 cánceres de pulmón tempranos cada año. Incluso si sólo el 50% de estos son pacientes tempranos reales y reciben tratamiento oportuno, esto significa que se pueden salvar 150.000 vidas cada año y 150.000 familias pueden ser protegidas.

Valor dos: habilita la atención primaria - empuja la tecnología de intervención respiratoria hacia abajo

El problema de la distribución desigual de nuestros recursos médicos es particularmente agudo en el área de intervención respiratoria. Los recursos de intervención respiratoria de alta calidad se concentran en las principales ciudades y los hospitales de San A, y la capacidad de intervención respiratoria de las instituciones primarias de atención de la salud es generalmente débil, muchos hospitales de condado ni siquiera tienen especialistas independientes en intervención respiratoria y la capacidad de comprobar las lentes bronquiales es muy limitada.

El sistema de IA de lente bronquial, basado en la formación en el conjunto de datos de la carretera, permite que la capacidad de diagnóstico y el código operativo para la intervención respiratoria en los hospitales de nivel superior se incorporen en algoritmos y hasta el nivel de tierra mediante la digitalización. El médico primario, asistido por IA, no sólo mejora la tasa de detección y la precisión del diagnóstico, sino que también proporciona orientación operacional estandarizada y control de calidad, que mejora fundamentalmente la capacidad de los servicios de intervención respiratoria.

Valor III: Reducción de los costos médicos: los beneficios económicos de la atención de la salud del tratamiento de precisión

Desde una perspectiva de economía de salud, la aplicación universal de lente bronquial AI dará lugar a importantes ahorros de costos. En primer lugar, el tratamiento temprano puede reducir significativamente los costos de tratamiento – los costos de tratamiento temprano del cáncer de pulmón alrededor de $5-100,000, mientras que el tratamiento integral para el cáncer de pulmón tardío tiende a superar $500,000, y los resultados del tratamiento y la calidad de vida son mucho menos que en una etapa temprana.

Valor cuatro: Mejora del nivel general de la industria - desarrollo de la disciplina basada en datos

Para la intervención en patología respiratoria, conjuntos de datos de alta calidad a gran escala son una infraestructura importante para el progreso tecnológico y el desarrollo de la disciplina. La apertura y aplicación de los conjuntos de datos ENDO-BRONCHO contribuirá al nivel general de la industria desde múltiples dimensiones: primero, la provisión de datos de capacitación de alta calidad para las empresas de inteligencia artificial, aceleración del desarrollo de productos e integración iterativa; segundo, la provisión de datos de investigación estandarizada para las instituciones científicas

La inversión y construcción de niveles de infraestructura es esencial para el desarrollo de la salud de toda la intervención en patología respiratoria. Desde una perspectiva más macronivel, la acumulación de datos de lentes bronquiales de alta calidad y las aplicaciones de IA también contribuirán a mejorar los sistemas de detección temprana para el cáncer de pulmón y al desarrollo de medicamentos de precisión, lo que contribuirá significativamente a la aplicación de la estrategia de China saludable.

Mirando hacia adelante en la hora 2026, tengo confianza en el espejo broncoporial AI y el examen temprano para el cáncer de pulmón. Durante los próximos tres a cinco años, la corteza bronquial AI seguirá rompiendo la tecnología, profundizando su aplicación y acelerando la madurez industrial.