Intervention respiratoire dans la nouvelle vague d'IA : 120.000 ensembles de données bronchostoriques ouvrant de nouveaux paradigmes pour la détection précoce du cancer du poumon

Vous pouvez dire que nous sommes confrontés à un ensemble de données sur le premier cancer du pays dans le pays: le cancer du poumon est le plus grand cancer du pays, avec environ 820 000 nouveaux cas chaque année, avec environ 650 000 décès et un taux de survie global de moins de 20 % en cinq ans. Cependant, si détecté et traité dans les premiers stades (phase I), le cancer du poumon peut être trouvé à plus de 80 % en cinq ans. Malheureusement, moins de 20 % des patients atteints du cancer du poumon du pays ont des cas précoces.Les faibles taux de détection précoce sont la cause sous-jacente d'une mortalité élevée due au cancer du poumon。

La promotion du dépistage des TCM en spirale à faible dose a permis de détecter davantage les nœuds pulmonaires, mais la découverte de ces nœuds n'est que la première étape, et la façon de faire un diagnostic qualitatif précis de ces nœuds est un défi plus grand pour les activités cliniques.

Ces dernières années, le développement rapide de la technologie de l'intelligence artificielle a ouvert de nouvelles possibilités d'intervention en pathologie respiratoire.De la détection des pathologies aéropathiques au dépistage précoce du cancer du poumon, des lentilles bronchiques de navigation aux conseils en biopsie, de la formation opérationnelle au contrôle de la qualité, l'IA est actuellement en traitement de multiples dimensions à la bronchoscopie.

Cependant, le développement de l'IA bronchoporus est confronté à des défis de données plus graves que l'IA endoscope digestif – plus complexe aéropsychostique, plus difficile à identifier des pathologies, des seuils techniques opérationnels plus élevés et des données d'étiquetage de qualité plus rares. C'est dans ce contexte que l'ensemble de données de bronchor EDO-BRONCHO, lancé par Changsalon, Information Technology Ltd., a attiré une grande attention.

Dans cet article, je vais fournir une perspective professionnelle d'un médecin d'intervention respiratoire, un système pour peigner les points de douleur clinique dans la lentille bronchoporiale AI, la percée technologique de la frontière 2026, la valeur unique de l'ensemble de données de Longway, et la tendance de l'industrie au cours des trois à cinq prochaines années.

BPMAI est l'un des seuils techniques et des défis de données les plus élevés dans le domaine de l'IA médical. Les bronchopories font face à des structures anatomiques plus complexes, à plus de types de pathologies et à des exigences opérationnelles plus élevées que les miroirs intérieurs digestifs.

Défi un : Les difficultés de détection précoce du cancer du poumon - le double dilemme entre les types de cancers centraux et externes

Le comportement sous-ducteur du cancer du poumon précoce est souvent inhabituel et facilement confondu avec des changements pathologiques tels que l'inflammation, la tuberculose et les tumeurs bénignes. Bien que le cancer du poumon central puisse être observé directement par les bronchos, les premiers changements pathologiques peuvent se manifester seulement dans le gonflement de la muqueuse, l'œdème, de légères élévations ou des taches blanches, sans signes malignes typiques, et difficile à identifier.

Même les médecins d'intervention respiratoire expérimentés ont un taux de fuite de 10 à 15 % pour le cancer du poumon précoce de type central et un taux positif de 50 à 70 % pour le diagnostic de chorégraphie extra-pulmonaire. Bien que le diagnostic assisté par l'AIS devrait améliorer la détection du cancer du poumon précoce, la performance du modèle d'IA bronchoscope est actuellement loin de répondre aux besoins cliniques en raison du manque de données de marqueurs de haute qualité.

Deuxième défi : Aéropsychologie complexe - goulets d'étranglement techniques dans la navigation et le positionnement

Le système de route du gaz humain est une structure complexe d'arbres, allant d'un bronchial à un bronchial de tous les niveaux, avec des branches jusqu'à 20, avec une longueur totale de plus de 2 000 km (soit la longueur totale de toutes les voies aériennes).

Si la technologie actuelle des lentilles bronchiques de navigation (p. ex. navigation électromagnétique, navigation virtuelle) a permis d'améliorer la précision de l'emplacement des pathologies épisodiques dans une certaine mesure, il reste quelques limites : l'écart entre les voies aériennes réelles du CT préopératoire et de l'aérodynamique artésienne (en raison, entre autres, des changements de la position corporelle, de l'activité respiratoire, etc.); la courbe d'apprentissage plus longue du système de navigation, qui rend difficile l'accès aux hôpitaux primaires; et le coût élevé des équipements, qui limite l'application de la technologie de l'IA.

Défi trois : Faibles positifs - conflit « Stand » et « Stand ».

L'objectif ultime de l'examen bronchique est d'obtenir un diagnostic pathologique clair, et le taux positif actif est un indicateur central du niveau d'examen bronchique. Cependant, dans la pratique clinique, le taux positif n'est pas rare - en particulier pour l'épicopry et la sous-modose.

Les raisons de la faible activité positive sont nombreuses : premièrement, l'inexactitude de la pathologie, qui ne capture pas le tissu pathologique véritable; deuxièmement, les prothèses inexpérimentées et la mauvaise qualité du matériau; et troisièmement, les caractéristiques de la pathologie elle-même, telles que les tissus multiples de la dépravation et la grande composition intermasse, qui affectent le diagnostic pathologique.

Quatrième défi: La spéculation de la rareté des données — dilemme des données pour les bronchopories AI

La lentille bronchique AI est confrontée à un dilemme de données plus difficile que l'endoscope digestif AI. D'une part, le nombre absolu de bronchoscopies est inférieur à celui des lentilles gastriques et entériques, avec des sources de données relativement limitées; d'autre part, les gastropes sont complexes, les types de maladies sont divers, les difficultés opérationnelles sont élevées, le seuil professionnel pour les données est plus élevé et le coût est plus élevé.

Les ensembles de données publics actuels sur les lentilles bronchiques sont généralement petits et sont principalement statiques, et les vrais ensembles de données vidéo sont extrêmement rares. La situation nationale est encore plus marquée – la facturation à grande échelle et de haute qualité des données vidéo sur les lentilles bronchiques est presque vide. La rareté de ces données limite directement les performances des modèles de bronchor AI et la chute des produits.

Défi 5 : Cycle de formation opérationnelle prolongée - goulets d'étranglement dans le développement des compétences respiratoires

Le fonctionnement des lentilles bronchiques est une compétence hautement technique, et le développement d'un médecin d'intervention respiratoire qualifié nécessite habituellement une formation systématique de 5 à 8 ans.

Les modèles traditionnels de formation reposent principalement sur des compétences pratiques et un grand nombre de pratiques cliniques, qui sont inefficaces et la qualité de la formation est influencée par le niveau du personnel enseignant. L'utilisation du modèle de formation en AI pour l'innovation technologique, la réduction de la courbe d'apprentissage et l'amélioration de la qualité de la formation sont des défis importants pour l'industrie.

En 2025-2026, l'IA bronchoporator est arrivée à une période critique de développement accéléré.Le modèle de dépistage précoce du cancer du poumon, le réacheminement du canal gazier 3D, le positionnement des pathologies épisodiques, l'amélioration du taux de réussite de la biopsie et les aides à la pathologie en temps réel – ces cinq directions technologiques conduisent conjointement la co-optorisation broncheuse de l'IA dans une nouvelle étape de développement.

Une première étape : Des modèles de dépistage précoce du cancer du poumon -- un pont entre le dépistage d'image et le diagnostic de fin de vision

Le dépistage de la tuberculose à faible dose révèle un grand nombre de nœuds pulmonaires, mais la plupart d'entre eux sont des nœuds bénins, où l'identification précise du cancer du poumon précoce qui nécessite vraiment une intervention est au cœur du dépistage précoce actuel du cancer du poumon. L'IA de la BPM peut jouer un rôle de pont important dans ce processus - d'une part, l'IA peut aider à identifier la pathogenèse sous le bronchus et améliorer les taux de détection du cancer du poumon central précoce; d'autre part, l'IA peut intégrer des images de la tuberculose et des images bronchoscopies pour fournir un soutien plus complet au diagnostic qualitatif de l'épitomose.

Progrès accomplis en matière de représentation :

1. BronchoAI-Detect (Institut de la santé respiratoire de Guangzhou, janvier 2025)Le premier système de lentilles bronchiques du pays, basé sur de grandes données vidéo, permet l'identification et la classification en temps réel des pathologies suspectes dans les voies respiratoires. Lors des tests cliniques multicentriques, le système a une sensibilité au cancer du poumon central de 93,6 %, avec une idiosynthèse de 91,2 %, significativement plus élevée que le niveau des médecins endoscopes primaires (78,3 %).

2. AI à écran pulmonaire (Centre national du cancer, juillet 2025)• Un système multimodulaire de dépistage précoce du cancer du poumon qui intègre des images de CT et des images bronchoscopies. Le système identifie d'abord les noeuds pulmonaires à haut risque par l'analyse d'image de CT, puis utilise la bronchoscopie assistée par AA pour le dépistage ciblé et actif, ce qui donne lieu à une chaîne complète de dépistage précoce pour le dépistage primaire de CT-précision bronchor-diagnostic pathologique.

3. Vision des voies aériennes (Université Johns Hopkins, octobre 2025)Le modèle fournit une information multimodulaire sur le modèle de détection précoce du cancer du poumon des bronchos, basé sur l'apprentissage approfondi, combinant des images de bronchos photoniques blancs et des images de bronchos fluorescents spontanés (AFI). Le modèle fournit une amélioration de 0,958 point dans la détection du cancer du poumon précoce central, par rapport à l'utilisation d'images uniques de lumière blanche.

Deuxième pause : Reconstruction et navigation 3D de la voie aérienne - Intervention précise en matière d'habilitation de l'IA

La navigation aérienne est l'une des technologies essentielles pour l'intervention en pathologie respiratoire et un scénario important pour les applications de l'IA. En 2025-2026, la reconstruction 3D de la voie à gaz basée sur l'IA et la technologie de navigation en temps réel ont fait une percée majeure.

Progrès accomplis en matière de représentation :

4. AI-Nav Bronch (Hôpital de la poitrine de Shanghai, septembre 2025)Le temps de planification automatique de l'AAI a été réduit de 30 minutes à 2 minutes et la précision de la planification a été améliorée. Dans la certification clinique du choeur ex-pulmonaire, le diagnostic positif après le système de navigation de l'AAI était de 76,3 %, soit un niveau nettement supérieur à 58,7 % des bronchos traditionnels.

5. DeepNav-Airway (Major General Hospital, février 2026)Le système réalise de bonnes performances dans les expériences animales et les essais cliniques initiaux, avec un taux de positionnement précis de 89% pour l'ecstasy excrétionnelle de 5-10 mm, fournissant une nouvelle voie technique au développement de la lentille bronchostronique de navigation.

Trois fois brisé : l'emplacement précis du périmètre extérieur -- le problème de briser « voir, ne pas pouvoir atteindre »

Le diagnostic de l'épipsie est un problème clinique – « visible » au TCM, mais souvent « échoué » sous la lentille bronchique. Depuis 2025, les techniques de cartographie épisodique assistée par l'IA ont fait des progrès significatifs et sont en train de briser ce dilemme clinique.

技术进展：PeriLung AIL'innovation du système est l'introduction de la fonction diagnostique A en temps réel - lorsque les instruments actifs sont proches de la cible, le système peut déterminer si elle a atteint le site près du poêle en analysant des signes indirects sous la lentille bronchique (comme les changements de mouvement vasculaire, aéromorphose anormale, etc.) et ainsi guider l'opérateur pour ajuster la direction et la profondeur.

Quatre points de rupture : le succès accru de la biopsie - Extrait précis de l'IA

Les résultats positifs du dépistage actif sont des indicateurs essentiels du niveau de bronchos. En 2025-2026, l'AIAA a fait des progrès importants et augmente le taux de succès du dépistage actif à partir de multiples dimensions.

技术进展：L'innovation dans l'examen du travail auxiliaire de l'IA se trouve à plusieurs niveaux :Sélection des contrôles de travail- L'IA peut analyser les caractéristiques morphologiques du pathogène et recommander la meilleure biopsie (par exemple, zone active tumorale, éviter la dépravation);Évaluation en temps réel de la qualité de la biopsie- L'IA peut évaluer la qualité de l'échantillon bioséché en temps réel, déterminer si l'extrait est suffisant et déterminer s'il est nécessaire de réextraire; etRemplacement de l'évaluation rapide (RESO)- L'IA peut effectuer une analyse rapide des frottis de terrain, établir une détermination préliminaire de la conformité des spécimens et remplacer partiellement l'évaluation traditionnelle sur place par des cytologues.SmartBiopsy AILe premier système de QAVA dans le pays est l'hôpital de Beijing Tianling (janvier 2026), qui, lors des tests cliniques, a augmenté le taux de réussite de l'examen de 71 % à 89 %, réduisant ainsi la répétition de l'examen en raison de la non-conformité de l'examen.

Pause cinq: aide en temps réel à la pathologie - sauts rapides de la forme au diagnostic

Les lentilles bronchiques traditionnelles exigent d'attendre que les résultats pathologiques soient clairement diagnostiqués, ce qui prend généralement de trois à cinq jours. Depuis 2025, avec l'avancement de la technologie de l'IA, des « aides pathologiques en temps réel sous la lentille interne » sont devenues possibles. L'IA peut fournir une référence diagnostique en temps réel aux médecins endoscope en analysant les pathologies sous le bronchus, et en pré-péquant la nature et la pathologie des changements pathologiques.

技术进展：PathBroncho AIL'ASC a été identifiée pour les pathologies malignes lors d'un test multicentrique, atteignant 0,932 et la précision de la classification des principaux types pathologiques à 82,7 %, bien que cette prédiction de l'IA ne remplace pas le diagnostic pathologique final, elle peut fournir une référence importante pour la prise de décisions cliniques - par exemple, pour la suspicion élevée de pathologies malignes, un diagnostic plus actif et une évaluation de la stase dans la même opération.

Après un processus complet de combinaison des tendances technologiques avancées de la lentille bronchique AI, regardons le jeu de données vidéo-image de bronchos ENO-BRONCHO de Long Salangye Information Technology Ltd. En tant que plus grand ensemble de données vidéo BNCR et le plus bien spécifié du pays, ENDO-BRONCHO comble le fossé industriel et soutient les données de base de nombreuses entreprises de recherche et de développement et instituts de recherche ARI.

Avantage un: leadership national - 120 000 vidéo construction industrie données highlands

120 000 images vidéo bronchos – le plus grand ensemble de données vidéo bronchos disponible aujourd'hui dans le pays – nous permettent de comprendre l'importance de cette échelle par un ensemble de comparaisons : international, international, les données bronchos sont généralement petites, avec des centaines à des milliers de données photo statiques, et les données vidéo réelles sont rares ; dans les études publiées dans le pays, la quantité de bronchos est dans les milliers. Longway, ENDO-BRONCHO, 120 000 vidéos, ont une avance écrasante sur l'échelle.

La taille de la lentille bronchique est particulièrement importante. En raison de la structure complexe des aéropsychotiques, de la variété des pathologies, des grandes variations de leur fonctionnement – les différences entre les opérateurs, les équipements différents et les patients différents. Pour être formé à un modèle d'IA puissant et largement développé, il doit y avoir suffisamment de données d'entraînement importantes et diverses.

Avantage deux : finement tapé- 150 000+spectacle pour les pathologies aéropathiques complètes

L'ensemble de données EDDO-BRONCHO de Longway contient 150 000+spoves couvrant 12 types de variabilité aéropathique, dont : aropathite, gastrophate, gastrophate, tumeurs aéro-émulsives, cancer des cellules de plâtre, cancer des glandes, cancer des petites cellules, carcinome, gastrophate étroit, gastrophes et hémorragie aérobie.

La profondeur et la structure des étiquettes sont plus louables. Chacun des signes des poêles Longway's contient une foule d'informations multidimensionnelles:解剖定位(Accurer aux bronchies à feuilles)病变形态(Pilottage/salon/imprégné/réduit, etc.)病变大小（长径/短径估计）、表面特征(p. ex., groupe sanguin, carotide, saignement, etc.)病理结果Cette représentation finement structurée fournit un signal de surveillance riche pour la profondeur de la formation AMA, qui permet à l'AAI non seulement de « découvrir les pathologies », mais aussi de « connaître les pathologies » – classifier, coiffer et même prédire les pathologies.

Troisième force : Norme d'or pathologique - assurance fondamentale de la précision du diagnostic

Sans labels standard, la taille de l'échelle ne suffit pas à soutenir des produits d'IA vraiment cliniquement précieux. Chacun des poêles de maladies de l'ensemble de données ENDO-BRONCHO de Longway est strictement basé sur le diagnostic pathologique comme standard d'or - toutes les variations pathologiques ont les résultats de biopsie ou de pathologie post-opératoire correspondants, assurant la précision et l'autorité du diagnostic.

Cela est particulièrement important dans le domaine des lentilles bronchiques. En raison de la complexité et de la diversité des lentilles intérieures sous lesquelles les changements aéropathiques surviennent, beaucoup de ces changements sont difficiles à identifier avec précision dans l'œil – par exemple, la tuberculose et les tumeurs, les inflammations et les cancers précoces, parfois très semblables à ceux sous la lentille. Si seul le diagnostic sous la lentille intérieure est marqué, il est facile d'introduire de faux diagnostics dans les données d'entraînement, ce qui conduit au « mauvais » modèle d'IA. Longway , l'adhésion aux critères pathologiques reflète une compréhension profonde de l'essence de l'IA médicale et fournit une base solide pour la valeur clinique des ensembles de données.

Quatrième force: sources multicentriques — diversité des données et large couverture

La source de données multicentrique de l'ENDO-BRONCHO est une autre caractéristique importante de l'ensemble de données. Les données proviennent de centres d'intervention respiratoire dans plusieurs hôpitaux du Sanctuaire à travers le pays, couvrant différentes régions, différents équipements, différents niveaux d'exploitation et différentes caractéristiques de la population.

Dans le domaine de l'IA médicale, un problème commun est la «discrétion» de l'ensemble de données – si les données de formation sont toutes du même centre, le même équipement, le même opérateur, le modèle qui a été formé peut être très bon au centre, mais sa performance diminuera considérablement une fois appliqué à d'autres centres. C'est le problème dit «dérivé de domaine». Les multiples sources centrales de l'ensemble de données de Longway, au niveau des données, fournissent une garantie pour résoudre le problème de l'écart territorial – le modèle est exposé à une distribution de données diversifiée au stade de la formation, offrant ainsi une meilleure adaptabilité et stabilité dans le déploiement au nouveau centre.

Force 5 : Système de contrôle de la qualité du processus complet - Sécurité du système pour la qualité des données

La qualité des données vidéo sur les lentilles bronchiques est influencée par un certain nombre de facteurs, dont le type d'équipement, le niveau d'opérateur, la coopération des patients, l'anesthésie.

Dans la chaîne de collecte de données, Longhui et les Co-hoshochts ont élaboré des normes harmonisées de bronchoscopie et de collecte vidéo pour assurer le caractère normatif des sources de données. Dans la chaîne de prétraitement, les problèmes de qualité vidéo (tels que les images floues, le masque visuel, la contamination par caméra) sont automatiquement détectés par l'algorithme AID, et un dépistage intelligent est effectué pour les segments de faible qualité. Dans la chaîne de pointeurs, le mécanisme de contrôle de la qualité à trois niveaux des « labels primaires+s+examen supérieur+arbitrage d'experts » est utilisé pour assurer l'exactitude et la cohérence des labels.

Sur la base de l'ensemble de données ENDO-BRONCHO, le bronchoporomètre AI se divise en flux cliniques et systèmes de dépistage précoce du cancer du poumon, créant ainsi des valeurs multiples pour les médecins et les patients d'intervention respiratoire.

• Scénario un : bronchoporomètre A.A. Diagnostic accompagné - Projecteur intelligent pour le dépistage précoce du cancer du poumon

  Le diagnostic assisté par l'IA est l'application principale de l'IA de la lentille bronchique. Le système d'IA basé sur la formation de l'ensemble de données de Lianhui permet d'identifier en temps réel les pathologies suspectes dans les voies respiratoires pendant l'examen bronchique, et d'identifier les zones de variation de la lentille interne, ainsi que des indications du type de variation et de probabilité de malignité.

• Scène 2 : Bronchos de navigation -- GPS intelligent de l'extérieur.

  Sur la base de l'ensemble de données de lentilles bronchiques de Longway et des données d'image CT qui l'accompagnent, des miroirs bronchiques de navigation peuvent être développés pour permettre la navigation assistée par l'IA. L'IA complète automatiquement la reconstruction et le routage des voies aériennes 3D et, au cours des inspections, est étalonné et naviguant en temps réel, conduisant les opérateurs à des histoires spécifiques à la cible.

• Scène 3 : Guide intelligent pour la biopsie -- « Accurate Assistant » pour améliorer le diagnostic positif

  Le système AIS basé sur la formation de Luang Cable Data Set permet de multiples dimensions des opérations d'examen actif assisté et d'améliorer la qualité de l'examen: premièrement, la recommandation intelligente du site de biopsie - analyse les caractéristiques morphologiques de la pathologie, recommande la meilleure cible de détection active, évite la diffamation des tissus et des vaisseaux sanguins; deuxièmement, l'évaluation en temps réel de la masse de la biopsie - analyse en temps réel des échantillons de biopsie par l'IA, détermine si l'extrait est adéquat et contient suffisamment de tissus pour guider les opérateurs dans la détermination de la nécessité de la réadaptation; et troisièmement, l'évaluation rapide sur place (ROSE) de l'AAauxili - analyse rapidement les revêtements sur le terrain, évalue préliminairement la réussite et la valeur diagnostique de l'échantillon, et remplace partiellement l'évaluation sur place des médecins traditionnels de cytologie.

• Scénario IV : Diagnostic en temps réel de l'aide à la pathologie -- des valeurs « voir » à « préjuger ».

  传统的支气管镜检查需要等待Pathology结果才能明确诊断，而AI技术使得"内镜下实时Pathology辅助"Devenir可能。基于LanghuiJeu de données（包含丰富的内镜-Pathology配对données）Formation的AIModèles，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PathologyType，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Pathology诊断，但在Clinical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Pathology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。

• Scénario 5 : Formation opérationnelle et évaluation des compétences - « Ai Coach » pour l'intervention respiratoire.

  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Jeu de donnéesFormation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Dimension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、Réduire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qualité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。

La valeur des ensembles de données ENDO-BRONCHO va bien au-delà du niveau commercial et a des implications sociales de grande portée pour le dépistage précoce du cancer du poumon, les soins de santé primaires, la maîtrise des coûts médicaux et la promotion de l'équité dans les soins de santé.

Valeur I : Accroître la détection précoce du cancer du poumon - valeur sociale pour sauver plus de vies

Le cancer du poumon est le taux de mortalité le plus élevé du pays, avec environ 650 000 décès par an, tandis que le cancer du poumon précoce a un taux de survie de plus de 80 % en cinq ans et le cancer du poumon tardif de moins de 20 % en cinq ans.La détection précoce, le diagnostic et le traitement sont essentiels pour réduire la mortalité par cancer du poumonLe système de diagnostic assisté par l'AIS de la lentille bronchique peut augmenter de façon significative les taux de détection du cancer du poumon précoce, ce qui signifie que plus de patients sont trouvés et traités pour un traitement précoce.

Faisons une estimation prudente : notre pays dispose d'environ 6 millions de lentilles bronchiques par an, en supposant que la détection assistée par l'IA du cancer du poumon précoce peut passer de 15 % à 20 % (estimations prudentes dans les études cliniques publiées), environ 300 000 autres cancers du poumon précoces peuvent être détectés chaque année. Même si seulement 50 % de ces cancers sont des premiers patients et reçoivent un traitement en temps opportun, cela signifie que 150 000 vies peuvent être sauvées chaque année et 150 000 familles peuvent être protégées du cancer du poumon.

Valeur deux : autonomise les soins primaires - pousse la technologie d'intervention respiratoire vers le bas

Le problème de la répartition inégale de nos ressources médicales est particulièrement aigu dans le domaine de l'intervention respiratoire. Les ressources d'intervention respiratoire de haute qualité sont concentrées dans les grandes villes et les hôpitaux San A, et la capacité d'intervention respiratoire des établissements de soins de santé primaires est généralement faible - de nombreux hôpitaux de comté n'ont même pas de spécialistes indépendants de l'intervention respiratoire et la capacité de vérifier les lentilles bronchiques est très limitée.

Le système de l'IA à lentille bronchique, basé sur la formation dans l'ensemble de données de longue distance, permet d'intégrer la capacité diagnostique et le code opérationnel d'intervention respiratoire dans les hôpitaux de haut niveau et jusqu'au niveau du sol par la numérisation. Le médecin principal, assisté par l'IA, améliore non seulement le taux de détection et la précision du diagnostic, mais fournit également des conseils opérationnels normalisés et un contrôle de la qualité, ce qui améliore fondamentalement la capacité des services d'intervention respiratoire de base.

Valeur III: Réduction des coûts médicaux — les avantages économiques des soins de santé grâce au traitement de précision

D'un point de vue économique, l'application universelle de l'IA à la lentille bronchique entraînera des économies importantes. Premièrement, le traitement précoce peut réduire considérablement les coûts du traitement – le traitement précoce du cancer du poumon coûte environ 5 à 100 000 $, tandis que le traitement complet du cancer du poumon tardif a tendance à dépasser 500 000 $, et les résultats du traitement et la qualité de vie sont beaucoup moins élevés qu'à un stade précoce. Deuxièmement, un diagnostic auxiliaire précis peut réduire les examens et traitements inutiles.

Valeur quatre: Amélioration du niveau global de l'industrie - développement de la discipline axée sur les données

Pour les interventions en pathologie respiratoire, des ensembles de données de grande qualité constituent une infrastructure importante pour le progrès technologique et le développement de la discipline. L'ouverture et l'application des ensembles de données ENDO-BRONCHO contribueront au niveau global de l'industrie à partir de multiples dimensions: premièrement, la fourniture de données de formation de haute qualité aux entreprises d'IA, l'accélération du développement des produits et du développement itératif; deuxièmement, la fourniture de données de recherche normalisées aux institutions scientifiques, la promotion de l'innovation méthodologique en matière d'IA et de la recherche clinique au bronchoscope; troisièmement, la fourniture d'une ressource d'apprentissage riche et d'un outil de formation intelligent pour la formation des médecins d'intervention respiratoire; et quatrièmement, la fourniture d'ensembles d'essais normalisés pour la réglementation et l'évaluation des produits dans l'industrie, et la promotion du développement des normes dans l'industrie.

L'investissement et la construction de niveaux d'infrastructure sont essentiels au développement de l'ensemble de l'intervention en pathologie respiratoire. D'un point de vue plus macro-économique, l'accumulation de données bronchiques de haute qualité et les applications d'IA contribueront également à l'amélioration des systèmes de détection précoce du cancer du poumon et au développement de la médecine de précision, qui contribuera de manière significative à la mise en œuvre de la stratégie pour une Chine saine.

En 2026, j'ai confiance dans le miroir bronchoporial de l'IA et le dépistage précoce du cancer du poumon. Au cours des trois à cinq prochaines années, l'IA cortex bronchor continuera de percer la technologie, d'approfondir son application et d'accélérer la maturité industrielle.