Вмешательство в дыхание в новой волне ИИ: 120 000 бронхостористических наборов данных открывают новые парадигмы для раннего выявления рака легких

Можно сказать, что мы столкнулись с набором данных о первом в стране раке: рак легких — самый большой рак в стране, ежегодно регистрируется около 820 000 новых случаев, около 650 000 смертей и общая выживаемость менее 20% за пять лет. Однако, если его обнаружить и лечить на ранних стадиях (фаза I), рак легких может быть обнаружен более чем на 80% за пять лет. К сожалению, менее 20% пациентов с раком легких в стране имеют ранние случаи.Низкие показатели раннего выявления являются основной причиной высокой смертности от рака легких。

Продвижение низкодозного спирального КТ-скрининга привело к большему обнаружению легочных узлов, но открытие узлов — это только первый шаг, и как сделать точную качественную диагностику этих узлов — большая проблема для клинически активных.

В последние годы стремительное развитие технологии искусственного интеллекта открыло новые возможности для вмешательства в респираторную патологию. От выявления аэропатических патологий до раннего скрининга на рак легких, от навигационных бронхиальных линз до руководства по биопсии, от оперативной подготовки до контроля качества, ИИ сейчас проходит лечение от множественных измерений до проведения бронхоскопии.

Однако разработка бронхопорного ИИ сталкивается с проблемами данных, которые более серьезны, чем пищеварительный эндоскоп ИИ — более сложная аэропсихотика, более трудно выявляемые патологии, более высокие эксплуатационные технические пороги и более скудные высококачественные данные маркировки. Именно на этом фоне бронхорный набор данных видеоизображения EDO-BRONCHO, запущенный Changsalon, Information Technology Ltd., привлек к себе высокую степень внимания.

В этой статье я предоставлю профессиональную перспективу от врача респираторного вмешательства, систему для расчесывания клинических болевых точек в бронхопориальной линзе AI, передовой технологический прорыв 2026 года, уникальное значение набора данных Longway и тенденцию отрасли в течение следующих трех-пяти лет.

BPMAI — один из самых высоких технических порогов и проблем с данными в области медицинского ИИ. Бронхопоры сталкиваются с более сложными анатомическими структурами, большим количеством типов патологий и более высокими эксплуатационными требованиями, чем пищеварительные внутренние зеркала.

Первый вызов: трудности раннего выявления рака легких - двойная дилемма между центральными и внешними типами недель

Недопроводящее поведение раннего рака легкого часто необычно и легко спутать с патологическими изменениями, такими как воспаление, туберкулез и доброкачественные опухоли.В то время как центральный рак легкого может наблюдаться непосредственно через бронхо, ранние патологические изменения могут проявляться только в выпуклости слизистой оболочки, отеке, небольших подъемах или белых пятнах, не имеющих типичных злокачественных признаков и трудно идентифицировать.Для рака легких внешнего круга традиционные бронхо даже не способны наблюдать патологические изменения непосредственно, но только через слепое обследование через X-линию или ультразвуковое руководство, с ограниченными диагностическими положительными показателями.

Даже опытные врачи респираторного вмешательства могут иметь 10-15% утечек при раке легких центрального типа и 50-70% положительных показателей для диагностики внелегочной хореографии. В то время как диагноз с помощью АИС, как ожидается, улучшит обнаружение раннего рака легких, производительность модели бронхоскопа ИИ в настоящее время далека от удовлетворения клинических потребностей из-за отсутствия высококачественных маркерных данных.

Вторая задача: комплексная аэропсихология - технические узкие места в навигации и позиционировании

Система маршрутов газов человека представляет собой сложную древовидную структуру, от бронхов до бронхов всех уровней, с ветвями до 20, общей длиной более 2000 км (что означает общую длину всех дыхательных путей).

В то время как современная технология навигационных бронхиальных линз (например, электромагнитная навигация, виртуальная навигация) в некоторой степени улучшила точность расположения эпизодических патологий, все еще существуют некоторые ограничения: отклонение между фактическими дыхательными путями предоперационной КТ и артезианской аэродинамикой (из-за, в частности, изменений положения тела, дыхательной активности и т. Д.); Более длинная кривая обучения навигационной системы, которая затрудняет доступ к основным больницам; и высокая стоимость оборудования, которая ограничивает широкое применение.

Вызов третий: Низкие позитивы - конфликт "Стой" и "Стой".

Конечной целью бронхиального обследования является получение четкой патологической диагностики, а активный положительный показатель является центральным показателем уровня бронхиального обследования.Однако в клинической практике положительный показатель не редкость — особенно при эпикропсии и субмодеозе.

Причин низкой скорости положительной активности много: во-первых, неточность патологии, не фиксирующей истинную патологическую ткань; во-вторых, неопытные протезы и плохое качество материала; и в-третьих, характеристики самой патологии, такие как множественные ткани порочности и большой межмассовый состав, влияющие на патологическую диагностику.Как использовать технологию ИИ для содействия идентификации активности, повышения качества экстракционного материала, а также оценки достоверности проб биопсии в реальном времени являются ключевыми направлениями для улучшения положительности бронхов.

Задача четвертая: Спекуляция дефицитом данных — дилемма данных для бронхопор ИИ

Перед бронхиальными линзами ИИ стоит более сложная дилемма данных, чем перед пищеварительным эндоскопом ИИ. С одной стороны, абсолютное количество бронхоскопий меньше, чем у желудочных и кишечных линз, с относительно ограниченными источниками данных; с другой стороны, брюхоногие сложные, виды заболеваний разнообразны, операционные трудности высоки, а профессиональный порог для данных выше и стоимость выше.

Нынешние международные публичные бронхиальные наборы данных, как правило, небольшие и в основном статические, а реальные наборы видеоданных крайне скудны. Еще более выражена национальная ситуация - качественная, масштабная выставление счетов за видеоданные бронхиальных линз практически незаполненная. Нехватка этих данных напрямую ограничивает производительность бронхорных моделей ИИ и падение продуктов. Многие компании ИИ инвестируют в бронхо, но ограничены размером и качеством данных и сложностью производства действительно клинических продуктов.

Задача 5: Долгий цикл оперативной подготовки - узкие места в развитии дыхательных навыков

Операция бронхиальных линз – это высокотехнический навык, а для развития квалифицированного врача респираторного вмешательства обычно требуется планомерная подготовка 5-8 лет.

Традиционные модели обучения опираются в основном на практические навыки и большое количество клинических практик, которые неэффективны и на качество обучения влияет уровень преподавательского состава. Использование модели обучения ИИ для технологических инноваций, снижение кривой обучения и повышение качества обучения являются важными задачами для отрасли.

В 2025-2026 годах бронхопоратор ИИ пришел к критическому периоду ускоренного развития. Ранняя модель скрининга рака легких, переориентация 3D-газового канала, позиционирование эпизодических патологий, улучшение скорости успеха биопсии и патологических средств в реальном времени - эти пять технологических направлений совместно выводят бронхорную коопторизацию ИИ на новый этап развития.

Разрыв первый: ранние модели скрининга рака легких - мост от «скрининга изображений» до «диагностики зрения»

Низкодозный КТ-скрининг выявляет большое количество легочных узлов, но большинство из них являются доброкачественными узлами, где точная идентификация раннего рака легких, действительно требующего вмешательства, лежит в основе текущего раннего скрининга рака легких. BPM AI может сыграть важную связующую роль в этом процессе — с одной стороны, ИИ может помочь в идентификации патогенеза под бронхом и улучшить показатели обнаружения раннего центрального рака легких; с другой стороны, ИИ может интегрировать КТ-изображения и бронхоскопические изображения для обеспечения более полной поддержки качественной диагностики эпитомоза.

Репрезентативный прогресс:

1. BronchoAI-Detect (Институт респираторного здоровья Гуанчжоу, январь 2025)Первая в стране система бронхиальной линзы АИС, основанная на больших видеоданных, позволяет в режиме реального времени выявлять и классифицировать подозрительные патологии в дыхательных путях. В многоцентровых клинических испытаниях система обладает чувствительностью к центральному раку легких 93,6%, при идиосинтезе 91,2%, значительно выше уровня первичного эндоскопа врачей (78,3%). Что еще более важно, система смогла выявить ряд необычных ранних патологий, таких как in situ и микро-инфильм рак, которые важны для повышения показателей выявления раннего рака легких.

2. LungCancer-Screen AI (Национальный онкологический центр, июль 2025)• Многомодульная система раннего скрининга рака легких, которая объединяет КТ-изображения и бронхоскопические изображения. Система сначала идентифицирует легочные узлы высокого риска с помощью КТ-анализа изображений, а затем использует Бронхоскопию с помощью АА для целенаправленного и активного скрининга, что приводит к полной ранней цепочке скрининга для первичного скрининга КТ-бронхорной точности-патологической диагностики.

3. Airway Vision (Университет Джона Хопкинса, октябрь 2025)Модель предоставляет многомодульные сведения о модели раннего выявления рака легких бронхов, основанные на углубленном обучении, сочетающем изображения бело-фотонных бронхов и изображения спонтанных флуоресцентных бронхов (AFI). Модель обеспечивает улучшение на 0,958 балла при обнаружении центрального раннего рака легких по сравнению с использованием однократных изображений белого света.

Break Two: Airway 3D Reconstruction and Navigation - Accurate AI Empowerment Intervention (недоступная ссылка — история).

Навигация по воздушным путям является одной из основных технологий вмешательства в респираторную патологию и важным сценарием для приложений ИИ. В 2025-2026 годах 3D-реконструкция на основе ИИ и навигационная технология в реальном времени сделали крупный прорыв.

Репрезентативный прогресс:

4. AI-Nav Bronch (Шанхайская больница сундука, сентябрь 2025)Автоматическое время планирования ААИ было сокращено с 30 минут до 2 минут, а точность планирования улучшена.В клинической сертификации для экс-легочного хора положительный диагноз после навигационной системы ААИ составил 76,3 процента, что значительно выше 58,7 процента традиционных бронхов.

5. DeepNav-Airway (больница общего профиля, февраль 2026)Система хорошо работает в экспериментах на животных и начальных клинических испытаниях, с точным позиционированием 89% для экскреционного экстази 5-10 мм, обеспечивая новый технический путь к развитию навигационной бронхостроники.

Разрыв три: точное расположение внешнего периметра — проблема разрыва «видения, не способного дотянуться»

Диагноз эпипсии был клинической проблемой - "видимой" при КТ, но часто "проваливающейся" под бронхиальной линзой. С 2025 года методы эпизодического картирования с помощью ИИ достигли значительного прогресса и ломают эту клиническую дилемму.

技术进展：PeriLung AIИнновация системы - внедрение диагностической функции А в режиме реального времени - когда активные инструменты близки к цели, система может определить, достигла ли она участка вблизи плиты, анализируя косвенные признаки под бронхиальной линзой (такие как изменения сосудистого движения, аномальный аэроморфоз и т. д.) и тем самым направлять оператора на корректировку направления и глубины. В клинической сертификации система увеличивает диагностическую положительную скорость наружной артерии менее 2 см с 52% до 74%, со значительными результатами.

Breaking Four: Повышение успеха биопсии - точный экстракт из искусственного интеллекта

Активные скрининговые положительные результаты являются основными показателями уровня бронхов. В 2025-2026 годах АИААА добилась значительного прогресса и увеличивает показатель успешности активного скрининга из нескольких измерений.

技术进展：Инновации в области ИИ-вспомогательных работ можно найти на нескольких уровнях:Выбор рабочего местаИИ может анализировать морфологические характеристики возбудителя и рекомендовать лучшую биопсию (например, активную область опухоли, избегая порчи);Оценка качества биопсии в реальном времениИИ может оценивать качество биоэкранированного образца в режиме реального времени, определять, является ли экстракт достаточным и направлять, необходимо ли повторное извлечение; иЗамена системы оценки быстрой загрузки (ROSE)ИИ может проводить быстрый анализ полевых мазков, производить предварительное определение соответствия образцов и частично заменять традиционную оценку на месте цитологами.SmartBiopsy AIПервой системой AAVQ в стране является Пекинская больница Тяньлин (январь 2026 года), которая в ходе клинических испытаний увеличила частоту прохождения теста на обследование с 71% до 89%, сократив повторение обследования из-за несоответствия теста.

Разрыв пять: патологические средства в реальном времени - быстрые скачки от формы к диагностике

Традиционные бронхиальные линзы требуют ожидания четкого диагноза патологических результатов, что обычно занимает от трех до пяти дней.С 2025 года с развитием технологии ИИ стали возможны «патологические средства реального времени под внутренней линзой» — ИИ может обеспечить диагностическую справку в реальном времени для врачей-эндоскопов, анализируя патологии под бронхами, и предварительно предполагая характер и патологию патологических изменений.

技术进展：PathBroncho AIAUC был выявлен при злокачественных патологиях при многоцентровом тесте, достигнув 0,932 и точности классификации основных патологических типов на уровне 82,7 процента, хотя этот прогноз ИИ не является заменой окончательной патологической диагностике, он может обеспечить важную ориентировку для принятия клинических решений — например, для ИИ высокая подозрительность к злокачественным патологиям, более активная диагностика и оценка стазиса при той же операции.

После комплексного процесса прочесывания передовых технологических тенденций бронхиального линзового ИИ, давайте посмотрим на набор данных ENO-BRONCHO bronchos видео-изображения Long Salangye Information Technology Ltd. Как самый большой и наиболее точно определенный набор видеоданных BNCR в стране, ENDO-BRONCHO заполняет пробел в отрасли и поддерживает основные данные от многих исследовательских и опытно-конструкторских фирм и научно-исследовательских институтов ARI.

Преимущество одно: отечественное лидерство - 120 000 видеоданных строительной отрасли высокогорья

120 000 видеоизображений бронхов — самый большой набор видеоданных бронхов, доступных сегодня в публичной информации страны, — позволяют нам понять значение этой шкалы по набору сравнений: на международном, международном уровне данные бронхов, как правило, небольшие, с сотнями до тысяч статических фотоданных, а реальные видеоданные скудны; в опубликованных исследованиях в стране количество бронхов составляет тысячи.

Размер бронхиальной линзы особенно значителен. Из-за сложной структуры аэропсихотиков, разнообразия патологий, широких вариаций в их работе - различий между разными операторами, разным оборудованием и разными пациентами. Чтобы пройти обучение по мощной, широко разработанной модели ИИ, должно быть достаточно больших и разнообразных обучающих данных.

Преимущество второе: маркировка с меткой 150 000+ для полных аэропатических патологий

Набор данных Longway EDDO-BRONCHO содержит 150 000+ печей, охватывающих 12 типов аэропатической изменчивости, включая: аропатит, гастрофат, гастрофат, аэроэмульсивные опухоли, рак гипсовых клеток, рак желез, рак мелких клеток, карциному, узкий гастрофат, гастротрофы и аэробное кровоизлияние. Этот широкий спектр заболеваний позволяет моделям ИИ на основе набора данных реагировать на различные аэропатологические изменения, встречающиеся в клинической практике, а не только на обнаружение рака легких.

Глубина и структура этикеток более похвальны.Каждый из знаков печей Лонгвея содержит множество многомерной информации:解剖定位(точно к листовым бронхам)病变形态(Укол/проклятие/пропитка/сморщивание и т.д.)病变大小（长径/短径估计）、表面特征(например, группа крови, сонная артерия, кровотечение и т.д.)病理结果Это тонко структурированное представление обеспечивает богатый сигнал наблюдения за глубиной обучения АМА, что позволяет ААИ не только «открывать патологии», но и «знать патологии» — классифицировать, укладывать и даже прогнозировать патологии.

Сила третья: патологический золотой стандарт - фундаментальная гарантия точности диагностики

Золотой стандарт — душа для медицинского набора данных ИИ. Без золотых стандартных этикеток размер шкалы не достаточен для поддержки действительно клинически ценных продуктов ИИ. Каждая из печей болезни в наборе данных Longway ENDO-BRONCHO строго основана на патологической диагностике как золотом стандарте — все патологические вариации имеют соответствующие результаты биопсии или послеоперационной патологии, обеспечивающие точность и авторитет диагноза.

Это особенно важно в области бронхиальных линз. Из-за сложности и разнообразия внутренних линз, под которыми происходят аэропатические изменения, многие из этих изменений трудно идентифицировать с точностью в глазу - например, туберкулез и опухоли, воспаления и ранние раковые заболевания, иногда очень похожие на те, что под линзой. Если только диагноз под внутренней линзой отмечен, легко ввести ложную диагностику в данные обучения, что приводит к "неправильному" модели ИИ. Приверженность Longway патологическим критериям отражает глубокое понимание сущности медицинского ИИ и обеспечивает прочную основу для клинической ценности наборов данных.

Сила четвертая: многоцентровые источники — разнообразие данных и широкий охват

Еще одной важной особенностью набора данных ЭНДО-БРОНКО является многоцентровый источник данных. Данные поступают из центров респираторного вмешательства в нескольких больницах Убежища по всей стране, охватывающих различные регионы, различное оборудование, различные уровни эксплуатации и различные демографические характеристики.

В области медицинского ИИ общей проблемой является «дискреция» набора данных — если все данные обучения из одного центра, одного и того же оборудования, одного и того же оператора, модель, которая была обучена, может быть очень хорошей в центре, но ее производительность значительно снизится после применения к другим центрам. Это так называемая проблема «отклонения домена». Многочисленные центральные источники набора данных Longway на уровне данных обеспечивают гарантию решения проблемы территориального отклонения — модель подвергается разнообразному распределению данных на этапе обучения, обеспечивая тем самым лучшую адаптивность и стабильность при развертывании в новом центре. Это важно для крупномасштабного применения продуктов ИИ.

Сила пятая: Полная система контроля качества процессов - Системная безопасность качества данных

На качество видеоданных бронхиальной линзы влияет ряд факторов, в том числе тип оборудования, уровень оператора, кооперация пациента, анестезия. Если данные переменного качества, то натренированная модель оказывается гораздо менее эффективной.

В цепочке сбора данных Longhui и Co-hoshochts разработали гармонизированные бронхоскопические и видеосборные нормы для обеспечения нормативного характера источников данных. В цепочке предварительной обработки проблемы качества видео (такие как размытые изображения, визуальная маска, загрязнение камеры) автоматически выявляются через алгоритм AID, а интеллектуальный скрининг выполняется для сегментов низкого качества. В цепочке указателей для обеспечения точности и согласованности этикеток используется трехуровневый механизм контроля качества «первичных меток + + старший обзор + экспертный арбитраж». Кроме того, Longhui внедрила оценку поперечной консистенции - регулярное извлечение процента данных из разных команд меток независимо, вычисление значений Каппы, а также переподготовка и капитальный ремонт меток несоответствия.

Основываясь на поддержке набора данных ENDO-BRONCHO, бронхопорометр AI сокращает из нескольких измерений клинические рабочие процессы и ранние системы скрининга рака легких, создавая множественные значения для врачей и пациентов респираторного вмешательства.

• Сценарий первый: бронхопорометр А.А. Сопровождаемый диагноз - Умный прожектор для раннего скрининга рака легких

  Диагноз с помощью ИИ является основным применением бронхиальной линзы AI. Система ИИ, основанная на обучении набора данных Lianhui, позволяет в режиме реального времени выявлять подозрительные патологии в дыхательных путях во время бронхиального обследования, а также выявлять области вариации во внутренней линзе, а также показания типа вариации и вероятности злокачественности. Эта модель поддержки «второго глаза» может эффективно снизить частоту неудач раннего рака легких, особенно для молодых и менее опытных молодых врачей и первичных врачей, а также ценность помощи с помощью ИИ.

• Сцена 2: Навигационные бронхо - Умный GPS снаружи.

  На основе набора данных бронхиальных линз Longway и сопровождающих их данных изображения КТ могут быть разработаны навигационные бронхиальные зеркала, позволяющие автоматически выполнять 3D-реконструкцию и маршрутизацию дыхательных путей с помощью ИИ, а в ходе проверок калибруется и навигируется в режиме реального времени, что приводит операторов к конкретным историям. По сравнению с традиционными навигационными системами навигационные системы ИИ имеют преимущество в скорости планирования, операционных порогах и затратах на оборудование и лучше подходят для продвижения приложений на низовом уровне. Для диагностики внелегочного хора навигация ИИ может значительно повысить точность и диагностическую позитивность активных обследований, позволяя большему количеству пациентов получить четкую диагностику с помощью микроинициативных методов и избежать ненужных хирургических операций.

• Сцена 3: Умное руководство по биопсии - «Точный помощник» для улучшения диагностического позитива

  Система АИС на основе обучения Luang Cable Data Set позволяет проводить множественные измерения вспомогательных активных операций обследования и улучшать качество обследования: во-первых, умная рекомендация участка биопсии - ИИ анализирует морфологические характеристики патологии, рекомендует лучшую активную мишень обнаружения, избегает диффамации тканей и кровеносных сосудов; во-вторых, оценка массы биопсии в реальном времени - ИИ проводит анализ изображений в реальном времени образцов биопсии, определяет, является ли экстракт адекватным и содержит ли он достаточные ткани для определения того, необходима ли повторная адаптация; и в-третьих, AAAuxili Rapid On-site Assessment (ROSE) - обеспечивает быстрый анализ полевых покрытий, предварительную оценку успешности и диагностической ценности образца, и частично заменяет оценку на месте традиционных врачей-цитологов. Эти вспомогательные функции могут значительно увеличить диагностическую позитивность активного обследования, уменьшить дублирование и повысить эффективность диагностики.

• Сценарий IV: Диагностика патологии в режиме реального времени — от «видения» до «предвзятости».

  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"Стать可能。基于LanghuiНабор данных（包含丰富的内镜-Pathology配对данные）Обучение的AIМодели，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。

• Сценарий 5: Оперативная подготовка и оценка навыков - «Ай тренер» для респираторного вмешательства.

  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Набор данныхОбучение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、Снижать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качество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。

Ценность наборов данных ЭНДО-БРОНКО выходит далеко за рамки коммерческого уровня и имеет далеко идущие социальные последствия для раннего скрининга рака легких, первичной медико-санитарной помощи, контроля медицинских расходов и содействия равенству в здравоохранении.

Ценность I: Повышение раннего выявления рака легких - социальная ценность для спасения большего количества жизней

Рак легких является самым высоким уровнем смертности в стране, с около 650 000 смертей в год, в то время как ранний рак легких имеет выживаемость более 80 процентов за пять лет и поздний рак легких менее 20 процентов за пять лет.Раннее выявление, диагностика и лечение являются ключевыми для снижения смертности от рака легких.Диагностическая система с помощью AIS может значительно увеличить показатели раннего рака легких, что означает, что больше пациентов находят и лечат для лечения на ранней стадии.

Давайте сделаем консервативную оценку: у нашей страны около 6 млн бронхиальных линз в год, если предположить, что при помощи ИИ выявление раннего рака легких может увеличиться с нынешних 15% до 20% (консервативные оценки в опубликованных клинических исследованиях), то ежегодно можно обнаружить еще около 300 тыс. ранних раковых заболеваний легких. Даже если только 50% из них являются реальными ранними пациентами и получают своевременное лечение, это означает, что ежегодно можно спасти 150 тыс. жизней, а 150 тыс. семей можно защитить от рака легких.

Вторая ценность: расширение возможностей первичной медико-санитарной помощи - оттеснение технологии респираторного вмешательства

Проблема неравномерного распределения наших медицинских ресурсов особенно остро стоит в области респираторного вмешательства. Высококачественные ресурсы респираторного вмешательства сосредоточены в крупных городах и больницах Сан-А, а возможности респираторного вмешательства учреждений первичной медико-санитарной помощи в целом слабы — во многих окружных больницах даже нет независимых специалистов по респираторному вмешательству и возможности проверки бронхиальных линз очень ограничены.

Система искусственного интеллекта бронхиальных линз, основанная на обучении в наборе данных Longway, позволяет включать в алгоритмы и вплоть до уровня земли диагностический потенциал и оперативный код для респираторного вмешательства в больницах верхнего уровня с помощью цифровизации. Первичный врач, которому помогает ИИ, не только улучшает скорость обнаружения и точность диагностики, но и обеспечивает стандартизированное оперативное руководство и контроль качества, что в корне повышает возможности служб респираторного вмешательства на низовом уровне.

Значение III: Сокращение медицинских расходов — экономические выгоды от точного лечения

С точки зрения экономики здравоохранения, универсальное применение искусственного интеллекта бронхиальной линзы приведет к значительной экономии средств. Во-первых, раннее лечение может значительно снизить затраты на лечение - раннее лечение рака легких стоит около 5-100,000 долларов, в то время как комплексное лечение позднего рака легких имеет тенденцию превышать 500 000 долларов, а результаты лечения и качество жизни намного меньше, чем на ранней стадии. Во-вторых, точная вспомогательная диагностика может уменьшить ненужные обследования и лечение. Например, путем предоставления точного прогнозирования Ai природы заболевания, ненужная хирургия и творческие исследования могут уменьшить патологические изменения; и через точный скрининг с помощью AAI, это может уменьшить дублирование и повторные операции, которые являются результатом плохого качества образца.

Ценность четвертая: Повышение общего уровня промышленности - развитие дисциплины, основанной на данных

Для вмешательства в респираторную патологию качественные крупномасштабные наборы данных являются важной инфраструктурой для технологического прогресса и развития дисциплины. Открытие и применение наборов данных ENDO-BRONCHO будет способствовать общему уровню промышленности из нескольких измерений: во-первых, предоставление высококачественных данных обучения для предприятий ИИ, ускорение разработки продукта и итеративного развития; во-вторых, предоставление стандартизированных данных исследований для научных учреждений, содействие методологическим инновациям и клиническим исследованиям в области бронхоскопа ИИ; в-третьих, предоставление богатого учебного ресурса и интеллектуального учебного инструмента для подготовки врачей респираторного вмешательства; и в-четвертых, предоставление стандартных наборов тестирования для регулирования отрасли и оценки продукции и содействие разработке отраслевых стандартов.

Инвестиции и строительство уровней инфраструктуры имеют важное значение для развития здравоохранения всего вмешательства в респираторную патологию. С точки зрения более макроуровневой перспективы, высококачественное накопление данных о бронхиальных линзах и приложения ИИ также будут способствовать совершенствованию систем раннего выявления рака легких и развитию точной медицины, что будет в значительной степени способствовать реализации стратегии «Здоровый Китай».

Заглядывая в будущее на 2026 год, я уверен в бронхопорном зеркальном ИИ и раннем скрининге на рак легких. В течение следующих трех-пяти лет бронхорная кора ИИ продолжит прорывать технологии, углублять их применение и ускорять промышленную зрелость.