东京大学医学部附属医院与国立癌症研究中心、AI初创公司MedTech Solutions近日共同宣布，其联合开发的肺部CT影像AI分析系统PulmoGuard完成多中心临床试验。该系统采用卷积神经网络架构，通过分析肺结节的形态特征（包括毛刺征、分叶征、血管集束征等）、密度特征（实性/磨玻璃样成分比例）以及生长动力学参数，建立三维风险评估模型。
临床试验纳入全国12家医疗机构共计5,432例肺结节病例数据，结果显示：
- 对直径5mm以下微小结节的恶性识别敏感度达89.6%
- 对5-10mm结节的恶性概率分级准确率92.3%
- 平均单例分析耗时仅4.7秒
- 与传统人工诊断相比，假阴性率下降62%
系统配套开发的临床决策支持界面提供三维可视化解剖定位，可同步显示结节演变趋势图和风险评估雷达图。项目负责人渡边淳教授指出："该系统不仅提供定量分析数据，更重要的是建立了标准化的评估框架，这对基层医疗机构尤其重要。"
目前日本国内已有32家医院签署意向协议，计划在医疗器械审批通过后三个月内完成部署。研发团队同时宣布与剑桥大学医学院启动国际多中心验证研究，预计2026年Q2完成欧洲CE认证。
需要注意的是，该系统仍需与PET-CT等传统检查手段配合使用，对于直径小于3mm的结节仍建议定期随访观察。日本呼吸器学会已将其纳入最新版《肺结节诊疗指南》的推荐辅助诊断工具。
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