当前，肺癌已成为我国发病率居首位的恶性肿瘤。具体而言，我院对肺癌患者实施的手术总量已累计达到每年3万台，无论从全国范围还是国际视野来看，该手术量均处于领先水平。值得注意的是，虽然肺癌手术的绝对数量正在逐年增长，但与此同时，早期肺癌患者的确诊比例也在持续提高，这共同促使肺癌患者的整体生存期得以不断延长。

陈昶长期专注于肺癌患者的早期诊断与治疗工作。在信息化技术快速发展的背景下，他与团队借助人工智能、多模态数据分析、术中快速诊断以及疗效评估等多种技术手段，逐步构建并形成了一套专门适配于中国人群的智能诊疗新体系。正是在2025年7月2日举行的上海市科学技术奖励大会上，由陈昶带领团队完成的这项研究成果荣获了2025年度上海市科技进步一等奖。他表示：“这项研究前后历经十多年的时间，其中不仅包含了相关技术的研发工作，还需要推进临床应用，以此来验证研究成果的可靠性。”

在获奖后，陈昶便返回医院，重新穿上白大褂，继续为患者实施手术。作为一名外科医生，他会把研究成果推广到临床，让更多肺癌患者受益，同时研究的脚步也并不会停止。

陈昶指出，接下来的研究重点将聚焦于如何提升肺癌患者治疗的精准性。具体而言，研究将探讨例如何种手术时机能带来最佳疗效，手术前后的药物治疗应采用怎样的频率，以及如何有效减轻药物治疗的副作用等关键问题。我们的愿景是内外科医生能够协同合作，致力于让患者经历尽可能小的手术创伤，并最终实现最优的治疗效果，这始终是追求的目标。

突破传统诊断方式所存在的局限性，以提升手术操作过程中的精准度。

一张普通的体检报告，往往会牵动无数人的心弦。当看到"肺结节"这三个字时，人们通常会陷入焦虑之中：它究竟是良性的还是恶性的？是否可以继续观察，还是需要尽快进行干预？

陈昶指出，对于医生而言，这些问题并非仅凭一张CT影像便能得到确切解答。那些真正具有危险性的病变特征，往往难以通过医生的肉眼观察与临床经验进行完整捕捉。他进一步说明，在以往的临床诊断实践中，医生通常依赖于对CT影像的肉眼判读，这种方式犹如观看一张"平面照片"，既无法充分识别隐匿的恶性特征，也难以准确评估细微的转移风险，因此常常出现"看见结节却没看清病灶"的诊断局限。

陈昶团队通过创新性地融合医学影像信息、肿瘤分子特征等多维度数据，为肺结节的综合诊断构建了一套完整的“立体画像”。该方法将传统的、依赖医生个人经验的判断模式，系统性地升级为一种具备量化分析能力与完整溯源路径的综合智能判读体系。在这一过程中，团队能够精准区分磨玻璃结节与实性结节的病变性质及其发展走向，并对淋巴结转移风险进行前瞻性评估。相关研究成果已得到国际学术界同行的认可，并在多个高水平国际期刊上发表。

而在手术诊疗环节，传统胸外科长期面临一个两难困境：如果手术切除范围偏大，就会损伤正常的肺组织，从而显著损耗患者的肺功能；反之，如果切除范围偏小，又会留下病灶残留的隐患，增加复发风险。为了破解这一核心难题，团队结合人工智能技术，成功研发出国际上首个针对早期肺癌肺叶与亚肺叶切除的风险评估模型，从而为不同患者匹配最优手术方案提供了量化依据。与此同时，团队还革新了术中定位与诊断技术，运用人工智能技术、3D打印技术以及AR（增强现实）技术，使手术治疗变得更为精准，并进一步降低了手术创伤。

陈昶进一步阐述，在肺癌手术过程中，病灶的精准定位对于最终疗效具有决定性意义，因此定位环节尤为关键。他回顾了该领域的演进：最初，外科医生主要依赖临床经验，通过触诊与物理标记等方式确定病灶位置，但这些传统方法不可避免地会引入定位偏差。随后，技术引入了基于CT影像的定位手段，显著提升了精准度，然而其代价是患者每发现一个结节，就需承受至少数五次的辐射暴露。为了解决这一问题，团队开始尝试应用3D打印技术，将患者肺部的解剖信息与体表标志点信息相结合，以此制造出定制化的导航导板。将该导板贴合于患者体表后，便能为穿刺操作提供精准的空间引导。不过，3D打印导板也存在固有局限，例如无法便捷地实现跨院区或跨省份的推广应用。为此，团队进一步引入了增强现实技术，通过数字化建模实现虚拟信息与现实视野的叠加，同时有效克服了因患者心跳、呼吸运动所引起的体位偏移问题，从而大幅提升了手术操作的精度与可靠性。

该诊疗方案已在30余家医院成功实施，从而惠及了超过10万名肺癌患者。

除了诊断与手术治疗手段之外，近年来围手术期治疗方式，尤其是新辅助免疫治疗这一策略的应用，为肺癌患者群体带来了新的治疗希望。然而在临床实践中也存在一个现实问题：相同的治疗方法并非每位患者都能获得同等的临床获益，究竟哪些患者真正适合该方案、哪些患者可能疗效有限、哪些患者需要尽早调整治疗策略，临床医生始终期望能够更早获得明确的答案。

针对上述临床难题，陈昶团队构建了用于围手术期新辅助免疫治疗疗效评估的智能模型。该模型深度结合了影像组学特征与肿瘤分子特征，旨在将传统上更依赖于“治疗后进行回顾性评估”的模式，尽可能转变为更具前瞻性的预测。与此同时，团队牵头制定了《肺癌免疫治疗人工智能辅助决策软件算法性能测试方法》，填补了在该领域利用人工智能辅助临床决策所必需的技术规范空白。此外，团队深入开展了肿瘤微环境与单细胞机制的研究，提出了“微环境动态平衡”理论，从机制层面阐释了不同患者产生治疗差异的原因，也为未来实现更精准的患者分型治疗奠定了基础。

这套专为中国肺癌患者设计的智能诊疗方案现已正式投入临床应用，已在全国超过30家医院实施，累计使10万名以上的肺癌患者从中受益。

目前，这套本土化、全链条的肺癌智能诊疗“中国方案”已在全国30余家医院成功落地应用，累计惠及超过10万例肺癌患者。此外，项目团队创办了同济大学医学院胸外科国际培训中心，累计覆盖101个国家、培养1016名学员，其中发达国家占比高达72%，显著提升了中国胸外科诊疗技术的国际影响力。

"科研不止步，临床无止境，要让患者以最小创伤收获最优疗效。"这一高度概括的研究理念始终贯穿于陈昶团队的研究与实践当中。团队成员一致认为，当前临床针对肺癌所采用的药物治疗手段已经日趋丰富，然而同一套治疗方案作用于不同患者时，所产生的疗效与副作用往往存在相当大的差异。而造成这种个体间差异的原因是多方面的，患者的肠道菌群构成、日常作息规律、饮食偏好以及基础身体状况等方面的不同，均会对化疗与免疫治疗的反应程度及副作用程度产生直接影响。

陈昶进一步表示，后续的研究工作将聚焦于攻克若干关键难题。一方面，会对最佳手术介入时间点进行精准锁定，从而明确不同病程患者的最优手术窗口期，同时精准界定围手术期化疗与免疫治疗的疗程以及用药频率，以验证最优的治疗疗程；另一方面，还将与内科医生开展合作，根据患者的个体反应来动态调整用药方案，在平衡治疗疗效与毒副作用的同时，最大限度地缩小手术创伤并降低药物损伤，最终帮助患者达到最佳的治疗效果。

陈昶指出，人工智能技术的持续发展，将为肺癌诊疗模式的革新提供不断演进的赋能动力。目前，上海市肺科医院已与英矽智能公司共同组建了联合实验室，专注于人工智能制药领域的前瞻布局。该实验室旨在借助AI技术，高效挖掘并验证全新的肺癌治疗靶点，为药物研发提供精准方向。针对临床中普遍面临的肿瘤耐药性难题，双方正致力于在现有药物基础上，探索其新的应用场景与作用靶点，力求从根源上破解耐药困境。这项合作致力于拓展肺部肿瘤治疗的可能性边界，最终目标是为更多难治性肺癌患者带来新的治疗希望与临床获益。

来源：肺癌如何早诊早治？人工智能怎么精准赋能？他带领团队构建起新体系_浦江头条 | 互联网