肺癌及其他与烟草相关的疾病是全球公共健康的重大挑战，早期发现对于提高治疗成功率至关重要。然而，对大量高风险人群进行常规筛查，例如通过胸部CT扫描，会带来巨大的工作负担。
为了应对这一挑战，一个名为“全球肺部和心脏早期疾病检测与治疗实施联盟”（AGILE）的新联盟提出了一项创新性的公共卫生计划：利用人工智能（AI）技术，在全球高风险吸烟人群中推行纵向胸部CT筛查。该联盟认为，AI的应用能够显著减轻早期疾病检测的工作流程压力。拉什大学的James L. Mulshine医学博士及其同事近期在《欧洲癌症杂志》（European Journal of Cancer）上发表的一篇观点文章，详细阐述了这一构想。
Mulshine博士等人的研究表明，通过定期进行胸部CT筛查并随时间推移评估影像，可以更早地发现肺癌、肺气肿和冠状动脉疾病。正如Mulshine博士等人在《欧洲癌症杂志》的另一篇配套文章中所述，对多种胸部疾病进行综合评估，有望显著提高治愈率和改善患者预后。AI工具的引入，可以帮助处理大量的年度连续CT扫描影像，减轻影像科医生的工作负担，并有可能识别出其他有用的早期疾病标志物。
James L. Mulshine, MD
文章中也坦承，要建立这样一个覆盖庞大高风险人群的公共卫生项目，面临诸多关键的基础设施挑战，包括放射科的工作流程和能力、筛查和影像数据质量的验证、成本与投资、云存储容量、数据其他潜在用途、AI工具的持续演进等等。AGILE联盟为此提出建议，应采取措施实施全球低剂量CT肺癌筛查标准，以应对CT影像采集和判读以及系统管理的国际标准化挑战。
此外，筛查登记需要参与者自愿提供他们的扫描数据，这要求建立有效的渠道来触达和沟通潜在的研究参与者。Mulshine博士及其同事写道：“显然，需要有效的方法来与多个潜在受众沟通关于多疾病检测的信息。”然而，联盟相信AI也能帮助克服这一问题，通过提供用于外联、质量控制和其他沟通需求的工具。
该项目的潜在益处也令人期待，包括产生海量数据用于临床研究，旨在识别治疗或预防筛查发现的肺癌、肺气肿和冠状动脉疾病（或这些疾病组合）致死性的靶向药物。此外，这些数据也可用于其他研究项目，有兴趣访问筛查数据库以促进公共卫生的机构可以进行投资。
作者指出：“通过定期分析这些登记库中的影像、病例和数据，我们可能会对各种烟草相关疾病的自然病程有更精确的理解。”
尽管建立这一全面的胸部CT扫描项目充满挑战，但迄今为止的各种研究已经为此铺平了道路。例如，欧洲的4-IN-THE-LUNG-RUN筛查研究比较了AI工具首次判读肺癌筛查CT影像的假阴性率与经验丰富的放射科医生的差异。国际早期肺癌行动项目（International Early Lung Cancer Action Project）也进行了长期的筛查研究，近期报告了对筛查发现的肺癌病例长达25年的随访结果，显示超过80%的患者实现了长期无癌生存。
通过这项拟议的公共卫生项目，AGILE联盟旨在引起医学界和公众对早期、可治疗的严重烟草相关疾病检测和管理的关注。国际合作定义协调一致的全球胸部筛查工作流程，并发展计算影像工具，有望推动这一雄心勃勃的共同事业成为现实。
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