摘要：随着人工智能技术的快速发展，医疗领域正经历着前所未有的智能化变革。青岛大学附属医院甲状腺外科凭借前瞻性的创新视野，将甲状腺AI辅助诊断技术应用于青岛市市南区慢病一体化医防融合项目，为患者提供了更加精准、高效的医疗服务。

随着人工智能技术的快速发展，医疗领域正经历着前所未有的智能化变革。青岛大学附属医院甲状腺外科凭借前瞻性的创新视野，将甲状腺AI辅助诊断技术应用于青岛市市南区慢病一体化医防融合项目，为患者提供了更加精准、高效的医疗服务。

近年来，甲状腺肿瘤作为内分泌系统常见的恶性肿瘤之一，其发病率呈持续上升趋势，特别在女性群体中尤为突出。女性甲状腺恶性肿瘤的发病率约为男性的3-4倍，因此其早期筛查和精准诊断尤为重要。目前，传统的甲状腺肿瘤及甲状腺结节的诊断方式存在诸多挑战，超声检查较多依赖医生的临床经验；而细针穿刺活检虽然准确率较高，但属于有创检查，且部分甲状腺结节在穿刺后仍无法明确病理性质，给临床决策带来了困扰。

日前，青大附院甲状腺外科主任孙大为带领团队，将甲状腺AI辅助诊断技术应用于青岛市市南区慢病一体化医防融合项目，标志着医防融合模式取得了新突破。团队充分发挥技术优势，将甲状腺AI技术广泛应用于市南区各社区卫生服务中心和基层医疗机构，建立了涵盖专科医师、全科医师、影像科医师在内的多学科协作团队，这一创新举措让社区居民能够就近享受到与青大附院同等标准的甲状腺筛查服务，真正实现了优质医疗资源下沉。

AI系统在超声检查过程中可实时自动分析影像数据，快速识别高风险患者并第一时间启动绿色转诊通道，确保疑似患者能够得到及时的专业诊治。通过这一智慧医疗模式，青大附院甲状腺外科不仅实现了甲状腺疾病的早发现、早诊断、早治疗，显著提升了基层医疗服务水平和居民健康管理质量，有效提高了甲状腺疾病防控能力，为医防融合工作探索出了可复制、可推广的宝贵经验。

AI辅助诊断系统的临床应用

早在2022年，青大附院甲状腺外科在孙大为的带领下，在山东省内率先引入甲状腺AI超声辅助诊断系统，该系统基于全国多中心超过35万张彩超图像的深度学习训练，能够自动识别甲状腺结节的精确位置，实现毫米级定位，并深度分析结节的纵横比、边界特征、回声模式等多项关键指标，在患者接受超声检查的过程中同步进行实时分析。与此同时，该系统基于国际权威的甲状腺影像报告和数据系统（TI-RADS），可提供标准化的风险分级评估，实现甲状腺结节良恶性的无创判定，降低了患者的身体负担和心理压力。

目前，甲状腺AI超声辅助诊断系统已在常规体检筛查、临床辅助诊断、术后随访监测等发挥重要作用，进一步提升了临床医师的诊断效率，提高了甲状腺肿瘤早期筛查的准确性，增强了对微小、低分化肿瘤的识别能力。青大附院甲状腺外科将继续秉承“以患者为中心”的理念，着力构建集早期发现、个性化治疗、智能化管理于一体的甲状腺疾病防治体系，持续优化AI算法模型，造福更多基层患者。

来源：大众新闻-大众日报