10月27日，2025年度广东省科学技术奖名单正式公布，227项项目（人）摘得荣誉。

依托《肺癌围术期智能精准诊疗技术的建立和推广应用》项目，广东省人民医院、广东省肺癌研究所钟文昭团队，斩获2025年度广东省技术发明奖一等奖。

当造影剂顺着静脉流入肺部血管，手术屏幕上的肺组织一片片亮起。血管如同江河干支，供血区域清晰成“流域”，患者肺结节所在病灶区则保持暗沉。一明一暗之间，肺部天然的“分水岭”精准显现。

近日，羊城晚报记者观摩了一名68岁患者在广东省人民医院完成的精准肺结节微创手术。患者肺内有约1厘米的小结节，依托全新智能诊疗系统，术前，系统快速生成个性化肺部流域地形图；术中，荧光显影实景和三维模型一一对照。这台手术的主刀医生聂强，精准锁定病灶，仅用时不到50分钟，便完整切除结节，最大程度保留了患者的健康肺组织。

这场精准高效的手术，正是省级重磅科创成果的临床落地缩影。该成果搭建起术前预判、术中导航、术后智能决策的全链条诊疗体系，打破长期依赖国外软件的局面，推动我国肺癌围术期精准诊疗从跟跑到并跑、再到领跑的跨越式突破。

术前：
AI精准甄别
告别结节诊疗“误判与过度治疗”

如今，低剂量CT广泛普及，肺结节检出率大幅提升，但诊疗难题随之凸显：毫米级结节风险如何界定？是定期随访还是及时手术？即便同为恶性结节，其侵袭速度、病理亚型、基因特征也因个体不同而差异巨大。传统依靠医生肉眼阅片的判读模式，极易出现漏判、误判，容易造成过度治疗或治疗延误。

“良性结节无需手术，恶性结节要找准最佳治疗时机，精准判断是诊疗的第一道关口。”广东省人民医院副院长、广东省肺癌研究所所长钟文昭接受羊城晚报记者采访时表示。

针对行业痛点，团队历经十年科研攻坚，自主研发AI肺结节术前诊断与病理预测系统，突破传统仅能判别良恶性的技术局限，可全方位精准预判结节病理亚型、基因分型以及病灶生长进展趋势。

临床数据充分印证技术优势：该系统将肺结节诊断假阳性率从29.7%大幅降至4%，病理评估准确率从82%提升至93%。精准的智能研判，让大量低风险结节患者避免了不必要手术、杜绝过度治疗；同时，精准捕捉高风险隐匿病灶，助力患者尽早干预。真正实现肺结节诊疗的精准化、个体化。

“判得准”，是钟文昭及其团队用人工智能为肺癌术前诊断交出的亮眼答卷。

术中：
独创“流域地形图”
打破国外二十年技术垄断

对于需要手术治疗的肺结节患者，如何在彻底切除病灶的同时，最大程度保留正常肺功能，一直是临床面临的核心痛点。

传统手术多依靠CT引导下经胸壁穿刺定位。“患者全程清醒，穿刺不仅带来明显的疼痛与心理恐惧，还易引发气胸、出血、定位偏移等风险。面对被骨骼、大血管遮挡的深部结节，传统穿刺更是难以精准定位。”钟文昭表示。

能否跳出体外穿刺的传统思路，依托肺部自身解剖结构，实现病灶内生精准定位？

带着这一创新构想，钟文昭团队将研究视角聚焦于肺部血管网络。团队创新性提出类比思维：人体肺部血流分布如同自然水系，肺门为河口、动静脉为干支，末梢血管织成细密水网，单支血管所滋养的肺组织，即为独立 “肺部流域”。每个人的肺血管走形、分支分布独一无二，如同指纹一般，亟需个性化的精准解剖“地图”。

过去20年间，国内肺部三维重建领域长期依赖国外Mimics软件。国内医疗机构为此每年支付超百亿元的软件授权成本，且技术弊端突出：仅能重建6至7级粗大血管，单次重建耗时长达1小时，生成的肺段边界平直僵硬，与人体真实曲折的肺部解剖结构差异极大，严重制约手术精准度。

为破解这一技术难题，钟文昭团队全球首创“肺部流域地形图”全新理论。团队依托血流树状分布、流域分水岭、流体最小能耗原理，自主研发三大核心算法，攻克肺段边界仿生勾勒技术瓶颈。通过改良最大密度投影法、头端最优法向量匹配、毛细血管热扩散桥接算法，系统实现AI超深度采样，完成全方位技术革新：传统1小时的三维重建流程压缩至1分钟极速完成，血管识别精度从6–7级大幅跃升至23–24级，可精准捕捉肺部终末级毛细血管网络。

临床手术中，医生同步联动术前三维流域模型与术中荧光胸腔镜实景。通过阻断病灶靶血管、静脉注射吲哚菁绿造影剂，正常供血肺组织荧光显影，病灶所属流域区域保持暗色，明暗交界形成天然锯齿状解剖边界，虚拟模型与术中真实视野高度契合，真正实现个体化、可视化、精准化手术导航。

“肺组织不可再生，手术的核心是完整切净肿瘤、最大保留肺功能。”钟文昭表示。该技术落地应用后，患者肺癌术后肺功能损失从13%降至3.8%。这套拥有自主知识产权的三维重建流域分析导航系统，经权威鉴定达到国际领先水平，已斩获中国及欧美医疗器械注册证，彻底实现了长期依赖国外软件、国内跟跑到自主创新、全球领跑的跨越式突破。

术后：
大模型赋能
重塑肺癌智能诊疗新范式

手术切除病灶，并不意味着肺癌诊疗的结束。对于疑难复杂患者，术后靶向、免疫、化疗等综合治疗方案的科学组合，是改善患者预后、实现长期高质量生存的关键。

传统多学科MDT诊疗模式下，医生需耗时近20分钟梳理每名患者的海量病历、影像资料与用药记录，诊疗效率有限，每小时仅能完成约6.7例病例讨论，难以满足日益增长的疑难诊疗需求。

针对临床痛点，团队搭建国内外首个可本地化部署的肺科专病大模型，彻底打破传统经验医学瓶颈。智能系统一键完成结构化病历生成、全域病例检索、人机智能交互、辅助诊疗建议输出、临床试验精准筛选等功能，仅需2至3分钟即可完成复杂病例梳理，将MDT接诊效率提升至每小时约13.8 人。

“AI不仅大幅提升诊疗效率，更能辅助优化治疗决策。”钟文昭表示，能够深度挖掘海量病历数据，捕捉临床中容易遗漏的关键细节，但最终诊疗方案仍由医生结合患者个体情况综合判定，实现AI赋能、医生主导的精准诊疗新模式。

目前，覆盖术前、术中、术后的全链条智能诊疗技术已实现规模化临床转化与基层落地，推广至全国114个城市、572家医疗机构，并通过远程协作等方式服务覆盖超1200家医院。团队围绕核心技术布局15项核心授权专利、46项外围专利，构建坚实技术壁垒，2023—2025年相关成果转化新增销售额达2.1亿元。

十年深耕，从破解肺结节诊疗三大难题，到建成术前精准预判、术中保肺微创、术后智能决策的一体化创新体系，钟文昭团队以原创技术打破国外垄断。

判得准、切得少、活得好。这套全球首创的肺癌围术期智能诊疗技术，持续推动全国肺癌手术标准化、同质化、规范化发展，助力优质胸科医疗资源下沉基层，切实守护千万患者的肺功能与高质量生存。

文｜记者 杨进怡 黎秋玲