给肺绘一张"流域地形图"

　　手术室里，一位肺癌患者的肺在大屏幕上化作一张“河流流域图”。荧光染料注入，大片区域染绿，唯有一处染不绿。“能看出哪里有病变吗？”广东省人民医院副院长、广东省肺癌研究所所长钟文昭指着那片区域问记者。记者发现，连没什么医学基础的门外汉，也能顺着这张“地图”大致指出病变位置。

　　这一幕，是钟文昭团队“肺癌围术期智能精准诊疗技术”的应用现场。在2025年度广东省科学技术奖榜单上，“肺癌围术期智能精准诊疗技术的建立与推广应用”获技术发明奖一等奖。10月27日，广东省2025年度广东省科学技术奖公布，227个项目（人）获奖。记者从省科技厅、省奖励办获悉，自然科学奖、技术发明奖、科技进步奖177个项目中，人工智能有27项、占15.3%，覆盖基础理论、智能平台与行业应用；企业牵头或参与项目达150项、占66.1%。

　　应用端的人工智能，解决了很多行业内的“顽疾”。有数据显示，我国人群首次体检肺结节检出率高达53.6%，其中仅5%—8%是肺癌。传统阅片常走极端：要么把疑似病灶全报出来吓坏患者，要么漏掉高危结节、拖到骨转移。为精准甄别，钟文昭团队积累了全国852家医院、30万余例高质量CT，经过医生勾勒、AI学习、医生再修正的流程，AI阅片练就从检出、良恶性预测、病理分型到生长趋势预测的“四步曲”。临床验证显示，AI检测假阳性率从29.7%降至4%。

　　判定要手术，下一个问题接踵而至：怎么切、切多少？过去，医生高度依赖国外某款三维重建软件，全国每年需支付超100亿元的软件授权费。更麻烦的是，传统重建速度慢，且只能建到7级血管，呈现的是平直的人工肺段边界。但在真实人体中，血管和支气管分级高达23～24级，手术中看到的自然边界是不规则的。

　　“肺的毛细血管网就像河流的流域，血管像支流灌溉区。”钟文昭介绍。团队自主研发了三大算法，用AI对CT上的血管进行深度提取，将重建级别提升至23～24级，且耗时缩短到1分钟。

　　这套系统被命名为“流域地形图”。手术中，医生会先在术前利用模型找到供应目标结节的那根血管，如同在主干上立了一个大坝。随后注入ICG荧光染料，染料的直径只能通过100微米左右的毛细血管。一旦阻断目标血管，该区域就会“干涸”无法染绿，周围则呈现荧光。这样，医生就能沿着自然的不规则边界，精准切除那一小块组织。

　　据悉，这项技术已推广到全国114个城市572家诊疗机构。

　　（光明日报全媒体记者吴春燕、陈慧娟）