大众卫生报记者王璐 通讯员郭娜 石荣

当AI遇上肺癌诊疗，能做什么？

8月22日，由湖南省国际医学交流促进会主办的肺癌全程个案管理研讨会在长沙举行。会上，一场AI医疗实景秀给出了直观展示：筛查肺部微小病灶、自动勾画放疗靶区、分析多线治疗后的耐药机制……AI机器人“医小星”与临床专家同台，以一名随访长达10年的EGFR L858R肺腺癌患者完整病程为主线，演示AI如何参与肺癌诊疗。

同一天，国内首部《整合医学-全程个案管理实践指南（肺癌篇）》正式发布。

一边是越来越“聪明”的AI，一边是更加细致的全程管理。技术创新与管理模式创新在同一场会议上交汇，也带出了当下医疗AI热潮中的一个现实问题： AI越来越强，医生做什么？

——答案或许不是谁取代谁，而是重新分工。

在当天的《人机共生 医路向前》AI医疗实景秀中，AI集中进入三个临床场景：早期肺结节智能筛查、放疗靶区自动勾画，以及多线耐药机制解析与肿瘤类器官药敏筛选。

这些场景有一个共同点——影像多、数据量大、重复性工作多。

AI可以帮助医生快速处理影像和数据，提高诊疗效率。但面对一个具体患者，如何结合病情作出判断，如何处理治疗中的突发情况，如何陪患者走过漫长的治疗和康复过程，仍然需要医生和医疗团队。

这种分工，在肺癌诊疗中尤其明显。

随着治疗手段不断增加，一些肺癌患者生存期不断延长，诊疗也从一次住院、一次治疗，变成长期管理。新的问题随之出现：患者出院后多久复查？复查什么？出现毒副反应怎么办？

“这是很多肺癌患者出院之后最常问的三个问题。”湖南省第二人民医院副院长、肿瘤专家杨农说。

肖先生（化名）是一名广泛期小细胞肺癌患者，在湖南省第二人民医院肿瘤中心接受化疗联合免疫治疗。一次治疗间隙，个案管理师随访时发现他出现免疫性皮炎，随即协调其返院，并联动皮肤科开展多学科会诊，及时进行规范处置。

治疗过程中，个案管理师还协助肖先生整理资料，完成药物慈善赠药申请。全部治疗结束后，他每3个月需要复查，个案管理师提前统筹预约影像检查，让他半天内完成全部复查项目，再无缝衔接专家进行病情评估。

如今，肖先生已经生存5年半，身体状况维持良好。

“特别感谢个案管理团队，事无巨细的解答、提醒、帮忙，减轻了我们很多压力和迷茫。”肖先生说。

这正是当天发布的《整合医学-全程个案管理实践指南（肺癌篇）》试图解决的问题。

14年前，杨农团队开始探索肺癌全程个案管理，创新设置专职个案管理师岗位。专家负责制定诊疗方案，个案管理师则承担诊前筹备、诊中多学科衔接，以及诊后随访、不良反应处置、康复指导、心理支持和社会救助资源对接等工作。

“我们就是要让患者在医院有一位专属‘朋友’。”杨农说。

据团队介绍，经过十余年临床实践，该管理模式使患者候床时长缩短1.8天，非计划再入院率下降78%，就医满意度超过95%。

此次发布的指南，将这套长期实践进一步形成规范。作为中国工程院科技战略咨询项目“肿瘤全程个案管理发展战略研究”课题成果，指南由湖南省第二人民医院肿瘤中心牵头，樊代明、范先群等6位院士担任名誉主编，国内多学科权威专家共同参与编撰，打通“筛查—诊断—院内治疗—居家康复—长期随访—安宁疗护”全诊疗链条，并明确个案管理师准入资质，配套标准化评估表单、分层随访制度和不良反应分级处置流程。

与新药、新设备不同，这套模式并不依赖大额硬件投入。

杨农将其概括为“零新药、零新设备、零高端技术”的纯管理模式。也正因此，基层医疗机构同样可以参照实施。

当天，肺癌全程个案管理师精研班同步启动，将面向全国开展规范化人才培养。

从上午AI参与诊疗，到下午全程个案管理指南发布，这场会议呈现出肺癌诊疗正在发生的两种变化：一端，用AI提高筛查、分析和诊疗效率；另一端，用标准化管理把医疗服务从医院延伸到患者出院之后。

机器可以帮助医生处理更多数据，但最终面对患者的，仍然是医生。

当AI承担更多重复性工作，医生和医疗团队也有机会把更多精力放到诊疗决策、沟通和长期管理中。

相比争论“医生和AI谁更强”，这或许更接近正在发生的现实： 肺癌诊疗正在从“人机竞争”的想象，走向“人机协同”的临床实践。

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