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门诊来了个“肺结节”患者,我找了个AI诊疗搭子

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*仅供医学专业人士阅读参考


我是呼吸科刘医生,在一家基层医院坐诊。

每天推开诊室的门,总能看到几张拿着CT报告、眉头紧锁的脸。这两年,肺结节的检出率越来越高,我的门诊里,十个患者里有六七个都是冲着“肺结节”来的。

说实话,准确判断结节良恶性,一直是临床工作的难点——判严了,患者吓得不轻;判松了,又怕漏掉早期肿瘤,担不起那个责。

上周的门诊,来了一位让我印象深刻的患者。

一位焦虑的45岁男性

患者男,45岁,体检发现右肺下叶6mm磨玻璃结节。他有10年吸烟史,父亲因肺癌去世。这些信息叠加在一起,让他极度焦虑——拿到体检报告当天就挂了我的号,反复问的一句话是:“医生,是不是肺癌?要不要马上手术?”

我调出他的CT影像反复查看:右肺下叶6mm纯磨玻璃结节,边界清楚,没有分叶和毛刺。从影像特征来看,恶性征象并不典型,但患者的吸烟史和家族史又属于高危因素。

那一刻我太理解他的焦虑了。高危因素摆在那儿,换谁都会往最坏的地方想。但我得冷静——结节的形态其实偏良性,按照Fleischner学会指南,这种纯磨玻璃结节结合危险因素,标准的处理方案是随访,而不是立刻穿刺或手术。

那天,我试了试DrSeek

那天我做了一个小小的尝试。我把患者的核心信息整理了一下,输入了最近在用的一个医学AI工具DrSeek,问它:患者男,45岁吸烟史10年,肺癌家族史,胸部CT示右肺下叶6mm纯磨玻璃结节,边界清楚,无分叶毛刺,请问下一步临床处理建议?

不到几秒钟,屏幕上跳出了答案。


我快速扫了一遍,心里那块石头落了地。它的建议和我此前的判断完全一致:建议6个月后复查胸部CT随访,若结节增大或密度增高再考虑活检或手术。

一点真实的感受

这次经历让我对AI辅助临床决策有了新的认识。

说实话,过去我对AI在医疗中的应用持保留态度。通用大模型虽然什么都能聊,但给出的医学建议常常模棱两可,缺乏可靠的循证来源。

DrSeek给我的感觉不太一样——它给出的每一条建议都有据可查,回答简洁、直接,没有“可能”“或许”这类模糊表述。

作为一名基层医生,我面对的患者类型多样,涉及的专科范围也很广。能在几秒内获得一份有循证依据的决策参考,对于提升门诊效率、减少漏诊风险、增强与患者的沟通说服力,都有实实在在的帮助。

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