医学影像AI辅助诊断：病灶检出与置信度校准

智慧医疗方向的《医学影像AI辅助诊断系统》本阶段实验，围绕胸部CT病灶检出的稳定性与可解释性展开，重点不在于把单点精度再抬高一点，而在于让模型知道自己在哪里不确定。

做法上，我们以3D卷积骨干做肺结节与实变灶的分割式检出，在推理端加入温度缩放与置信度分层：高置信区间直接输出病灶勾画与量化尺寸，中低置信区间退化为提示框并标出疑点位置，交由医生判断。同时对同一患者的多次扫描做纵向配准，用体积倍增时间等指标替代单次的阳性或阴性结论，降低扫描参数差异带来的误报。

要点：
· 阶段性进展：在两家外部医院回顾性数据上，直径≥4mm结节检出敏感度为91.2%，每例假阳性由2.7降至1.4；置信度分层后，医生复核工作量下降约三成。
· 下一步：接入结构化报告文本做弱监督训练，并在放射科日常阅片流程中试点反馈回流机制，用于持续校准判读阈值。