肺结节CT辅助筛查实验：小样本标注与假阳性控制

医学影像AI的落地难点往往不在模型精度，而在数据与流程。本阶段，实验室围绕肺结节CT辅助筛查开展实验，重点验证小样本条件下的可行迭代路径。
· 数据侧：与两家基层医疗机构合作，累计获得约1200例脱敏CT序列，采用半自动预标注加医生复核的方式，单例标注时间由约25分钟压缩至8分钟；
· 模型侧：在基线检测模型上引入假阳性抑制模块，在直径6mm以上结节灵敏度保持98%的前提下，每例假阳性灶由4.2个降至1.6个。
下一步计划：一是引入随访配对数据，验证模型对结节倍增时间估计的稳定性；二是开展阅片流程嵌入测试，评估AI初筛对医生阅片顺序的影响，避免提示偏倚干扰独立判读。
实验室坚持先小规模闭环、再扩大验证的节奏，当前结果均基于回顾性数据，暂不涉及前瞻性诊断结论。