实验室本期聚焦胸部CT肺结节辅助检测在真实院内数据上的稳定性问题。前期在单中心数据集上，模型对5mm以上结节的敏感度表现尚可，但迁移到合作医院数据后，假阳性明显上升，主要来自扫描参数差异、重建核不同以及呼吸伪影。
我们做了三件事：一是按设备与层厚分层抽样，建立小型多中心验证集，避免只用单一来源数据评估；二是引入分层强度归一化与肺部分区裁剪，减少灰度分布差异对特征的影响；三是用难负样本挖掘重训分类头，将血管断面、胸膜增厚等易混结构纳入重点。
阶段性结果：在内部多中心验证集上，固定敏感度下每例假阳性由约4.1降至2.3，结节检出敏感度基本持平。需要说明，这只是回顾性离线验证，尚未替代医生判断。
下一步计划：与放射科协商前瞻性静默运行，记录AI标记与医生最终报告的差异，并将输出改为结构化定位与随访建议，接入PACS阅片流程。目标是让系统在换院、换设备时不用重训即可使用，同时明确哪些情形必须转人工复核。
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