在《医学影像AI辅助诊断系统》实验室本轮实验中，我们聚焦一个偏工程化的问题：模型在单中心数据上检出率尚可，换到不同厂商、不同扫描协议的设备后，假阳性明显上升。本轮以肺部CT结节筛查为切入点展开验证。
要点一（进展）：对来自3家医院的约1.2万例薄层CT做统一重采样与窗宽窗位归一化，仅保留层厚≤1.5mm序列，并按设备厂商分层划分训练集与外部验证集；在主检出网络后接入轻量置信度校准模块，输出高/中/低三级提示而非单一概率值。
要点二（数据与流程）：外部验证集上每例平均假阳性由约4.1个降至2.3个左右，高置信度组医师复核耗时下降约三成；AI结果以结构化列表前置到阅片工作流，仅中低置信度病例进入逐层人工确认。
需要说明的是，磨玻璃结节的召回率仍偏低，低剂量扫描条件下的表现尚未充分评估。下一步计划引入报告文本作为弱监督信号，并在基层医院数据上做稳健性测试。我们的判断是：辅助诊断系统的可用性，更多取决于置信度是否可信，而非单纯的AUC数字。
评论