随着胸部低剂量螺旋CT扫描技术的普及，我们越来越多地检测到肺结节的存在，其中不少还是多发性的肺结节。
许多人在拿到CT检查结果后，看到如“肺结节”、“多发”等字样就会感到担忧，疑虑这些结节是否严重，是否为恶性。但实际上，大多数检测到的肺结节都是良性的。
为了帮助预测多发性肺结节的恶性风险，北京大学等机构的医生们开发出了一种工具。
肺结节的出现原因多样，除了恶性外，许多肺结节都是良性的，这可能是由于感染性肿、结核病、慢性炎症、纤维化、肺部瘢痕或良性等多种因素所导致。
据多项研究显示，在所有检测到的肺结节中，仅有不到5%是恶性【1, 2】。就像我们的皮肤在遭遇磕碰后会出现伤口和淤青一样，肺部在面对如结核杆菌、病毒、霉菌等微生物的感染时，也会在CT上表现为肺结节。
虽然大部分肺结节无需过度担心，但对于年龄较大、结节直径较大或具有某些特定特征的患者，需要格外注意。例如，患者的年龄、性别、结节大小、形态、位置以及性质等都与结节的恶性风险相关。
针对多发性肺结节的特性，以往用于单发性肺结节的预测模型可能并不完全适用。北京大学与首尔大学的研究者们合作开发出了一种专门用于预测多发性肺结节性质的机器学习模型，该模型已发表在Clinical Cancer Research杂志上【3】。
这款名为PKU-M的模型使用了520位患者的1,739个肺结节数据进行建模，并在包括中韩两国患者的数据中进行了验证。PKU-M模型的预测表现优异，其准确率高于专家医生和之前的各种机器学习模型。
研究人员还设计了一个网页端工具，方便用户使用。用户只需输入病人的临床特征和结节特征，点击计算，即可得出恶性概率（网址：mpn.）。
例如，一位64岁的男性患者，有肺癌家族史和吸烟史，其标志物有所升高。一次胸部CT扫描发现双侧肺部散在两个结节。其中右下叶的一个结节大小为21mm，实性且呈现出毛刺和分叶状。通过PKU-M模型预测其癌变概率为87.4%。后续手术切除后，病理检查证实为鳞状细胞癌。
尽管PKU-M模型是目前最为准确的模型之一，对良性和恶性结节的区分度最高，但有时也会对某些恶性结节给出较低的恶性评分（分数越低表示恶性概率越低）。此工具仅供辅助参考之用，患者仍需与医生进行深入沟通和商量。
期待未来能有更多数据和模型为肺结节的预测提供更准确的支持，以实现精准治疗并减少不必要的负担。
本信息仅供参考之用，不构成任何建议。如有任何疑问或需要进一步了解相关信息，请咨询专业医生。
参考文献
1. 相关研究文献一
2. 相关研究文献二