低剂量 CT（low-dose computed tomography，LDCT）在肺癌筛查中的广泛应用使越来越多的肺结节得以发现，而其中超过 20% 的结节是多发性肺结节。目前对于多发性肺结节尚无统一指南，主要是以影像学检查为主的诊断和管理策略。本文从影像学检查技术、多发性肺结节的特征以及随访管理等方面综述多发性肺结节的影像学管理现状和研究进展。
随着低剂量 CT（low-dose computed tomography，LDCT）在肺癌筛查中的广泛应用，使得越来越多的肺结节被检测出来。据相关研究[1-5]报道：通过 LDCT 进行肺癌筛查，肺结节在人群中的总检出率达 26.32%～31%，而肺癌的检出率为 0.4%～1.5%；通过 LDCT 筛查出来的肺结节中超过 20% 是多发性肺结节[5]，而此类肺结节的准确判断对治疗有很大影响，同侧不同肺叶或双侧的多发性肺结节在治疗上有很大的个体化因素[6-7]，从而导致当前对多发性肺结节还未形成统一的指南。孤立性肺结节（solitary pulmonary nodule，SPN）的管理主要依赖于对结节影像学特征的准确判断[8-10]，因此，本研究拟从影像学角度出发综述目前多发性肺结节的影像学管理现状和进展。
1 多发性肺结节的定义及分类
将影像学上表现为直径≤3 cm 的局灶性、类圆形、密度增高的实性或亚实性肺部阴影且数量≥2 个的结节定义为多发性肺结节[8]，多发性肺结节多表现为 1 个主结节伴 1 个或多个小结节。此定义是基于影像学表现，因此，对于肺结节的准确判断决定了后续的治疗和管理。
根据多发性肺结节的特点进行分类以便更好地管理。（1）结节密度分类：实性肺结节指肺内圆形或类圆形病变，病变阴影足以掩盖其中走行的血管和支气管影；亚实性肺结节指含有磨玻璃阴影的肺结节，根据是否有实性成份进一步分为纯磨玻璃结节（pure ground-glass nodules，pGGN）或混合型磨玻璃结节（mixed ground-glass nodules，mGGN）。（2）结节起源分类：分为多原发性肺结节和多发转移性肺结节，前者有不同的名称，如：同时性多发性肺结节[11]、异时性多发性肺结节[12]等，本文重点阐述多原发性肺结节的相关研究。
2 影像学检查技术
高分辨率胸部 CT 及 LDCT 是肺结节诊断和随访管理最常使用的影像学技术[8,13]。正电子发射计算机断层显像（positron emission tomography-computed tomography，PET-CT）视觉分析对无法在 LDCT 上定性的直径较大的多发性肺结节有较高的诊断准确性（AUC=0.893，95%CI 0.825～0.961）[14]，而 PET-CT 对于直径较小的肺结节（直径<8 mm）的鉴别并无明显优势[15]；对于既往有恶性肿瘤病史的患者，PET-CT 在肺结节的评估中表现出良好的诊断性能，在多发性肺结节中可以鉴定出需要进一步行组织学评估的结节[16]。超低剂量 CT（ultralow dose computed tomography，ULDCT）和磁共振成像（magnetic resonance imaging，MRI）等检查方法也在肺结节的筛查、诊断和管理中逐步被尝试使用[17-18]。采用与常规胸部 X 射线相同的放射剂量进行 ULDCT 筛查肺癌是可行的，结合最大强度投影（maximum intensity projection，MIP）和计算机辅助诊断（computer-aided detection，CAD），ULDCT 对肺结节的检出率可达 97.5%[19]，关于 ULDCT 和 LDCT 在肺结节检测中的实际效能的临床试验也已经逐步开展（NCT03305978）[20]。此外，和 CT 相比，3T-MRI 能够更加准确地检出直径> 5 mm 的肺结节[18]。随着多学科的融合发展，影像学检查技术不断地更迭，不仅减少了放射线对人体的辐射，而且提高了对肺结节的检测效能。
3 多发性肺结节的影像学管理
多发性肺结节的管理一直是临床医生面临的难题，目前认为在多发性肺结节评估中若有 1 个占主导地位的结节和（或）多个小结节者，建议单独评估每个结节，通过 CT 进行随访管理，必要时多学科讨论或借助新技术（如液体活检等）进行评估[8]。对多发性肺结节制定一个有条理的影像学评价方法比对 SPN 更加困难，但它们也有许多相同之处。
3.1 肺结节外观特征
根据当前现有的肺结节指南，结节大小是对其性质判断的主要因素之一[21-23]。良性或恶性病变可能或大或小，结节大小与恶性肿瘤不存在绝对的关系，多发结节性转移瘤的大小不一，而良性病变大小相对均一。
Horeweg 等[24]列出了结节大小与肺癌发生率之间的关系；见表 1。体积≤100 mm3或最大直径<5 mm 肺结节的肺癌发生率为 0.6%、0.4%，而在基线筛查中没有发现肺结节的肺癌发生率为 0.4%，二者差异无统计学意义，这提示此类小结节并不能预测肺癌的发生。此外，Missrie 等[25]通过对数字 X 线摄影（digital radiology，DR）上最大直径<6 mm 的结节分析发现，95.5% 的结节是钙化灶或者假阳性结节。多发性肺结节中大部分是微小结节（最大直径<5 mm），而此部分结节为恶性的可能性是很小的，因此，在多发性肺结节中应当关注体积（>100 mm3）或最大直径（> 5 mm）较大的结节。
表1
NELSON 筛查研究关于结节大小和肺癌发生率之间的关系[24]
在临床中评估肺结节的大小最常使用的指标是最大直径而非结节体积，然而有研究[26]表明：与半自动体积测量的肺结节大小相比，通过平均直径或最大直径评估肺结节体积导致结节体积平均被高估了 47.2% 和 85.1%，可见通过直径来评估结节的大小不是十分可靠。因此，在结节大小测定时引入半自动或人工智能算法测定结节体积大小或许可以更加准确评估肺结节的大小，从而为临床决策提供更加可靠的依据。
类风湿等良性病变导致的肺结节其边缘比较清晰，主要以实性圆形或类圆形结节为主，一般结合病史较容易鉴别[27]。恶性结节多表现为分叶、毛刺边缘、轮廓不规则、边界不清[28]，而边缘光滑锐利、密度均匀、边界清晰也是转移瘤的常见影像学征象。“放射冠”、胸膜尾征及晕轮征等比较典型的影像学表现也经常在肺癌中出现，晕轮征会随着病理特点而发生变化，反映了肿瘤在肺泡壁上的蔓延[29]。
肺结节位置在鉴别诊断中也有一定指向性：转移瘤一般边界清晰、密度均匀、大小不一，而且常出现在双肺中下肺野；原发性肺结核多好发于胸膜下通气良好的肺区，如上叶下部和下叶上部；约 2/3 的肺癌发生在肺上叶，尤其是右肺上叶最常受累[29]。
3.2 肺结节内部结构
不同密度的肺结节发生恶变的可能性是不一致的。大部分中、低危实性肺结节在随访过程中可以消退，而未消退的肺结节中仅少部分最终被确诊为肺癌[30]。对孤立性及多发性 pGGN 和 mGGN 的长期［（50.26±7.3）个月］随访发现有 31.3%（15/48）的结节自行消退、8.3%（4/48）的结节变小、43.8%（21/48）的结节未发生明显变化，16.7%（8/48）的结节出现了进展，4 个结节被最终确诊为肺癌[31]。
肺结节密度的改变对于肿瘤的判断有重要参考价值。Wu 等[32]对亚厘米的 pGGN 研究发现：肺结节相关血管增粗扭曲、肺结节边缘的毛糙以及清晰的肿瘤-肺界面可能提示浸润性病变。Revel 等[33]的研究也发现：当 CT 的纵隔窗口中测量到实性成份时，肺腺癌浸润的特异性为 86%～96%。与肺结节相关的支气管管壁的增厚以及管腔狭窄或不规则也提示结节恶性可能性大。
3.3 多发性肺结节数目
多发性肺结节管理无法避免的一个问题就是肺结节的数目。Heuvelmans 等[34]研究了关于结节数目和肺癌发生率之间的关系；见表 2。在基线 LDCT 筛查中，48.5% 的患者（n=3 392）至少有 2 个肺结节，而肺癌的发生率并没有随结节数目的变化而显著变化，因此，肺结节数目的多少并不能为结节性质的判断提供帮助，在 LDCT 筛查中发现的多发性肺结节应当单独评估，可依据现有的 SPN 指南进行管理。新增肺结节数目与肺癌发生率之间的关系也并不明显，但是新增肺结节数目与最大结节的大小之间存在负相关的关系，而较大结节演变为肺癌的可能性明显高于小结节[35]。尽管肺结节数目和发生肺癌之间无明显关系，但是对于较大的肺结节应该重视，这也是目前普遍的观点。
表2
基线 LDCT 筛查发现肺结节数目和肺癌发生率之间的关系[34]
3.4 肺结节随访
对于多发性肺结节，积极的临床干预是不提倡的。如前所述，绝大部分肺结节是良性的、甚至可自行消退，而且多发性肺结节有明显的个体化特点，不恰当的临床干预可能对后续其它肺结节的处理产生很大影响。因此，对于多发性肺结节应该立足于规范合理的随访，必要时才予以临床干预，同时要和患者建立和谐关系，对他们所产生的焦虑等消极情绪及时予以疏导[36]。
将结节倍增时间以及体积大小结合起来对肺结节进行危险分层从而对结节可以实行更好的管理[30]，肺结节非生长依赖性的特征，如肺结节位置、分布、边缘和形状等可以提高肺结节的良恶性预测[37]。Karki 等[38]提出：基于解剖结构进行分类以缩小鉴别诊断，然后明确相关的危险因素、结节大小及数量，对于高危结节可采取侵入性检查方法或 PET-CT 等检查进一步定性，定性后根据当前的孤立性肺结节指南或共识进行随访。这种方法融合了很多因素，对于肺结节的管理可能更加准确和个体化，但同时需要多学科进行协作，从而对肺结节的管理做出更加合理准确的判断。
对 MILD（Multicentric Italian Lung Detection）试验[31]数据分析发现：亚实性 GGN（尤其是 pGGN）演变为肺癌的可能较小，对于此类结节的管理，动态监测或许是最佳选择。而对于 mGGN（实性成份>50%），最佳观察时间是发现结节后的 36 个月内，随访过程中若有 1 个结节出现进展时，那么对于其它结节的观察也应当更加慎重[39]。对于多发性肺结节，尤其是 GGN，长期的影像学随访管理和必要的外科干预显示了可接受的肿瘤结果[40]。
Marcus 等[41]基于英国肺癌筛查试验的数据构建一个包含肺结节类型等 10 个指标的肺癌预测模型，对肺结节性质有良好的鉴别能力（AUC=0.882，95%CI 0.848～0.907）。Brock 肺癌预测模型也显示出了很好的良恶性鉴别效能（AUC=0.912，95%CI 0.891～0.932）[42]。尽管医生对恶性肺结节的预测要比预测模型准确，但是医生对于结节判断时所采用的检查更激进[43]，为了更好地给患者提供优质的服务，改进指南、落实指南以及宣传指南是必要的。
总体来说，直径<5 mm 的肺结节为恶性的可能性很小[24]，推荐在多发性肺结节的随访管理中侧重于直径>5 mm 的肺结节。对于多发性非高危肺结节，参考现有肺结节指南[8]，应该以占主导地位的肺结节进行随访管理；而对于存在至少 1 个高危结节的多发性肺结节的随访，通过相关预测模型和影像学检查技术等充分评估，参考现有指南[8,13,23]进行 CT 复查，观察有无变化，必要时可考虑侵入性检查（如：支气管内超声引导下肺活检术、经胸壁肺穿刺活检等）。对于多发性肺结节的诊断和治疗应当是基于多学科充分讨论后做出的最佳选择，从而谋求患者获益最大化。
4 总结与展望
多发性肺结节是当下乃至今后一段时间的突出临床问题。关于多发性肺结节的研究是多层面的，从基因水平、分子标志物、影像学特征及管理策略去进一步认识和理解多发性肺结节是必要的，对于多发性肺结节良恶性的准确评估有助于早期诊断、选择合适的诊疗策略和减少医疗费用。
对于多发性肺结节的管理应当以影像学资料为核心，结合相关临床资料，通过长期的规范随访管理，参考现有的（孤立性）肺结节指南，从而提高多发性肺结节的诊断准确性，减少不必要的临床干预。当下对于肺结节的鉴别诊断主要基于影像学检查以及免疫组织化学等病理结果，而通过整合蛋白组学的模型可以很好地从恶性肺结节中鉴别出良性肺结节，若将其运用于临床实际工作中，将可以减少对良性结节的不必要侵入性检查[44]。随着人工智能（artificial intelligence，AI）技术的发展，对于当下这种超高体量的影像图片，AI 技术的应用可以最大程度地提取重要病灶的特点并完成自动化检测、表征和定量任务，对结节的分类、测量及分层有很高的一致性，这不仅减少了放射科医生的工作量，而且避免了因不同医师之间的主观性所导致的差异[45]。
利益冲突：无。
作者贡献：武强负责选题、查找资料、撰写及修改论文；张博友负责查找资料、修改论文；孙飞负责修改论文；史宏灿负责选题、修改及审定论文。
随着低剂量 CT（low-dose computed tomography，LDCT）在肺癌筛查中的广泛应用，使得越来越多的肺结节被检测出来。据相关研究[1-5]报道：通过 LDCT 进行肺癌筛查，肺结节在人群中的总检出率达 26.32%～31%，而肺癌的检出率为 0.4%～1.5%；通过 LDCT 筛查出来的肺结节中超过 20% 是多发性肺结节[5]，而此类肺结节的准确判断对治疗有很大影响，同侧不同肺叶或双侧的多发性肺结节在治疗上有很大的个体化因素[6-7]，从而导致当前对多发性肺结节还未形成统一的指南。孤立性肺结节（solitary pulmonary nodule，SPN）的管理主要依赖于对结节影像学特征的准确判断[8-10]，因此，本研究拟从影像学角度出发综述目前多发性肺结节的影像学管理现状和进展。
1 多发性肺结节的定义及分类
将影像学上表现为直径≤3 cm 的局灶性、类圆形、密度增高的实性或亚实性肺部阴影且数量≥2 个的结节定义为多发性肺结节[8]，多发性肺结节多表现为 1 个主结节伴 1 个或多个小结节。此定义是基于影像学表现，因此，对于肺结节的准确判断决定了后续的治疗和管理。
根据多发性肺结节的特点进行分类以便更好地管理。（1）结节密度分类：实性肺结节指肺内圆形或类圆形病变，病变阴影足以掩盖其中走行的血管和支气管影；亚实性肺结节指含有磨玻璃阴影的肺结节，根据是否有实性成份进一步分为纯磨玻璃结节（pure ground-glass nodules，pGGN）或混合型磨玻璃结节（mixed ground-glass nodules，mGGN）。（2）结节起源分类：分为多原发性肺结节和多发转移性肺结节，前者有不同的名称，如：同时性多发性肺结节[11]、异时性多发性肺结节[12]等，本文重点阐述多原发性肺结节的相关研究。
2 影像学检查技术
高分辨率胸部 CT 及 LDCT 是肺结节诊断和随访管理最常使用的影像学技术[8,13]。正电子发射计算机断层显像（positron emission tomography-computed tomography，PET-CT）视觉分析对无法在 LDCT 上定性的直径较大的多发性肺结节有较高的诊断准确性（AUC=0.893，95%CI 0.825～0.961）[14]，而 PET-CT 对于直径较小的肺结节（直径<8 mm）的鉴别并无明显优势[15]；对于既往有恶性肿瘤病史的患者，PET-CT 在肺结节的评估中表现出良好的诊断性能，在多发性肺结节中可以鉴定出需要进一步行组织学评估的结节[16]。超低剂量 CT（ultralow dose computed tomography，ULDCT）和磁共振成像（magnetic resonance imaging，MRI）等检查方法也在肺结节的筛查、诊断和管理中逐步被尝试使用[17-18]。采用与常规胸部 X 射线相同的放射剂量进行 ULDCT 筛查肺癌是可行的，结合最大强度投影（maximum intensity projection，MIP）和计算机辅助诊断（computer-aided detection，CAD），ULDCT 对肺结节的检出率可达 97.5%[19]，关于 ULDCT 和 LDCT 在肺结节检测中的实际效能的临床试验也已经逐步开展（NCT03305978）[20]。此外，和 CT 相比，3T-MRI 能够更加准确地检出直径> 5 mm 的肺结节[18]。随着多学科的融合发展，影像学检查技术不断地更迭，不仅减少了放射线对人体的辐射，而且提高了对肺结节的检测效能。
3 多发性肺结节的影像学管理
多发性肺结节的管理一直是临床医生面临的难题，目前认为在多发性肺结节评估中若有 1 个占主导地位的结节和（或）多个小结节者，建议单独评估每个结节，通过 CT 进行随访管理，必要时多学科讨论或借助新技术（如液体活检等）进行评估[8]。对多发性肺结节制定一个有条理的影像学评价方法比对 SPN 更加困难，但它们也有许多相同之处。
3.1 肺结节外观特征
根据当前现有的肺结节指南，结节大小是对其性质判断的主要因素之一[21-23]。良性或恶性病变可能或大或小，结节大小与恶性肿瘤不存在绝对的关系，多发结节性转移瘤的大小不一，而良性病变大小相对均一。
Horeweg 等[24]列出了结节大小与肺癌发生率之间的关系；见表 1。体积≤100 mm3或最大直径<5 mm 肺结节的肺癌发生率为 0.6%、0.4%，而在基线筛查中没有发现肺结节的肺癌发生率为 0.4%，二者差异无统计学意义，这提示此类小结节并不能预测肺癌的发生。此外，Missrie 等[25]通过对数字 X 线摄影（digital radiology，DR）上最大直径<6 mm 的结节分析发现，95.5% 的结节是钙化灶或者假阳性结节。多发性肺结节中大部分是微小结节（最大直径<5 mm），而此部分结节为恶性的可能性是很小的，因此，在多发性肺结节中应当关注体积（>100 mm3）或最大直径（> 5 mm）较大的结节。
表1
NELSON 筛查研究关于结节大小和肺癌发生率之间的关系[24]
在临床中评估肺结节的大小最常使用的指标是最大直径而非结节体积，然而有研究[26]表明：与半自动体积测量的肺结节大小相比，通过平均直径或最大直径评估肺结节体积导致结节体积平均被高估了 47.2% 和 85.1%，可见通过直径来评估结节的大小不是十分可靠。因此，在结节大小测定时引入半自动或人工智能算法测定结节体积大小或许可以更加准确评估肺结节的大小，从而为临床决策提供更加可靠的依据。
类风湿等良性病变导致的肺结节其边缘比较清晰，主要以实性圆形或类圆形结节为主，一般结合病史较容易鉴别[27]。恶性结节多表现为分叶、毛刺边缘、轮廓不规则、边界不清[28]，而边缘光滑锐利、密度均匀、边界清晰也是转移瘤的常见影像学征象。“放射冠”、胸膜尾征及晕轮征等比较典型的影像学表现也经常在肺癌中出现，晕轮征会随着病理特点而发生变化，反映了肿瘤在肺泡壁上的蔓延[29]。
肺结节位置在鉴别诊断中也有一定指向性：转移瘤一般边界清晰、密度均匀、大小不一，而且常出现在双肺中下肺野；原发性肺结核多好发于胸膜下通气良好的肺区，如上叶下部和下叶上部；约 2/3 的肺癌发生在肺上叶，尤其是右肺上叶最常受累[29]。
3.2 肺结节内部结构
不同密度的肺结节发生恶变的可能性是不一致的。大部分中、低危实性肺结节在随访过程中可以消退，而未消退的肺结节中仅少部分最终被确诊为肺癌[30]。对孤立性及多发性 pGGN 和 mGGN 的长期［（50.26±7.3）个月］随访发现有 31.3%（15/48）的结节自行消退、8.3%（4/48）的结节变小、43.8%（21/48）的结节未发生明显变化，16.7%（8/48）的结节出现了进展，4 个结节被最终确诊为肺癌[31]。
肺结节密度的改变对于肿瘤的判断有重要参考价值。Wu 等[32]对亚厘米的 pGGN 研究发现：肺结节相关血管增粗扭曲、肺结节边缘的毛糙以及清晰的肿瘤-肺界面可能提示浸润性病变。Revel 等[33]的研究也发现：当 CT 的纵隔窗口中测量到实性成份时，肺腺癌浸润的特异性为 86%～96%。与肺结节相关的支气管管壁的增厚以及管腔狭窄或不规则也提示结节恶性可能性大。
3.3 多发性肺结节数目
多发性肺结节管理无法避免的一个问题就是肺结节的数目。Heuvelmans 等[34]研究了关于结节数目和肺癌发生率之间的关系；见表 2。在基线 LDCT 筛查中，48.5% 的患者（n=3 392）至少有 2 个肺结节，而肺癌的发生率并没有随结节数目的变化而显著变化，因此，肺结节数目的多少并不能为结节性质的判断提供帮助，在 LDCT 筛查中发现的多发性肺结节应当单独评估，可依据现有的 SPN 指南进行管理。新增肺结节数目与肺癌发生率之间的关系也并不明显，但是新增肺结节数目与最大结节的大小之间存在负相关的关系，而较大结节演变为肺癌的可能性明显高于小结节[35]。尽管肺结节数目和发生肺癌之间无明显关系，但是对于较大的肺结节应该重视，这也是目前普遍的观点。
表2
基线 LDCT 筛查发现肺结节数目和肺癌发生率之间的关系[34]
3.4 肺结节随访
对于多发性肺结节，积极的临床干预是不提倡的。如前所述，绝大部分肺结节是良性的、甚至可自行消退，而且多发性肺结节有明显的个体化特点，不恰当的临床干预可能对后续其它肺结节的处理产生很大影响。因此，对于多发性肺结节应该立足于规范合理的随访，必要时才予以临床干预，同时要和患者建立和谐关系，对他们所产生的焦虑等消极情绪及时予以疏导[36]。
将结节倍增时间以及体积大小结合起来对肺结节进行危险分层从而对结节可以实行更好的管理[30]，肺结节非生长依赖性的特征，如肺结节位置、分布、边缘和形状等可以提高肺结节的良恶性预测[37]。Karki 等[38]提出：基于解剖结构进行分类以缩小鉴别诊断，然后明确相关的危险因素、结节大小及数量，对于高危结节可采取侵入性检查方法或 PET-CT 等检查进一步定性，定性后根据当前的孤立性肺结节指南或共识进行随访。这种方法融合了很多因素，对于肺结节的管理可能更加准确和个体化，但同时需要多学科进行协作，从而对肺结节的管理做出更加合理准确的判断。
对 MILD（Multicentric Italian Lung Detection）试验[31]数据分析发现：亚实性 GGN（尤其是 pGGN）演变为肺癌的可能较小，对于此类结节的管理，动态监测或许是最佳选择。而对于 mGGN（实性成份>50%），最佳观察时间是发现结节后的 36 个月内，随访过程中若有 1 个结节出现进展时，那么对于其它结节的观察也应当更加慎重[39]。对于多发性肺结节，尤其是 GGN，长期的影像学随访管理和必要的外科干预显示了可接受的肿瘤结果[40]。
Marcus 等[41]基于英国肺癌筛查试验的数据构建一个包含肺结节类型等 10 个指标的肺癌预测模型，对肺结节性质有良好的鉴别能力（AUC=0.882，95%CI 0.848～0.907）。Brock 肺癌预测模型也显示出了很好的良恶性鉴别效能（AUC=0.912，95%CI 0.891～0.932）[42]。尽管医生对恶性肺结节的预测要比预测模型准确，但是医生对于结节判断时所采用的检查更激进[43]，为了更好地给患者提供优质的服务，改进指南、落实指南以及宣传指南是必要的。
总体来说，直径<5 mm 的肺结节为恶性的可能性很小[24]，推荐在多发性肺结节的随访管理中侧重于直径>5 mm 的肺结节。对于多发性非高危肺结节，参考现有肺结节指南[8]，应该以占主导地位的肺结节进行随访管理；而对于存在至少 1 个高危结节的多发性肺结节的随访，通过相关预测模型和影像学检查技术等充分评估，参考现有指南[8,13,23]进行 CT 复查，观察有无变化，必要时可考虑侵入性检查（如：支气管内超声引导下肺活检术、经胸壁肺穿刺活检等）。对于多发性肺结节的诊断和治疗应当是基于多学科充分讨论后做出的最佳选择，从而谋求患者获益最大化。
4 总结与展望
多发性肺结节是当下乃至今后一段时间的突出临床问题。关于多发性肺结节的研究是多层面的，从基因水平、分子标志物、影像学特征及管理策略去进一步认识和理解多发性肺结节是必要的，对于多发性肺结节良恶性的准确评估有助于早期诊断、选择合适的诊疗策略和减少医疗费用。
对于多发性肺结节的管理应当以影像学资料为核心，结合相关临床资料，通过长期的规范随访管理，参考现有的（孤立性）肺结节指南，从而提高多发性肺结节的诊断准确性，减少不必要的临床干预。当下对于肺结节的鉴别诊断主要基于影像学检查以及免疫组织化学等病理结果，而通过整合蛋白组学的模型可以很好地从恶性肺结节中鉴别出良性肺结节，若将其运用于临床实际工作中，将可以减少对良性结节的不必要侵入性检查[44]。随着人工智能（artificial intelligence，AI）技术的发展，对于当下这种超高体量的影像图片，AI 技术的应用可以最大程度地提取重要病灶的特点并完成自动化检测、表征和定量任务，对结节的分类、测量及分层有很高的一致性，这不仅减少了放射科医生的工作量，而且避免了因不同医师之间的主观性所导致的差异[45]。
利益冲突：无。
作者贡献：武强负责选题、查找资料、撰写及修改论文；张博友负责查找资料、修改论文；孙飞负责修改论文；史宏灿负责选题、修改及审定论文。
