肺结节发病率非常高，隐藏其中的早期肺癌因为结节较小很难诊断，常引起延误诊断或过度治疗。为重视和解决这一问题，并基于以往经验特提出"难定性肺结节"这一新的分类。"难定性肺结节"定义为无法通过非手术活检明确诊断，且高度怀疑为早期肺癌的肺结节。可通过白春学提出的将"复杂问题简单化、简单问题数字化、数字问题程序化，程序问题体系化"的物联网医学技术，同质化提高评估肺结节中早期肺癌的敏感度和特异度，避免延误诊断和过度治疗。
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回顾历史，肺结节定义从早期的长径6 cm之内的结节影都称为肺结节，到目前只有长径3 cm内的病灶才称为肺结节[1,2,3]。这有利于发现其中更多的早期肺癌，改变长期生存率。但是，在临床实践中发现早期肺癌大多隐藏在长径1 cm左右或更小的结节中，怕漏诊易引起过度治疗，想避免过度治疗又很容易造成延误诊断。前者可误将良性结节诊断为早期肺癌而做不必要的手术，后者可因反复随访造成转移或微转移而丢失了治愈机会。为此，如何做好早期肺癌精准诊断成为临床一大难题。为解决这一难点，亟需要提出"难定性肺结节"这一概念，同时应加速研发诊断肺结节敏感度和特异度均高的新技术，才能最终实现"名医治未病、大医惠众生"愿景。
为提高肺结节评估水平和改善肺癌筛查预后，已将定义肺结节的长径从6 cm降到3 cm，而且提出根据其数量和密度进行分类[1,2]。此外，为了提高肺结节管理水平，又提出根据CT上肺结节的长径分为微小结节(5 mm之内)和小结节(5~10 mm)[3]，以利于提高同质化分级诊疗水平和增加肺结节患者在基层医院管理的安全感。这些均推动了肺癌的早诊和早治，但是仍然存在过度治疗和延误诊断两大问题。其原因是尽管随着活检技术的进步可诊断大多1 cm左右肺结节，但是仍然很难诊断较小的肺结节，特别是纯磨玻璃结节[4,5]。反复随访可延误诊断而丢失了治愈机会，反之又易造成过度手术治疗。为重视和解决这一问题，基于临床实践的经验[6]，特提出"难定性肺结节"这一新分类。"难定性肺结节"的定义为无法通过非手术活检明确诊断，且高度怀疑为早期肺癌的肺结节，旨在提醒医患双方及时发现隐藏在这些肺结节中的早期肺癌。可通过物联网医学技术，同质化提高评估肺结节中早期肺癌的敏感度和特异度，避免延误诊断和过度治疗。
从临床角度看，应用AI辅助评估和管理肺结节较常规影像学有很多优点[5,7,8]：(1)精准测定肺结节最长经；(2)更全面评估周边和浸润；(3)精准评估结节内血管及其生长状态。此外，AI还具有很多无可比拟的优势。(1)三维立体重建：利于精准地发现良、恶性结节的二维平面与三维立体的差别；(2)动态对比：利于自动精准地配对比较同一患者、不同时间、不同序列的同一部位病灶，包括比较三维立体密度和体积的变化，更精准地计算体积倍增时间；(3)深度学习：利于发现更多良、恶性结节的差别而辅助诊断；(4)深度挖掘：进一步发挥AI潜力，探查结节内部结构，可随着大数据的积累而逐渐尽可能多地发现良、恶性结节的特征性差别。由于AI可以"将复杂问题简单化、简单问题数字化"[9]，可逐步用于临床辅助评估肺结节，对减少过度治疗和延误诊断起到积极作用。
虽然目前已经开始重视AI的深度挖掘和智能处理等潜能，但是还处于既无专家共识，又无国内外标准的状态。如果想被更广泛地接受，必须全面融入物联网医学体系之中。物联网的三大基础流程中，除含有全面感知与可靠传输外，也含有智能处理功能[10,11]。可在原来AI将"复杂问题简单化、简单问题数字化"的基础上，再进一步加上"数字问题程序化，程序问题体系化"的功能[9]，全面体现物联网技术的优势，同质化提高难定性肺结节的诊治水平。
为此，中国物联网辅助肺结节评估与管理共识专家组修改了"物联网辅助评估管理肺结节中国专家共识"[8]，旨在应用AI辅助肺结节评估程序(PNapp 5A)管理，在初评和研判两个流程中使用。(1)初评：由初诊通过PNapp 5A的1A~3A程序执行共识。1A(Ask，询问)：录入吸烟史、肿瘤家族史、职业粉尘接触史和COPD病史等；2A(Assessment，评估)：应用CT评估肺结节外观与内涵的良、恶性特点和随访变化；3A(Advice，建议)：完善鉴别诊断所需的常规检查后，PNapp 5A自动反馈评估的肺结节恶性风险级别(低、中、高)，然后由初诊管理低级风险患者，中高度风险患者则由初评专家管理提出进一步检查意见；(2)研判：由初评和研判专家执行4A和5A程序。4A(Arrangement，安排)：对有活检适应证者，因地制宜选择非手术活检技术。不能除外感染者，可考虑经验性抗生素治疗1周复查；肺结节<10 mm者，可根据指南安排随访。肺结节>10 mm仍不能确诊时应该考虑为"难定性肺结节"，邀请更有经验的研判专家会诊；5A(Assistance，辅助)：辅助质量控制，参考组织病理、分子病理等安排术后常规管理或个体化管理。
应用影像学随访中发现肺结节有以下变化时，需考虑为恶性[3,5,7,8]：(1)肺结节长径增大，且肺结节长径倍增时间符合肿瘤生长规律；(2)病灶长径增大，并且出现实性成分；(3)病灶长径缩小，但其中实性成分长径增加；(4)出现符合肿瘤生长规律的血管生成；(5)外观呈现分叶、毛刺和或胸膜凹陷征。良性肺结节主要包括感染性病灶或非感染性肉芽肿、良性肿瘤例如错构瘤，以及血管损伤等情况，更多发于年轻及非吸烟患者中。
在可取得活检标本且对患者无明显危害时，可考虑非手术活检(内镜[12,13,14,15,16]和经皮穿刺[17,18])或手术活检(胸腔镜)。以便及时辅助确诊并指导治疗，避免过度治疗。从患者利益考虑首选非手术活检，手术活检仅用于不适合非手术活检或不能明确诊断，且功能显像或AI均考虑肺结节为恶性者。
为提高难定性肺结节的管理水平，更需要发挥专家的主观能动性。主要是定期随访，比较肺结节的外部结构和内部特征，或称"以貌取人，更重内涵"。这更需要专家的实践经验[8]，特别是具有万例左右诊断经验的专家对肺结节良、恶性鉴别诊断会更加精准。
随访时需注意和保证每次CT检查的扫描方案、扫描参数、图像显示、重建和测量方法的一致性。由软件支持专家阅片，并充分结合专家经验评估肺结节的风险概率[8]：(1)"低"风险指在综合考虑患者临床信息与结合专家经验后，怀疑肿瘤的可能性非常低，只需随访即可。"中"风险指需要个体化检查辅助，如人工智能和循环染色体异常细胞检查后再确定后期诊治方案，如果检查结果阴性则进行临床随访，如果结果阳性则进入高风险管理流程。"高"风险则指在考虑到上述因素后，需要进行人机多学科诊疗模式(multi disciplinary team，MDT)会诊，更加精准地评估肺结节。
在评估肺结节恶性风险的同时，需考虑到诊疗方法均应该与时俱进，风险分级的标准也需随之改变，同时还需考虑患者个人意愿。因此，很难简单定义何为最优选择。其意义不在于数值的准确性，而在于按照标准的流程执行，并加强风险评估意识，通过全面检查、系统评估，以及患者意愿选择后续诊疗。
如前所述，在AI基础上拓展为体系化物联网医学技术，才更有利于"将复杂问题简单化、简单问题数字化，数字问题程序化，程序问题体系化"，改善难定性肺结节的评估水平[8,9]。但是，目前AI还仅仅是辅助工具，存在假阳性和假阴性等问题，不能作为最终诊断。所以需要专家依据其临床经验核片，才有望发现肺结节中隐藏的早期肺癌。这需要一靠物联网医学技术，二靠专家经验，三靠人机MDT交流对话，辅助专家与AI系统的互相纠错共赢作用，有机融入初评与研判流程，才能立体改善难定性肺结节的诊治水平。
人机MDT会诊时，重要的是应用AI系统协助专家"更重内涵"地精准评估肺结节，尽管"分叶、毛刺和胸膜凹陷征"是恶性病灶的特点，但是在难定性肺结节中也会见到这些特点。所以需要AI深度挖掘其特征，协助专家鉴别诊断。人机MDT的另一优势是提醒专家纠错和精准管理，例如发现恶性风险时会及时提醒专家：(1)基线长径≤15 mm的结节，与基线相比长径增大2 mm；(2)基线长径>15 mm的结节，与基线相比长径增大15%以上；(3)原纯磨玻璃结节密度增加或其中出现实性成分，或原混杂性磨玻璃密度结节中实性成分增多；(4)新出现肺结节。
为规范这一工作和推广应用于临床，起到智惠众生作用，中国肺癌防治联盟已经成立AI辅助肺结节评估资格培训和认证委员会，为考试和考核合格者授予"人工智能辅助肺结节评估专家证书"，并为以后出台国家标准奠定基础。
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