Editorial Note
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Pulmonary nodule intelligent agent: from auxiliary diagnostic tools to a new paradigm of intelligent agent medicine - also discussing the formation of the discipline system of intelligent agent medicine

Chen Zhihong
Chen Zhihong
Department of Respiratory and Critical Care Medicine, Xinhua Hospital Affiliated to Shanghai Jiao Tong University School of Medicine; Institute of Respiratory Diseases, Shanghai Jiao Tong University School of Medicine, Shanghai 200092, China
,
Jia Zejun
Jia Zejun
Editorial Office of Metaverse Medicine, Shanghai 200032, China
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Pulmonary nodule intelligent agent: from auxiliary diagnostic tools to a new paradigm of intelligent agent medicine - also discussing the formation of the discipline system of intelligent agent medicine
Chen Zhihong
Chen Zhihong
Department of Respiratory and Critical Care Medicine, Xinhua Hospital Affiliated to Shanghai Jiao Tong University School of Medicine; Institute of Respiratory Diseases, Shanghai Jiao Tong University School of Medicine, Shanghai 200092, China
,
Jia Zejun
Jia Zejun
Editorial Office of Metaverse Medicine, Shanghai 200032, China
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21 世纪以来,肺癌始终是全球癌症死亡的首位原因,也是我国疾病负担最重的恶性肿瘤之一 [1‑2]。低剂量 CT (LDCT)筛查显著提高了早期肺癌检出率,但同时也带来了假阳性增加、过度干预、长期随访困难以及医疗资源分布不均等新挑战 [1‑5]。这些问题表明,未来肺癌防治体系需要解决的关键问题已不再是单纯 “发现结节”,而是如何围绕患者未来发生肺癌的风险开展连续、精准和可持续管理。

与此同时,人工智能 (artificial intelligence,AI)、大语言模型(large language model,LLM)、医学物联网(medical internet of things,MIoT)、数字孪生及元宇宙医学快速发展,正在推动医学从信息化时代迈向智能化时代,从循证医学时代迈向人机协同医学时代。在这一历史背景下,以医学智能体为代表的新型数字医疗主体开始出现,并逐渐成为未来智慧医疗体系的重要基础设施。

本期刊载的《AI 智能体赋能肺结节诊治研发进展及展望》一文,系统提出了肺结节智能体(Pulmonary Nodule AI Agent)的理论框架、技术体系和应用路径。文章指出,肺结节智能体并非传统意义上的 AI 辅助阅片软件,而是一种融合人工智能、医学 GPT、多模态数据、知识图谱、医学物联网、数字孪生及连续数字医疗体系的新型智能医疗系统。其核心目标不是单纯识别影像中的肺结节,而是持续管理患者未来发生肺癌的动态风险。这一理念标志着肺结节管理模式正在由 “发现结节时代” 迈向 “管理风险时代”,也意味着肺癌早诊体系正在发生深刻变革。

值得关注的是,白春学教授团队关于肺结节智能体的研究,并非源于近年来生成式人工智能兴起后的短期探索,而是建立在十余年持续积累的理论创新和临床实践基础之上。从 2011 年前后开展肺结节规范化诊治研究,到 2016 年牵头发表亚洲肺结节临床实践共识;从 2017 年提出医学物联网肺结节管理模式,到 2022 年发布全球首个 Expert Consensus on the Metaverse in Medicine;从医学 GPT 理论体系构建,到 BAIMGPT、PNapp 5A 以及肺结节智能评估管理一体机等创新实践,团队逐步形成了 “肺结节医学 — 物联网医学 — 数字医疗 — 医学 GPT— 元宇宙医学 — 医学智能体” 的连续创新链条 [4, 6‑10]

从学术演进角度分析,肺结节智能体不仅是人工智能在肺癌领域的技术升级,更可能代表一个新兴交叉学科的诞生。传统肺结节科学主要研究结节发现、诊断与治疗;数字医疗强调数据驱动的医疗模式;元宇宙医学关注虚实融合环境下的人机协同医疗;而智能体医学则进一步将感知、认知、推理、决策、执行、反馈和持续学习整合于统一框架之中,使智能系统由 “工具” 演变为 “数字医疗主体”。

从这一意义上讲,智能体医学并非简单的人工智能应用,而是医学范式的重要演进。其研究对象不仅包括疾病本身,更包括疾病风险、医疗流程、患者行为和健康生态系统;其研究方法不仅包括传统医学研究,还涵盖人工智能、认知科学、知识工程、复杂系统科学及数字治理理论;其核心目标则是实现从 “疾病治疗” 向 “风险治理”、从 “间断医疗” 向 “连续医疗”、从 “经验决策” 向 “人机协同决策” 的转变。

肺结节智能体正是这一新范式最具代表性的实践场景之一。由于肺结节管理需要长期随访、多学科协作、多模态融合和动态风险评估等,因此更适合成为智能体医学的重要试验场。本文提出的感知层、认知层、决策层、执行层和进化层五层架构,不仅适用于肺结节管理,也为未来肿瘤智能体、慢病智能体、睡眠智能体乃至数字医院智能体建设提供了参考框架。

然而,任何新学科的发展都不会一帆风顺。当前智能体医学仍面临数据异质性、模型漂移、AI 幻觉、可解释性不足、责任边界模糊及伦理治理体系滞后等挑战 [11‑14]。尤其在医疗领域,智能体不仅需要具备高水平认知能力,更必须具备可信性、安全性和可治理性。因此,未来学科建设的重点将逐步由 “提升模型性能” 转向 “提升系统可信度”,由 “追求更聪明的 AI” 转向 “建设更安全的 AI”。

展望未来,随着基础模型、多智能体协同系统、自主智能体、联邦学习、数字孪生和元宇宙医学生态持续发展,智能体有望成为继电子病历、互联网医疗之后医疗体系的第三代核心基础设施 [7‑10]。医生将更多承担复杂决策、价值判断和人文关怀职责,而智能体则承担持续监测、风险发现、路径推理和流程执行任务,最终形成 “智能体连续运行 — 医生高层决策 — 患者深度参与” 的新型医疗模式。

如果说循证医学改变了医学决策方式,精准医学改变了疾病分类方式,那么智能体医学则有望改变未来医疗运行方式。肺结节智能体的发展,或许正是这一历史进程的重要起点。我们期待更多临床医学专家、人工智能科学家、工程技术人员、管理学者和政策制定者共同参与智能体医学学科建设,推动医学由数字化迈向智能化,由疾病医学迈向风险医学,由医院医学迈向全生命周期健康医学。

未来已来。智能体医学时代正在开启。欢迎相关科学家和广大医务人员积极探索医学智能体,实现 “名医治未病,元医惠众生” 愿景!

References

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[2] de Koning H J, van der Aalst C M, de Jong P A, et al. Reduced lung‑cancer mortality with volume CT screening in a randomized trial [J]. N Engl J Med, 2020,382 (6):503‑513. 

[3] MacMahon H, Naidich D P, Goo J M, et al. Guidelines for management of incidental pulmonary nodules detected on CT images: from the fleischner society 2017 [J]. Radiology, 2017,284 (1):228‑243. 

[4] Bai C X, Choi C M, Chu C M, et al. Evaluation of pulmonary nodules: clinical practice consensus guidelines for Asia [J]. Chest, 2016,150 (4):877‑893. 

[5] Ardila D, Kiraly A P, Bharadwaj S, et al. End‑to‑end lung cancer screening with three‑dimensional deep learning on low‑dose chest computed tomography [J]. Nat Med, 2019, 25 (6): 954‑961. 

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[7] Yang D W, Zhou J, Chen R C, et al. Expert consensus on the metaverse in medicine [J]. Clin eHealth, 2022, 5: 1‑9. 

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[9] 白春学. 肺结节专家——BAIMGPT 白皮书 [J]. 元宇宙医学, 2025,2(2):55‑64. DOI:10.61189/530445nlxrhb. 

[10] 白春学. 医学 GPT 研发的挑战与解决方案 [J]. 元宇宙医学, 2026,3(1):11‑15. DOI:10.61189/799037wwkyrc. 

[11] Haibe‑Kains B, Adam G A, Hosny A, et al. Transparency and reproducibility in artificial intelligence [J]. Nature, 2020,586:E14‑E16. 

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[13] Lekadir K, Frangi A F, Porras A R, et al. FUTURE‑AI: international consensus guideline for trustworthy and deployable artificial intelligence in healthcare [J]. BMJ, 2025,388:e081554. 

[14] Cruz Rivera S, Liu X X, Chan A W, et al. Guidelines for clinical trial protocols for interventions involving artificial intelligence: the SPIRIT‑AI extension [J]. Lancet Digit Health, 2020, 2(10):e549‑e560.

Metaverse in Medicine

ISSN: 3006-4236

Volume 3, Issue 2

June 2026

Pages: 81-147

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