项目团队牵头构建前瞻性多中心临床队列，融合CT影像组学、甲基化/羟甲基化片段组学及PET-CT跨模态信息，建立早期肺癌智能诊断与淋巴结转移评估模型，实现从单一影像判读向多源信息综合研判转变，《Radiology》杂志发表同期评述，认为团队研发的“隐匿性淋巴结转移识别智能模型”可作为人工智能应用于临床痛点问题的范例。依托智能机器学习分析，团队进一步革新淋巴结分期系统并定制个性化清扫策略，为早期肺癌精准分期、规范化清扫和个体化治疗决策提供了高质量中国证据。系列创新成果发表于Nature Communications、Radiology、Journal of Thoracic Oncology等高水平国际期刊。其中，淋巴结分期相关研究获美国胸科医师学会官方期刊同期评述，认为其为肺癌临床决策及分期体系修订提供了重要依据。

针对肺癌新辅助免疫治疗获益人群精准筛选、早期疗效精准预测的临床核心难题，项目团队依托多模态大数据与智能算法技术，创新性构建融合CT影像组学与肿瘤分子特征的一体化智能评估模型，可有效实现治疗前人群精准甄别，为临床免疫治疗方案制定与调整提供可靠的智能化辅助决策依据。为打破智能免疫评估技术缺乏统一评价规范、难以落地临床的行业痛点，团队制定肺癌免疫治疗人工智能辅助决策软件算法性能测试团体标准，填补了领域规范化评价空白，有效推动智能诊疗模型从基础研究、临床验证阶段，迈向标准化评价、规模化临床落地应用阶段。同时，团队深耕肿瘤微环境与单细胞组学基础研究，首次提出Non-MPR（未达主要病理缓解）分子分型，突破传统病理评估局限，为肺癌新辅助免疫治疗的精准分层、个体化干预提供了坚实的理论支撑与全新诊疗思路。该原创性成果已发表于《Cell》等国际顶尖高水平期刊，且成功入选2025年度“中国生物信息学十大进展”，充分彰显了团队在肿瘤智能免疫诊疗领域的前沿创新实力与行业影响力。

针对早期肺癌临床术式选择缺乏精准量化依据、个体化手术决策难度大的核心痛点，项目团队创新搭建DeepSurv术式风险评估体系，实现肺癌手术从经验化判断向智能化、标准化精准决策的跨越式升级。同时，团队搭建完备的肺癌智能诊疗多模态数据库平台，成功孵化国内首个癌症领域智能辅助手术规划III类医疗器械证，填补了人工智能在肺癌精准手术治疗领域的应用空白。此外，团队在国际上首次提出高危型早期肺癌全新形态学补充特征，相关成果被纳入《第五版WHO胸部肿瘤组织学分类》。同时创新研发半干斑点术中冰冻病理诊断新技术，大幅提升术中高危病理成分的识别精准度，构建起“术中病理精准判读+手术范围动态调整”的联动诊疗路径。依托成套技术体系，团队牵头开展基于术中病理指导早期肺癌手术决策的多中心前瞻性III期临床研究，其围术期核心研究成果入选欧洲普胸外科年会突破性临床研究。在此基础上，团队联合国内胸外科核心诊疗机构，牵头制定《基于术中快速冰冻切片指导外周型直径≤2cm肺结节手术决策的胸外科专家共识》，为国内肺结节的规范化手术诊疗提供了权威的行业标准。

本项目长期聚焦早期肺癌全程管理领域关键临床难题，在多项国家级、省部级课题的有力支撑下，系统性开展临床研究、转化研究与基础前沿研究，前瞻性布局人工智能赋能肺癌精准诊疗的核心关键技术。项目深度整合影像、分子、病理、多组学及临床多维大数据，成功构建适配中国人群、具备高质量本土循证证据支撑的早期肺癌智能化全程诊疗体系。系列成果针对性解决了精准诊断、手术辅助决策、围手术期疗效评估等一系列临床痛点，为早期肺癌全流程诊疗提供了创新型、标准化技术方案。有效推动我国早期肺癌诊疗模式从传统经验化判断，迈向多模态数据支撑、全流程智能赋能的规范化管理新阶段，为全面提升国内肺癌精准诊疗、标准化管理整体能力与水平筑牢了核心技术根基。