原发性肺癌标准数据集（2021版）

　　肺癌是世界上最常见的恶性肿瘤，其死亡率居恶性肿瘤的首位。《2020年全球癌症统计》数据显示：2020年，全球新增肺癌病例220万例、死亡180万例，位居恶性肿瘤发病的第1位、死亡的第2位。我国肺癌疾病负担沉重，国家癌症中心发布的《2019中国肿瘤登记年报》数据显示：2015年我国新发肺癌病例78.7万例、死亡63.1万例，位居我国恶性肿瘤发病和死亡的首位。早期肺癌患者的5年生存率为90%以上，ⅠA期肺癌患者降为60%，而Ⅱ到Ⅳ期的肺癌患者的5年生存率从40%降到5%以下。因此，“早发现，早诊断，早治疗”是提高肺癌患者生存率的关键。 　　随着计算机技术的不断发展、医疗数据的大量累积及新型高效算法的研发，使得人工智能技术在医疗领域快速发展，肺癌的智能化诊疗成为实现肺癌“早发现，早诊断，早治疗”的新手段。“算法+有效数据+计算能力”是医疗与人工智能相结合的关键因素，数据的质量和数量更是其核心所在。珍贵的临床诊疗数据是研发肺癌相关智能诊疗算法的重要基础，但受限于目前我国乃至全球缺乏统一标准的结构化肺癌临床诊疗数据集，跨机构的大数据合作研究难以开展，形成大量的“数据孤岛”。我国虽自2002年开始采用国际疾病编码和国际手术编码，但这两大编码标准不足以覆盖肺癌诊疗的全流程信息，因此，建立肺癌数据标准，打破医疗机构之间的数据壁垒迫在眉睫。 　　基于此，互联网医疗系统与应用国家工程实验室组织肿瘤科、呼吸内科、胸外科、病理科、影像科、超声科、检验科等临床与医技专家、医疗大数据研究学者及数据库开发人员，经多次论证编著了原发性肺癌的标准数据集。数据集由26部分组成，涵盖了肺癌诊断、治疗、预后、科研等全维度信息，是肺癌患者全流程诊疗信息结构化和标准化的高质量数据集。数据集的编撰将为肺癌诊疗信息的收集提供统一、规范、全面的数据标准，打破各地区及各医疗机构间存在的信息壁垒，保障大数据与人工智能技术在辅助肺癌临床诊疗中的深入应用，为肺癌患者的精准诊断、个体化治疗，以及愈后质量改善、生存期延长等奠定坚实基础。