肺结节很普遍存在，但是少有关于在社区中进行肺结节的鉴别诊断及临床评估的研究。来自南加州大学的研究者通过现存的电子病历档案调取了7112个有一个或一个以上结节的患者，进行鉴别。
他们的研究发表在2012年8月刊的IASLC杂志上。他们的研究揭示和应用了一个用于社区基础上鉴别肺部结节新的方法。
研究者将ICD-9编码，CPT编码和其他的编码方法整合成自动分类的方法，以便对结节进行分类。并且，与临床回顾性分析比较，这种自动分类的方法有96%的敏感性和86%的特异性。
作者认为，这个自动化分类方法“可以被用来研究大量人群的肺部结节的发病率和患病率，但也警告，应用这个自动方法分类方法筛选出来的阳性患者中，大约13%不符合我们关于一个或者多个结节的定义（比如，假阳性）。”
因为这个研究方法的敏感性大于特异性，作者建议将这个方法作为筛查手段，阳性患者再根据胸片结果以及现行的影像学研究进行特异性的回顾。
这个筛选方法不但对肺癌高特异性高危人群有利，而且也为肺结节的筛查提供了有用的信息。
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