2026年9月12日至15日，由国际肺癌研究协会（IASLC）主办的2026世界肺癌大会（WCLC 2026）在韩国首尔隆重召开。作为全球胸科肿瘤学领域规模最大、影响力最广的学术盛会，本届大会汇聚全球顶尖研究者、临床医生及患者倡导者，并将集中呈现肺癌诊疗领域的前沿突破与未来图景。
编者按：2026年9月12日至15日，由国际肺癌研究协会（IASLC）主办的2026世界肺癌大会（WCLC 2026）在韩国首尔隆重召开。作为全球胸科肿瘤学领域规模最大、影响力最广的学术盛会，本届大会汇聚全球顶尖研究者、临床医生及患者倡导者，并将集中呈现肺癌诊疗领域的前沿突破与未来图景。
本届大会上“IASLC-CAALC-CSCO联合论坛”以“肺癌领域抗体药物偶联物（ADC）、双特异性抗体与AI工具：中国引领的创新与全球转化”为主题，集中展示中国在创新药物与人工智能（AI）辅助诊疗领域的成果。复旦大学附属中山医院白春学教授、杨达伟教授分别作为联合论坛见证者、推动者与青年学者代表参与专题报告与讨论。《肿瘤瞭望》特邀白春学教授、杨达伟教授接受专访，围绕AI在肺癌诊疗中的角色演进、筛查策略、肺结节管理、资源下沉及未来方向展开对话。
IASLC-CAALC-CSCO联合论坛与中国创新的全球化路径
《肿瘤瞭望》：作为联合论坛发展的见证者和推动者，请您分享下从最初的学术交流到今天更加关注创新成果的全球转化，您认为这一平台的定位正在发生哪些变化？相较于往届，本届“中国专场”在议程设置上有哪些革新？
白春学教授：“IASLC-CAALC-CSCO联合论坛”前身为“China Day”，起源于2011年阿姆斯特丹世界肺癌大会（WCLC）。当时中国参会人数已逾500人，学者经验丰富、亟需交流平台，我向国际肺癌研究协会（IASLC）领导层提议设立“China Day”，迅速获得同意。2013年悉尼WCLC期间正式设立，起初由IASLC与中国肺癌防治联盟（CAALC）共同创立，随后中国临床肿瘤学会（CSCO）加入，形成联合论坛，成为集中展示中国创新成果、推动全球转化的重要平台。
经过多年发展，本届“IASLC-CAALC-CSCO联合论坛”的定位更加清晰，主要包括两方面。第一，创新性。中国创新药研究已引发国内外广泛关注；第二，AI在全球范围内获得更广泛重视。中国在AI、生成式预训练模型（GPT）及元宇宙医学应用方面处于国际第一阵营。但仍需强调的是，我国新药研发相较国际先进水平仍有差距，目前多处于以候选化合物设计、合成与筛选为主的第三层次创新阶段。新药研发需先明确靶点、获得先导化合物，再通过计算机设计数千至数万种化合物并筛选，如酪氨酸激酶抑制剂（TKI）。未来应争取发现EGFR、ALK等具有临床价值的靶点，实现第一、第二层次创新，方能真正具备国际引领能力。值得欣慰的是，中国在AI应用方面不亚于其他国家，如辅助患者信息整理、论文撰写及科研；本团队亦将GPT用于疾病防治，在本届大会上，类似尝试较少。
在合作层面，个人认为未来 “IASLC-CAALC-CSCO联合论坛”应从单纯的会议合作迈向更高层次的体系合作，不仅参会讨论，还应共同设计大会架构与重点方向。于这一思考，我也建议IASLC未来更多关注早诊早治。目前，AI可诊断5 mm至1 cm早期肺癌，手术后10年以上生存率可达92%；此类患者平均50岁，术后1个月即可工作。相比之下，药物治疗多仅延长无进展生存期（PFS）、总生存期（OS）数月，获益有限。唯有早诊早治，才能真正战胜肺癌。
《肿瘤瞭望》：请您分享下参与这次联合论坛的整体感受？与往届相比，本届中国专场在学术氛围、国际关注度和讨论深度方面有哪些变化？
杨达伟教授：今年我以青年学者身份受邀参加“IASLC-CAALC-CSCO联合论坛”，收获颇多。作为本届WCLC体量最大的联合专场，论坛历时4小时，日程紧凑、内容充实，整体学术氛围热烈，国际关注度也进一步提升。
与往届相比，本届中国专场在学术传承与讨论深度上均有明显变化。大会主旨报告环节，往年由白春学教授、吴一龙教授及周彩存教授等前辈专家担任主讲；今年特别安排青年学者围绕AI、抗体药物偶联物（ADC）及双特异性抗体联合治疗等前沿方向作主旨演讲，体现了中国肺癌领域学术传承与青年力量的接续。
学术环节延续评审与三个联盟共同评分机制，评选代表性临床研究，聚焦耐药后治疗及耐药机制等前瞻性探索，讨论深度较往届进一步拓展。互动投票作为保留环节，现场观众扫码参与，结果以热图字幕实时呈现，讨论氛围热烈；同时征集明年中国专场重点话题，为持续提升中国专场影响力提供了方向。整体而言，本届中国专场既保持了学术深度，也增强了互动性与延续性。
AI在肺癌诊疗中的角色演进——从辅助工具到临床决策伙伴
《肿瘤瞭望》：从本届WCLC的整体议程来看，您认为今年大会呈现的AI研究有哪些值得特别关注的变化？当前AI在哪些肺癌诊疗环节中已经能够提供现有手段之外的增量临床信息或决策支持？
白春学教授：本届WCLC大会公布了多项关于AI应用的研究进展，部分已较为成熟。例如，AI检索文献效率远超人工；AI辅助科研设计乃至新药设计初露端倪，显示出独特优势；患者管理方面也积累了较多经验。
其中，本届会议的一大亮点是团队展台展示的BAIMGPT智能体。与通用GPT不同，其专业针对呼吸疾病患者，尤其早期肺癌和肺结节诊疗。本团队已将GPT发展至智能体阶段，可在医生指导下对1 cm以下肺结节作出大部分明确诊断，继而手术，10年生存率可达90%以上。我们欢迎各方共同参与，使患者更大获益，这也是未来方向。
值得一提的是，在“IASLC-CAALC-CSCO联合论坛”杨达伟教授报告后，我进一步提出：当前AI在早诊及分层管理方面已显现价值，如何将经验拓展至晚期肺癌治疗与管理，例如辅助诊断与治疗决策、管理患者提高康复率，使5年生存率大幅提高，是下一步方向；当然，也期待10年生存率。相信在元宇宙医学辅助下，本团队及CAALC将与国内同道团结，保持国际领先水平。
杨达伟教授：本届WCLC与以往不同，设有独立AI诊断专场，包括肺癌筛查专场，以及晚期治疗后耐药患者后续治疗方案的AI辅助诊疗；会前会还设有针对肺癌年轻医生教学的AI专场，以分组探讨形式进行。这一系列安排表明，AI在肺癌诊疗中的角色正从辅助工具向临床决策伙伴演进。
近期，IASLC已成立AI专题工作组（AI Task Force），希望以类似其他专业委员会的形式，快速推进AI与肿瘤治疗的双向联合。国内方面，近期发布多种智能体，通用智能体已进入千家万户；普通医生每日也使用AI辅助文献检索、制定临床最新诊疗方案。然而，如何在临床场景中应用AI智能体，仍是未知数。为此，国家已出台相应政策，并发布数个中试基地，将快速赋能AI产品，尤其AI智能体，在真实医疗环境中通过合规合法方式赋能基层医生及三级医生，开展多学科团队（MDT）疑难杂症讨论，并快速规范诊断流程。
AI与肺癌筛查——风险预测如何真正改变筛查策略？
《肿瘤瞭望》：对于传统筛查标准之外的人群，例如部分不吸烟但具有其他风险因素的人群，您在临床上会关注哪些风险特征？未来AI风险模型有可能在哪些方面补充现有筛查策略？
杨达伟教授：吸烟人群肺癌筛查标准是当前领域热点。2024年国家卫生健康委员会（国家卫健委）发布的国内肺癌筛查标准已将一级亲属肺癌病史纳入，但相关规范化指标在全球范围内仍待明确。
近期，中国台湾地区杨泮池教授牵头的TALENT研究提出，非吸烟人群中同样存在肺癌高风险人群，并建议针对该人群制定筛查标准；但该研究尚未回答能否有效筛选非吸烟人群及是否降低肺癌死亡率。
在此背景下，本届WCLC上，肺癌筛查委员会专家提出研究方案，拟通过AI方法筛选出22个非吸烟高危因素，并将于近期通过全球学者联合研究方式启动。国内也将积极响应，针对非吸烟人群开展科学有效的前瞻性队列研究，以制定规范化筛查标准。这一方向有望弥补现有筛查策略对非吸烟高危人群覆盖不足的问题，推动筛查标准更加精准、规范。
AI与肺结节管理——从“发现结节”到“管理结节”
《肿瘤瞭望》：您团队开发的BAIMGPT智能体，正是将PNapp 5A标准化流程、影像AI辅助检出与医学GPT智能问答整合为一体，旨在辅助基层医生完成从结节检出、风险分层到随访建议的闭环管理。结合您的临床实践，您认为AI真正能够帮助医生解决的核心问题是什么？
杨达伟教授：BAIMGPT智能体的核心价值，在于将肺结节管理从“单点检出”推进到“全程闭环管理”。其总结了白春学教授团队近10年从AI大模型到深度学习再到多模态的经验，最终以智能体形态面向基层医生和临床应用场景。具体而言，智能体可进行多任务分解，覆盖临床诊断、治疗方案制定，以及高危肺结节术前、术中、术后全程管理。
近期，白春学教授也向团队提出新要求：不仅要关注结节本身，还要针对肺功能开展术后康复训练；对筛查出的慢性阻塞性肺疾病（COPD）、冠心病患者，如何联合心肺运动进行更好康复。若采用传统AI模型单任务逐个分解，效率无法满足临床需求；而通过智能体，可一键导入文字、图像、视频等多模态数据，24小时全程在线实时生成符合临床诊疗的科学化管理方案。本团队将于近期发起真实世界随机对照研究，按照国家卫生健康委员会（国家卫健委）法规规范进行评测，期待在明年WCLC呈现更完整、更成熟、临床可直接应用的产品形态。
AI赋能优质医疗资源下沉——从“名医治未病”到“元医惠众生”
《肿瘤瞭望》：请您结合团队实践经验，分享下BAIMGPT智能体目前的基层实践落地进展如何？在基层医疗机构的推广应用中，有哪些经验值得分享？不同层级医院使用同一AI系统时，如何保证数据质量、诊断标准和临床决策的一致性？
杨达伟教授：目前，团队在联盟1000家分中心中，采取以中心医院辐射社区医院的部署策略。之所以不直接落地至基层或家庭医生，是因为其可能承担超出职业范围的诊断流程或能力；因此，本团队选择部署至二级医院或三级医院，并通过其附属社区医联体向下延伸。在此过程中，BAIMGPT承担了关键环节：其5A流程涵盖病史收集、影像AI辅助诊断、多模态生物标志物演算，以及全流程指南符合和质控；同时纳入情绪焦虑问卷，可安抚患者对未知结节演变的焦虑情绪。在联盟科学化质控管理下，也尽量减轻AI对算力的负担。通过复旦大学类脑智能科学与技术研究院宋莉莉教授牵头的四大慢病专项及AI中试基地课题经费，为基层赋能提供了更好的绿色通道
为保证不同层级医院数据质量、诊断标准和临床决策的一致性，团队首先通过联盟网络发布最新数据质控标准，包括传统纸质问卷、数字化电子数据库，并在数据库中添加质控智能体；同时与IASLC等国际协会保持沟通。肺癌分期方面，第九版TNM分期已进入临床，第十版相关工作近期启动；在早期肺癌诊治方面，我们将与国际最前沿临床研究协会同步。国内范围内，通过各级学习班，明年5月白教授召开的ISRD年会会前将安排一整天不同联盟基层医院培训。该培训班与其他培训班不同，更多聚焦如何教育、辅导临床医生科学应用智能体，科学解释AI模型衍生出的算法；同时围绕全程管理，邀请不同学科专家共同赋能基层医生，提高肺结节诊治能力。
《肿瘤瞭望》：从“名医治未病”到“元医惠众生”，您认为AI智能体在弥合医疗资源不均、推动优质诊疗能力下沉方面，其核心竞争力是什么？AI从“指南推荐”到“基层落地”的过程中，当前最大的障碍是什么？
白春学教授：AI智能体在推动优质诊疗能力下沉方面的核心竞争力，源于本团队早期提出的物联网医学理念。2008年，团队在全球最早提出物联网医学，即全面感知、可靠传输、智能处理；其中智能处理即AI。2008年至2015年，团队进一步研发出智能体，并加入“落地执行”，形成全面感知、可靠传输、智能处理、落地执行的闭环。
达到落地执行层次后，一般基层医生甚至全科医生，只要具备基本应用能力即可使用，无需依赖三甲医院具有多年经验的医生进行判断。应用智能体后，基层诊疗水平将大幅提高。例如，本人在中国建立1100余家肺结节诊治分中心，部分分中心主任为心外科医生，其反映未使用智能体前，诊断为肺癌并手术者中，病理证实约一半为误诊；使用智能体后，误诊率降至10%以下。这是显著变化，也是智能体价值的有力证据。
未来，多智能体将陆续发展，不仅用于诊断，还将覆盖晚期肺癌诊断决策、治疗决策，甚至药物筛选决策。如此，医生负担减轻、时间节省，国际方案与国内方案、诊断指南符合率大幅提升，患者5年生存率也将随之提高。从“指南推荐”到“基层落地”，当前最大的障碍仍在于智能体能否真正实现“落地执行”，以及基层医生能否科学应用并保证质控一致性；这也是团队持续开展培训、质控与真实世界研究的原因所在。
AI规范应用与临床落地的协同路径——从大会热点到未来方向
《肿瘤瞭望》：展望未来，您认为AI在肺癌全程管理中最值得期待的突破方向是什么？您如何看待未来AI与肺癌医生的关系？
白春学教授：我认为，未来AI与肺癌医生的关系，核心不是“替代”，而是“协同”。可以概括为：会AI的医生不会被AI替代，但不会AI的医生，可能被会AI的医生替代或领先。换言之，AI无法替代医生，但不会AI的医生可能被会AI的医生远远甩在后面。会议期间，我也以一首小诗表达参会感想：“盛会群贤聚一堂，神州新策起华章，精准治疗开新境，中国强音震八方。”
杨达伟教授：“IASLC-CAALC-CSCO联合论坛”上，各位专家也围绕AI未来应用场景展开讨论。AI与普通医生相比，优势在于信息收集、消化速度及整合能力远超传统医生。吴一龙教授曾提出，未来AI是否会完全取代人类医生；我的回答是不会。但吴一龙教授、周彩存教授也指出，如果临床大夫未掌握AI能力，或不能科学应用AI，早晚将被学会AI的医生所取代。由此来看，未来最值得期待的突破方向，并非AI单方面替代医生，而是推动AI规范应用与临床落地协同，使医生借助AI提升肺癌全程管理能力，最终让患者获益。
专家简介
白春学 教授
复旦大学附属中山医院终身荣誉教授，现任上海市呼吸病研究所所长，中国肺癌防治联盟主席，国际元宇宙医学协会（https://www.iamm. org.cn）主席，《Clinical e-Health》和《元宇宙医学》杂志主编、 Frontiers in Medicine呼吸主编。获国家自然科学基金重大、重点和面上等支持；牵头亚太肺结节指南等国内外共识指南35项，获批专利58 项，研发成功GPT和肺结节诊治智能体；发表论著800 篇，IF> 1800，引用2.6万次，h-指数63，入选全球前2%顶尖科学家。主编《元宇宙医学》、《物联网医学》、《现代呼吸病学》、《Health 4.0》等中英文专著12部，自著《AI赋能防治呼吸病》、《医学GPT：医护智能助手》和《AI就医指南》等科普，愿景“学术立身，惠众为本”。
杨达伟 教授
复旦大学附属中山医院呼吸与危重症医学科副主任、副主任医师，副教授、博士生导师，上海呼吸物联网医学工程技术研究中心副主任。担任IASLC预防、筛查和早期检测委员会及分期和预后因素委员会委员。主持国家科技重大专项课题、国家自然科学基金等项目，获福建省杰青及上海市浦江人才计划支持。发表论著146篇，其中SCI论文80篇；获授权发明专利14项、实用新型专利4项。在复旦开设“元宇宙与未来医学”通识核心课程，获评上海高校市级一流本科课程。