刘士远

上海长征医院放射诊断科主任

刘士远,男,上海长征医院放射诊断科主任,教授、主任医师,博士研究生导师。上海市领军人才、优秀学科带头人、21世纪优秀人才,上海市黄浦区人大代表,第二届 “国之名医·优秀风范”获得者。担任中华医学会放射学分会主任委员,中国医师协会放射医师分会副会长,亚洲胸部放射学会主席,中国医学影像AI产学研用创新联盟理事长,第二届中国DICOM标准委员会副主任委员,第九届上海市医学会放射学分会主任委员,《肿瘤影像学杂志》名誉总编,《中华放射学杂志》等七本核心期刊副总编等学术兼职。

人物经历
刘士远,男,主任医师,教授,博士研究生导师。1964年9月出生,山东省临沭县人。1987年7月毕业于第二军医大学医学影像系,获学士学位;1994年7年毕业于第二军医大学,获硕士学位;1998年6月毕业于复旦大学上海医学院(原上海医科大学)获博士学位;2000年6月在上海长征医院博士后出站。
1987年8月至今,上海长征医院放射科工作,现任上海长征医院放射科主任。
研究方向
主要研究方向:1、早期肺癌筛查,肺癌的早期诊断及鉴别诊断;2、肺部机遇性感染的基础和临床研究;3、慢性阻塞性肺疾患的功能影像学和早期预警研究;4、人工智能在医学影像学中的应用;5、分子影像学。
擅长领域
擅长胸部疾病特别是肺癌的早期影像学筛查和早期诊断,致力于慢性阻塞性肺疾患和人工智能影像学研究。1、早期肺癌筛查,肺癌的早期诊断及鉴别诊断,将国内肺癌的初诊正确率从86 %提高到98.2%,早期肺癌诊断正确率达到94.7%,纯磨玻璃密度结节的肺癌侵袭性判断准确性93%;我院手术切除肺癌早期占比从2012年的35.2%(334例)提升到2018年的63.8%(932例)。牵头起草了《肺内亚实性结节影像学处理中国专家共识》、《低剂量CT早期肺癌筛查中国专家共识》。研究成果获得上海市科技进步一等奖。2、慢性阻塞性肺疾患的功能影像学研究。针对慢性阻塞性肺疾患,通过与肺功能检测对照,对COPD患者及健康志愿者进行了肺实质MR及CT灌注成像研究,发现灌注成像在检测COPD早期改变方面比肺功能及HRCT敏感。开展了CT呼吸双气相成像评价吸烟者气道及肺实质的改变,发现空气潴留指标较肺气肿指标能更敏感反应气道改变。同时,对COPD患者4-6级支气管参数与肺气肿程度进行定量分析,发现肺气肿程度与气道重塑有一定相关性。在国家重点研发项目支持下,开展了一站式低剂量CT对胸部三大疾病(肺结节,COPD和冠脉疾病)的筛查以及心肺功能减退性疾病的筛防诊治康一体化研究,正在构建心肺减退疾病早期预警的防控体系。3、人工智能在医学影像学中的应用。国内最早开展肺结节深度学习模型的临床迭代研究,制定了国内外首个肺结节数据标注标准,建立了首个肺结节AI产品国家标准检测库,创建了基于人工智能的肺癌筛查新模式,肺结节AI模型节省阅片时间67%,结节检出效能提升20%。牵头成立了“中国医学影像AI产学研用创新联盟”,每年编写“中国医学影像AI发展白皮书”。牵头制定了《胸部CT肺结节数据集构建及质量控制专家共识》,《医学影像人工智能临床使用质量控制》,《胸部 CT肺结节数据标注与质量控制专家共识》等多部共识;牵头组织了《肺结节CT影像标注和质量控制技术规范》、《肺结节CT影像采集和数据处理技术规范》、《人工智能医疗器械 质量要求和评价 第1、2部分》等团体标准的制定。牵头组织并获得工信部揭榜项目《放射影像数据库建设》和《国家首批5G+医疗健康应用试点项目》,开展5G+胸部重大慢病早筛早诊及连续服务体系构建与应用示范。
出诊时间
每周二上午
社会任职
担任上海市黄浦区人大代表,国家卫健委新冠肺炎专家组影像专家组组长。曾任国家自然科学基金委自然基金初审、会审专家及会审专家组副组长、组长,担任国家及上海市继续教育项目评审专家,中华医学会及上海市医学会医疗事故鉴定专家、人身伤害司法鉴定专家等工作。
担任中华医学会放射学分会主任委员,亚洲胸部放射学会主席,中国医师协会放射医师分会副会长,中国医学影像AI产学研用创新联盟(平台)理事长,国家卫生健康委能力建设和继续教育中心“放射影像数据库”专委会主任委员,第二届中国DICOM标准委员会副主任委员等学术兼职;担任《肿瘤影像学杂志》总编、名誉总编,《中华放射学杂志》、《临床放射学杂志》、《放射学实践》、《实用放射学》等七本核心期刊副总编。
医疗专长
从事影像诊断工作33年,长期从事肺部疾病影像检查和诊断工作,积累了丰富的影像诊断经验,擅长肺结节的诊断和鉴别诊断。开展了上海地区低剂量CT早期肺癌筛查和肺癌早期诊断和早期治疗研究,创立及优化了肺结节系列技术方案,诊断效能提升34%。完成了上海地区14506例筛查,肺结节检出率29.89%,肺癌检出率1.23%,牵头制定了《低剂量螺旋CT早期肺癌筛查中国专家共识》和《CT辐射剂量诊断参考水平中国专家共识》。首次提出磨玻璃密度结节三分类法,发明了了一种自动获取种子点的磨玻璃结节自动图像分割方法,识别精确度达到96%。应用多种影像定量方法预测纯磨玻璃结节侵袭性;敏感性为93.%,特异性达92%,大大提升了磨玻璃结节临床处理的精准度。聚焦临床需求,构建了多种基于结节影像特征的精准预测模型,包括良恶性判断(敏感度93.4%,准确度86.6%)、I期NSCLC淋巴结转移预测模型(预测效能 AUC=0.825)和基于影像组学的EGFR突变预测模型(预测效能AUC=0.798),均取得了良好效果。国内最早开展肺结节深度学习人工智能模型的临床研究,制定了国内外首个肺结节数据标注标准,建立了首个肺结节AI产品国家标准检测库,创建了基于人工智能的肺癌筛查新模式,肺结节AI模型节省阅片时间67%,结节检出效能提升20%。牵头成立了“中国医学影像AI产学研用创新联盟”,编写了首个“中国医学影像AI发展白皮书”。以上结果被引入英国胸科协会指南和加拿大肺结节报告分析系统,并牵头形成了“肺亚实性结节影像学处理中国专家共识”。
获得荣誉
荣获总后勤部育才奖银奖(2009年)、全军首席影像专家(2015年)以及第二届”国之名医.优秀风范”(2018年),入选上海市领军人才计划(2017年)、上海市优秀学科带头人计划(2006年)、上海市21世纪优秀人才计划(2007年)。上海市拥军爱民先进个人(2020年)。
上海市黄浦区人大代表。上海市拥政爱民先进个人、模范个人,中国产学研工匠精神奖。
科研成果
作为课题第一负责人获得国家科技部重点研发项目1项、重大国际合作项目1项,国家自然科学基金重点项目2项、面上项目4项,国家卫健委重点项目1项,上海市科委、卫计委重大科技专项5项,上海及军队重点及面上项目等共计41项资助。发表学术论文380余篇,SCI论文80篇,其中单篇最高影响因子53.27。主译专著4部,主编专著、教材10部,副主编6部,主审专著5部,参编专著12部。获得上海市科技进步奖一等奖等、省部级二等以上医疗成果及科技进步奖6项,国家发明专利授权8项。
参编著作
发表学术论文350余篇,SCI论文70余篇,其中单篇最高影响因子53.276。主译专著4部,主编专著、教材9部,副主编6部,主审专著4部,参编专著11部。获得上海市科技进步一等奖等省部级二等以上医疗成果及科技进步奖6项,国家发明专利授权3项。
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