物联网医学技术可为采集信息提供方便，我们开发的使用手机二维码“扫一扫”的物联网技术（图1）即可与相关医院的专家建立联系，输入鉴别诊断相关信息，如：年龄、职业、吸烟史、个人和家族肿瘤史，治疗经过及结果。甚至可以直接将病情和病历等发给其主治的专科医生和社区医生，增加管理效率，为鉴别诊断提供重要参考意见，提高肺结节的鉴别诊断率。

图1“中山肺小结节门诊”专家随访平台

       在传统的医疗模式中，这是一件耗费大量人力物力的工作，但是在物联网医学三加二式肺结节鉴别诊断法中，医生可以用计算机协助对采集到的海量信息进行深度挖掘，协助诊断和鉴别诊断，省时省力地让早期肺癌无所遁形，又使可疑的小结节掌握在医生的严密监测中。简言之，基于三维立体重建和海量信息深度挖掘的特性，可拓展以下功能：

      （1）深度挖掘：精细计算密度体积、周边和浸润，探查肿瘤内部结构，评估血管及其生长状态（图4）；

      （2）三自动科学随访功能（图5）：对同一患者，自动匹配-不同时间序列；自动配对-相同部位病灶；自动计算-体积倍增时间。 

图2 不同类型GGO的CT表现

图3 肺结节CT工作站图像分析步骤及功能

图4 深度挖掘CT图像信息：评估肺结节血管及其生长状态

图5 基于CT图像的肺结节自动科学随访功能示意图