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騰訊AI，正在為精準醫(yī)療提供關鍵助力——
騰訊生命科學實驗室與廣州醫(yī)科大學第一附屬醫(yī)院、廣州呼吸健康研究院聯(lián)合研發(fā)的DeepGEM 病理大模型，已在肺癌基因突變預測中完成大規(guī)模驗證——
只需常規(guī)病理切片圖像，1 分鐘內(nèi)完成肺癌基因突變預測，精準度達78%~99%。
換句話說，這是一種不依賴基因測序、只靠病理圖像就能用AI完成突變預測的新路徑。過去動輒上萬元、要等一兩周才能拿到的檢測結果，未來或只需幾分鐘，成本也有望降低數(shù)倍。
對肺癌患者來說，這意味著爭取到了更多寶貴的治療時間；對醫(yī)生而言，則多了一款高效、便捷的AI輔助診斷工具。
DeepGEM的核心能力，是基于AI從普通病理圖像中「看出」基因突變——
雖然病理切片不直觀反映突變本身，但大量研究發(fā)現(xiàn)，腫瘤細胞的排列方式、形態(tài)特征、周圍組織反應等「形態(tài)學信號」，和某些基因突變之間存在統(tǒng)計學上的關聯(lián)。DeepGEM就是通過大量病理數(shù)據(jù)，在看似普通的圖像中，捕捉那些「可能意味著突變」的細節(jié)。
模型采用多示例學習(MIL)架構，不需要人工提前標注腫瘤區(qū)域，而是直接把整張圖像輸入模型，由AI判斷哪些區(qū)域值得關注，并據(jù)此給出預測結果。
同時，模型還能輸出基因突變的「空間分布圖」，清晰展示同一腫瘤內(nèi)部不同區(qū)域的突變差異，幫助醫(yī)生在觀察切片時，快速識別突變高發(fā)區(qū)域，提高觀察效率、輔助決策判斷。
當然，不同患者的病理樣本形態(tài)各異，可能來自術后切除，也可能是穿刺活檢，甚至存在一定質量差異。DeepGEM在設計之初，就充分考慮了這些實際情況，只要是常規(guī)病理切片，DeepGEM都能處理，適配性強、落地門檻低。
目前，在多組數(shù)據(jù)測試中，DeepGEM大模型的預測準確率達 78%–99%，已經(jīng)可以媲美傳統(tǒng)的基因檢測方法。也就是說，當檢測周期太長、樣本不足，或者患者等不起時，可以通過DeepGEM大模型快速給出參考結果，幫醫(yī)生盡快做出決策。
在DeepGEM大模型跑通之后，騰訊、廣州醫(yī)科大學第一附屬醫(yī)院、廣州呼吸健康研究院和金域醫(yī)學，正式開啟下一步合作：將共建一個基于AI的「病理-基因多模態(tài)大模型平臺」，推動AI技術應用到更多部位、更多癌種的輔助診斷。
我們也期待，未來能與更多醫(yī)療伙伴同行，讓技術真正參與到減輕病痛、拯救生命的過程中——
讓AI技術，真正為真實的人和命運，帶去一點點改變。
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