中評社北京6月9日電／據新華社報導，隨著癌症類型日益細分、精準醫療不斷推進，人工智能（AI）正迅速成為腫瘤醫學領域不可或缺的技術力量。近日，德國柏林沙裡泰大學醫院領銜團隊和德累斯頓工業大學領銜團隊分別在國際學術期刊《自然－癌症》雜誌上發表相關成果，展示了AI在癌症臨床診斷中的廣闊應用前景。
在臨床案例中，有患者因視物重影就診，經磁共振成像（MRI）檢查發現顱內深部疑似存在腫瘤。但由於腫瘤位置敏感，傳統活檢手術風險較高，常令醫生陷入兩難。為應對這類挑戰，沙裡泰大學醫院領銜研究團隊開發出名為CrossNN的AI模型，可通過分析腫瘤細胞的表觀遺傳特徵，在無需手術情況下實現快速、無創的癌症診斷。
“在腫瘤細胞中，表觀遺傳信息會以各自特有的方式發生改變。我們可以根據這些特徵性‘分子圖譜’識別不同類型腫瘤並對其進行分類。”項目負責人之一、神經病理學家菲利普·奧伊斯基興說。
在部分腦腫瘤病例中，CrossNN模型可通過腦脊液等體液樣本獲取所需信息，實現“液體活檢”，避免了高風險開顱手術。研究團隊已經在臨床病例中成功運用這一方法，憑腦脊液分析確診一例中樞神經系統淋巴瘤病例。
研究團隊介紹，他們利用大量參考腫瘤數據對CrossNN模型進行了訓練，並在超過5000個真實樣本上完成驗證。研究顯示，該模型在腦腫瘤診斷中準確率高達99.1%；當擴展至170多種癌症類型時，該模型總體上識別準確率達到97.8%，優於現有多數AI診斷工具。此外，該模型具有可解釋性，臨床醫生可追蹤其診斷邏輯，增強了醫學AI的可信度。
研究人員表示，CrossNN模型不僅可用於腫瘤位置不適合活檢的癌症類型的診斷，還有助於從總體上提高癌症診斷的準確性。沙裡泰大學醫院首席醫療官馬丁·克賴斯說，在癌症治療日益個性化和快速發展的背景下，精準診斷是實現有效治療的前提。
另一項研究中，德累斯頓工業大學研究團隊聯合德國其他機構及英國、美國研究人員，推出具備自主推理能力的“醫療人工智能體”，用於輔助腫瘤醫生進行個性化臨床決策。該AI智能體融合了大型語言模型和多種專業醫學工具。研究人員為其接入MRI和計算機斷層掃描成像（CT）分析、病理圖像解讀、基因突變預測、文獻檢索與腫瘤指南查閱等功能，使其具備“類醫生”的綜合推理與信息整合能力。
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