中大新聞網(wǎng)訊（通訊員葉張翔）近日，中山大學(xué)附屬第三醫(yī)院病理科邵春奎教授、陳健寧副主任醫(yī)師團(tuán)隊(duì)聯(lián)合清華珠三角研究院韓藍(lán)青教授團(tuán)隊(duì)，首次實(shí)現(xiàn)人工智能技術(shù)在肝結(jié)節(jié)病理診斷中的臨床應(yīng)用。該技術(shù)通過(guò)構(gòu)建HnAIM模型（Hepatocellular-nodular artificial intelligence model）智能診斷肝細(xì)胞結(jié)節(jié)，達(dá)到了高年資病理醫(yī)師的診斷水平，可有效輔助病理診斷，成果發(fā)表在國(guó)際胃腸肝病學(xué)頂級(jí)雜志Gastroenterology (IF=22.682)。
肝細(xì)胞癌是最常見(jiàn)的原發(fā)性肝癌，早期肝細(xì)胞癌的診斷與鑒別診斷一直是醫(yī)學(xué)界所面臨的重要挑戰(zhàn)。研究回顧性收集了中山大學(xué)附屬第三醫(yī)院天河院區(qū)、粵東院區(qū)5種肝結(jié)節(jié)病變（高分化肝細(xì)胞癌WDHCC、高級(jí)別異型增生結(jié)節(jié)HGDN、低級(jí)別異型增生結(jié)節(jié)LGDN、局灶性結(jié)節(jié)狀增生FNH，肝細(xì)胞腺瘤HCA）和2種背景肝組織（肝硬化NC、相對(duì)正常肝組織NNL）的手術(shù)切除標(biāo)本462例（649張病理玻片，120,530 patches），利用深度學(xué)習(xí)技術(shù)構(gòu)建HnAIM模型。該模型在中山大學(xué)附屬第三醫(yī)院嶺南院區(qū)和佛山市第一人民醫(yī)院、廣州市第一人民醫(yī)院等264例樣本上進(jìn)一步驗(yàn)證了診斷效能及泛化能力，外部驗(yàn)證準(zhǔn)確率高達(dá)93.5%。
研究成果對(duì)于臨床疑難病例的診斷意義重大，其與醫(yī)師協(xié)同可以提高肝結(jié)節(jié)病理診斷的效率和質(zhì)量，減少診斷性手術(shù)比例，大大節(jié)約時(shí)間和人力成本，特別是對(duì)肝臟病理專(zhuān)家缺乏的地區(qū)或基層醫(yī)院有重大的推廣意義。
圖：基于全切片數(shù)字化圖像及深度學(xué)習(xí)構(gòu)建肝細(xì)胞結(jié)節(jié)病理診斷模型
2018年，中山大學(xué)附屬第三醫(yī)院與清華珠三角研究院聯(lián)合成立“醫(yī)學(xué)人工智能中心”，中心與各臨床學(xué)科緊密合作產(chǎn)出了一系列高水平科研成果，分別在Gut、JACI (Journal of Allergy and Clinical Immunology)、The Lancet Digital Health和EBioMedicine等各領(lǐng)域頂級(jí)期刊發(fā)表論文近20篇，獲得廣東省重點(diǎn)研發(fā)、廣州市重點(diǎn)研發(fā)項(xiàng)目、廣州市科技重點(diǎn)項(xiàng)目等課題10余項(xiàng)，申請(qǐng)相關(guān)發(fā)明專(zhuān)利10余項(xiàng)。2021年，醫(yī)學(xué)人工智能中心與臨床數(shù)據(jù)中心融合并更名為“大數(shù)據(jù)人工智能中心”。上述成果的產(chǎn)出得益于醫(yī)院在醫(yī)學(xué)人工智能領(lǐng)域的提前布局和對(duì)接國(guó)家重大需求的快速響應(yīng)。
