不良信息举报电话：陕工网(029-87342651)不良信息举报电话：陕工网(029-87342651)本报讯(全媒体记者 宁黛艳)11月24日，记者从西安交通大学获悉，该校计算机科学与技术学院李辰教授团队联合剑桥大学在AI医学领域实现重大突破，开发的名为SMMILe的新型人工智能框架，将以往耗时20分钟的复杂病理切片分析缩短至1分钟，能自动推断出肿瘤在组织中的具体位置、边界范围及不同亚型的空间分布，且无需医生进行逐一切片标注。该模型系全球首个大规模肿瘤筛查人工智能病理模型，相关研究近日发表于国际肿瘤学权威期刊《自然·癌症》上。
在癌症精准诊疗中，千兆像素级的数字病理切片是“金标准”。然而，长期以来计算病理学面临着一个巨大难题：现有的主流AI方法(多实例学习MIL)虽然能以较低成本判断切片“是否有癌症”，但无法回答“病灶具体在哪里”“恶性程度如何分布”以及“各类亚型占多大比例”。要想获得这些关键信息，往往需要病理医生投入大量精力分析。
针对这一难题，研究团队提出了名为SMMILe的新型人工智能框架。SMMILe是首个能在仅使用简化“病人级诊断标签”的情况下，实现对全玻片病灶进行精确空间量化的AI系统。
李辰介绍，传统方法往往因为缺乏详细坐标信息而“抓瞎”，或者只能捕捉到最明显的特征。而SMMILe通过融合特征压缩、参数自适应处理等前沿数学模型，能够敏锐捕捉到微弱的病理信号。即便是在没有任何位置标注信息的情况下，它也能精准锁定并还原出具有生物学意义的肿瘤空间图谱。这让病理分析的效率实现了数量级的飞跃。未来，这一框架还有望进一步扩展，用于推断肿瘤的分子特征，将组织形态学与多组学数据紧密结合，推动综合癌症医学和精准医疗的发展。
责任编辑：王何军
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