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腾讯AI实现肺癌基因突变预测:精度最高达99%

2025-10-13 13:19:49来源:腾讯云 关键词:腾讯云DeepGEM数据大模型阅读量:13436

导读:换句话说,这是一种不依赖基因测序、只靠病理图像就能用AI完成突变预测的新路径。过去动辄上万元、要等一两周才能拿到的检测结果,未来或只需几分钟,成本也有望降低数倍。
  腾讯AI,正在为精准医疗提供关键助力——
 
  腾讯生命科学实验室与广州医科大学第一附属医院、广州呼吸健康研究院联合研发的DeepGEM 病理大模型,已在肺癌基因突变预测中完成大规模验证——
 
  只需常规病理切片图像,1 分钟内完成肺癌基因突变预测,精准度达78%~99%。
 
  换句话说,这是一种不依赖基因测序、只靠病理图像就能用AI完成突变预测的新路径。过去动辄上万元、要等一两周才能拿到的检测结果,未来或只需几分钟,成本也有望降低数倍。
 
  对肺癌患者来说,这意味着争取到了更多宝贵的治疗时间;对医生而言,则多了一款高效、便捷的AI辅助诊断工具。
 
  DeepGEM的核心能力,是基于AI从普通病理图像中「看出」基因突变——
 
  虽然病理切片不直观反映突变本身,但大量研究发现,肿瘤细胞的排列方式、形态特征、周围组织反应等「形态学信号」,和某些基因突变之间存在统计学上的关联。DeepGEM就是通过大量病理数据,在看似普通的图像中,捕捉那些「可能意味着突变」的细节。
 
  模型采用多示例学习(MIL)架构,不需要人工提前标注肿瘤区域,而是直接把整张图像输入模型,由AI判断哪些区域值得关注,并据此给出预测结果。
 
  同时,模型还能输出基因突变的「空间分布图」,清晰展示同一肿瘤内部不同区域的突变差异,帮助医生在观察切片时,快速识别突变高发区域,提高观察效率、辅助决策判断。
 
  当然,不同患者的病理样本形态各异,可能来自术后切除,也可能是穿刺活检,甚至存在一定质量差异。DeepGEM在设计之初,就充分考虑了这些实际情况,只要是常规病理切片,DeepGEM都能处理,适配性强、落地门槛低。
 
  目前,在多组数据测试中,DeepGEM大模型的预测准确率达 78%–99%,已经可以媲美传统的基因检测方法。也就是说,当检测周期太长、样本不足,或者患者等不起时,可以通过DeepGEM大模型快速给出参考结果,帮医生尽快做出决策。
 
  在DeepGEM大模型跑通之后,腾讯、广州医科大学第一附属医院、广州呼吸健康研究院和金域医学,正式开启下一步合作:将共建一个基于AI的「病理-基因多模态大模型平台」,推动AI技术应用到更多部位、更多癌种的辅助诊断。 
  我们也期待,未来能与更多医疗伙伴同行,让技术真正参与到减轻病痛、拯救生命的过程中——
 
  让AI技术,真正为真实的人和命运,带去一点点改变。
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