10月13日，腾讯公司宣布其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合作推出的DeepGEM病理AI模型，在肺癌基因突变预测方面取得重要进展。这一创新的AI系统仅需使用常规病理切片图像即可快速完成预测，并且准确率高达78%到99%，整个过程只需一分钟。
这项技术突破为癌症诊断开辟了全新的路径。传统上，肺癌基因突变检测不仅耗时长、费用昂贵（通常需要数周时间且成本上万元以上），还需要进行复杂的基因测序。而DeepGEM的出现，使得仅通过AI分析病理图像即可实现突变预测成为可能，未来有望将检测时间缩短至几分钟，同时大幅降低诊断成本。
DeepGEM的核心优势在于其独特的AI分析能力，能够从普通病理切片图像中识别出潜在的基因突变信息。
尽管病理切片本身并不直接显示基因突变，但大量研究表明，肿瘤细胞的排列方式、形态特征及其周围组织反应等”形态学信号”与某些特定基因突变之间存在统计学关联。DeepGEM正是通过分析这些看似普通的图像中的细微特征，识别出可能暗示突变的关键细节。
该模型采用了先进的多示例学习（MIL）架构，在不需要人工预先标注肿瘤区域的情况下，可以直接将整个病理切片输入模型。AI系统会自动判断哪些区域值得关注，并据此生成预测结果。
除了提供突变预测结果外，DeepGEM还能生成基因突变的”空间分布图”，展示同一肿瘤内部不同区域的突变差异。这种可视化功能能够帮助医生更高效地观察切片，快速识别突变高发区域，从而提升诊断效率和决策准确性。
考虑到临床实际应用中的多样性，DeepGEM在设计时充分考虑了不同患者样本的差异性。无论样本来源于术后切除、穿刺活检，还是存在一定的质量差异，该模型都能有效处理常规病理切片，展现出极强的适应性和较低的应用门槛。
目前，在多组测试数据中，DeepGEM大模型展现出了78%至99%的预测准确率，这一水平已可媲美传统基因检测方法。这意味着在面对样本不足、检测周期过长或患者急需诊断结果等情况下，DeepGEM能够快速提供可靠的参考意见，协助医生及时制定治疗方案。
腾讯公司表示，在成功验证DeepGEM大模型之后，已与合作方启动下一步计划：共同建设一个基于AI的”病理-基因多模态大模型平台”。这一平台将推动AI技术在更多癌种和部位的辅助诊断中发挥作用，为精准医疗开辟更广阔的应用前景。
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