北京航空航天大學(xué)發(fā)布肺癌治療新進展，可提升患者生存率

在第28個全國腫瘤防治宣傳周到來之際，北京航空航天大學(xué)發(fā)布肺癌人工智能研究新進展，該研究提出了全肺分析人工智能模型，可利用CT影像無創(chuàng)預(yù)測肺癌患者的基突變狀態(tài)和接受靶向治療后的個體化療效，可輔助肺癌患者的靶向治療決策，提升肺癌患者的生存率。

肺癌作為全球死亡率最高的癌癥，超過一半的患者在確診時已是晚期。CT影像作為肺癌診療過程中必不可少的工具，提供了一種無創(chuàng)分析肺癌、且不會受到腫瘤異質(zhì)性影響的手段。人工智能技術(shù)的發(fā)展則利用了大數(shù)據(jù)的優(yōu)勢，可從影像中挖掘到人眼難以感知的高維微觀信息，構(gòu)建了宏觀影像與微觀基因信息之間的橋梁。

北航醫(yī)學(xué)科學(xué)與工程學(xué)院副教授王碩團隊，研發(fā)出一種全自動的人工智能系統(tǒng)，在大數(shù)據(jù)驅(qū)動下直接對CT影像進行全自動的分析。醫(yī)生可利用CT影像無創(chuàng)地預(yù)測出患者是否存在表皮生長因子受體基因突變，并且可對患者接受靶向治療后的無進展生存期進行預(yù)測，進而篩選出靶向治療的獲益人群。

王碩介紹，該研究納入了國內(nèi)外9個數(shù)據(jù)集、1.8萬余例肺癌患者進行大數(shù)據(jù)的訓(xùn)練和驗證。對比實驗表明，該人工智能系統(tǒng)所使用的全肺分析方法比傳統(tǒng)的基于腫瘤的分析方法性能提升了11.8%。此外，全肺分析方法無需人工勾畫腫瘤病灶，更具有可推廣性。在人工智能系統(tǒng)的輔助下，醫(yī)生可以預(yù)測患者靶向治療療效，有效篩選出靶向治療獲益人群，進而提升肺癌患者的生存率。

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