解决肺癌基因预测问题，DeepGem大模型助力肺癌诊

在广州国际生物岛金域医疗实验室，一块厚度仅3-4微米的肺癌病理切片在数字扫描仪下移动。几十秒后，人工智能系统输出的是一份基因突变预测报告：EGFR基因突变阳性的概率为64%。这标志着科学家以往想象的“图像识别”有望成为现实。 大规模病理模型成为精准诊断和治疗的重要支撑。该基因预测报告采用腾讯生命科学实验室、广州医科大学第一附属医院、广州呼吸健康研究院、金域医疗联合开发的DeepGEM病理模型进行处理。据介绍，该模型可在一分钟内预测肺癌驱动突变的各种趋势，准确率达78%-99%，为临床实践提供了新方法。冰根据病理图像预测基因突变。 肺癌被誉为“癌中之王”，精准诊治面临“慢、贵、难”的现实困境。据悉，传统的基因检测需要1-2周，费用高达15000-20000元，并且需要足够的组织样本，这导致许多患者尤其是晚期肺癌患者错过了治疗机会。 “有很多肺癌患者是急性起病的，包括很多年轻人，他们在等待基因检测结果的过程中病情恶化并死亡。”广州医科大学第一附属医院梁文华教授临床对此表示无奈。 “如果人工智能能够提前预测，它可以拯救生命。” 腾讯拥有AI算法和算力的技术积累，广东医科大学附属第一医院团队洞察临床痛点，金域医疗带来海量ive数据和执行场景。 2025年，三方联合开发的deepgem病理大模型发布，通过常规病理图像在几分钟内预测基因癌症突变。 DeepGem的核心是“让AI看到人眼看不到的特征”。腾讯生命科学实验室的赵宇解释说，基因突变可以改变细胞形态，但这些特征非常微妙，人类很难识别。DeepGem使用多实例学习和Transformer架构来切片和分析病理图像。可以捕捉全局信息并直接做出判断，无需人工标注。 （图为腾讯生命科学实验室高级研究员赵宇博士介绍热力图空间分布的科学价值。采访者提供） 更令医生惊讶的是，DeepGem 不仅可以预测体内的肺癌基因突变一分钟，还可以“绘制”出基因突变的空间分布图，直观地展现肿瘤的异质性，这对于判断患者是否会产生耐药性具有重要意义，这是传统检测无法提供的新视角。 经过金域医疗使用8000多张数字病理切片的严格验证，目前该模型的准确率超过90%。它计划扩展12种肺癌突变和多种癌症，并探索病理制剂以实现自然语言交互。 李英华表示，这项技术有望通过金域医疗在全国2万多家医疗机构的服务进入临床，成为救命利器。尤其是对于缺乏基因检测条件的大医院来说，患者在家完成初步AI筛查的梦想将成为现实。 （中国日报广东记者站 邱全林） WS6915C039A310942CC4991572 https://gd.chinadaily.com.cn/a/202511/13/ws6915c039a310942cc4991572.html 版权保护：内容版权本网站刊登的内容（包括文字、图片、多媒体信息等）归中国日报网（中国日报国际文化传媒（北京）有限公司）独家使用。未经中国日报网事先同意和许可，禁止转载和使用。向中国日报提交评论：[email protected]