【来源:群众新闻】
11月22日,记者从西安交通大学获悉:该校电信学部计算机科学与技术学院李辰教授团队联合剑桥大学在AI医学领域实现技术突破——开发了名为SMMILe的新型人工智能框架,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。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模型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”“恶性细胞如何分布”以及“各类肿瘤亚型所占比例”。要想获得这些关键信息,仍需要病理医生投入大量精力分析。SMMILe打破了传统AI算法“重分类、轻定位”的局限,不仅将以往耗时20分钟的复杂病理切片分析缩短至1分钟,且无需医生逐一进行病理切片标注,还可自动推断出肿瘤的具体位置、边界范围及不同肿瘤亚型的分布情况。
为何SMMILe能做到其他医学AI模型做不到的事?这得益于其独特的设计理念,SMMILe类似于一套用于图像的“声纳”系统,赋予了计算机“在黑暗中视物”的能力。
“传统方法往往因为缺乏病理的详细坐标信息而‘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,它也能像声纳探测海底地形一样,精准锁定并还原出具有生物学意义的肿瘤空间图谱。”李辰表示,“这也让病理分析的效率实现了数量级的飞跃——一张复杂的组织切片,人工分析可能耗时20分钟,而SMMILe仅需约1分钟即可生成详尽的量化报告。”
此次模型发布也标志着AI病理诊断正从简单的“粗略分类”正式迈向“精准量化”的新阶段。( 群众新闻记者 郭诗梦 )
编辑:高蒙
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更新时间:2025-11-25
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