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　　新聞鏈接：《健康報》

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　　發(fā)布時間：2023-6-21

　　作者：高國強

　　肝細胞癌是肝癌最主要的病理類型。肝細胞癌的病理組織圖像對癌癥診斷、預后評估和治療規(guī)劃至關重要。清華大學附屬北京清華長庚醫(yī)院病理科主任尹洪芳團隊與清華大學精密儀器系、清華-IDG/麥戈文腦科學研究院、清華大學自動化系課題組合作，以人工智能（AI）和病理醫(yī)生相互協(xié)作的方式，構建了癌癥預后標志物智能挖掘平臺PathFinder。

　　研究人員利用該平臺實現(xiàn)了基于肝癌數(shù)字病理切片圖像（WSI）對患者預后的精準預測，發(fā)現(xiàn)壞死組織的空間分布特征與肝癌患者預后顯著相關，并在此基礎上提出并驗證了兩種全新的肝癌病理預后標志物。該研究開創(chuàng)了深度學習方法在精準醫(yī)學應用領域的新范式。本研究相關成果近日發(fā)表在《自然·機器智能》（Nature Machine Intelligence）雜志上。

　　隨著人工智能的發(fā)展，深度學習能夠自動提取復雜圖像中的特征，逐步逼近理想模型，在圖像識別與分析方面展現(xiàn)出其獨特的應用價值。PathFinder預后標志物智能挖掘平臺可服務于多種癌癥、空間多組學、三維病理學等多種模態(tài)數(shù)據(jù)，具有廣闊的應用前景。

　　該研究為克服深度學習難以進入臨床的難題探索了新途徑。《自然·機器智能》雜志主編評價：該團隊構造了一套由深度學習引導，可以幫助病理醫(yī)生從表現(xiàn)良好的深度學習模型中發(fā)現(xiàn)新生物標志物的方法。