中大新聞網訊（通訊員葉張翔）近日，中山大學附屬第三醫院病理科邵春奎教授、陳健寧副主任醫師團隊聯合清華珠三角研究院韓藍青教授團隊，首次實現人工智能技術在肝結節病理診斷中的臨床應用。該技術通過構建HnAIM模型（Hepatocellular-nodular artificial intelligence model）智能診斷肝細胞結節，達到了高年資病理醫師的診斷水平，可有效輔助病理診斷，成果發表在國際胃腸肝病學頂級雜志Gastroenterology (IF=22.682)。
肝細胞癌是最常見的原發性肝癌，早期肝細胞癌的診斷與鑒別診斷一直是醫學界所面臨的重要挑戰。研究回顧性收集了中山大學附屬第三醫院天河院區、粵東院區5種肝結節病變（高分化肝細胞癌WDHCC、高級別異型增生結節HGDN、低級別異型增生結節LGDN、局灶性結節狀增生FNH，肝細胞腺瘤HCA）和2種背景肝組織（肝硬化NC、相對正常肝組織NNL）的手術切除標本462例（649張病理玻片，120,530 patches），利用深度學習技術構建HnAIM模型。該模型在中山大學附屬第三醫院嶺南院區和佛山市第一人民醫院、廣州市第一人民醫院等264例樣本上進一步驗證了診斷效能及泛化能力，外部驗證準確率高達93.5%。
研究成果對于臨床疑難病例的診斷意義重大，其與醫師協同可以提高肝結節病理診斷的效率和質量，減少診斷性手術比例，大大節約時間和人力成本，特別是對肝臟病理專家缺乏的地區或基層醫院有重大的推廣意義。
圖：基于全切片數字化圖像及深度學習構建肝細胞結節病理診斷模型
2018年，中山大學附屬第三醫院與清華珠三角研究院聯合成立“醫學人工智能中心”，中心與各臨床學科緊密合作產出了一系列高水平科研成果，分別在Gut、JACI (Journal of Allergy and Clinical Immunology)、The Lancet Digital Health和EBioMedicine等各領域頂級期刊發表論文近20篇，獲得廣東省重點研發、廣州市重點研發項目、廣州市科技重點項目等課題10余項，申請相關發明專利10余項。2021年，醫學人工智能中心與臨床數據中心融合并更名為“大數據人工智能中心”。上述成果的產出得益于醫院在醫學人工智能領域的提前布局和對接國家重大需求的快速響應。
