近日，騰訊生命科學實驗室與廣州醫科大學第一附屬醫院、廣州呼吸健康研究院聯合研發的 DeepGEM 病理大模型，在肺癌基因突變預測方面取得了顯著進展。該模型僅需使用常規病理切片圖像，便能在1分鐘內完成突變預測，其精準度達78% 至99%，爲精準醫療帶來了新的希望。

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這一創新技術的亮點在於，它不再依賴昂貴且耗時的基因測序，而是通過 AI 分析病理圖像來識別潛在的基因突變。這意味着，過去需要花費上萬元、等待數週才能得出的檢測結果，未來或將僅需幾分鐘，且成本有望降低數倍。這一突破將爲肺癌患者爭取到更寶貴的治療時間，同時爲醫生提供了高效、便捷的 AI 輔助診斷工具。

DeepGEM 的核心技術在於其通過 AI 從普通病理圖像中識別出與基因突變相關的 “形態學信號”。研究發現，腫瘤細胞的排列方式、形態特徵及周圍組織的反應與某些基因突變之間存在統計學關聯。DeepGEM 模型利用大量病理數據，從看似普通的圖像中捕捉到這些可能意味着突變的細節，顯著提高了預測的準確性。

該模型採用多示例學習（MIL）架構，能夠直接處理整張病理圖像，無需人工標註腫瘤區域。這種自動化的分析方法，不僅提升了診斷效率，還能輸出基因突變的空間分佈圖，清晰展示腫瘤內部不同區域的突變差異，幫助醫生快速識別高發區域。

考慮到不同患者的病理樣本形態差異，DeepGEM 在設計時充分考慮了適配性，能夠處理各種常規病理切片，降低了應用門檻。目前，DeepGEM 的預測準確率已在多組數據測試中達到78% 至99%，與傳統基因檢測方法相媲美，爲醫生提供了快速決策的參考依據。

在 DeepGEM 大模型取得成功後，騰訊、廣州醫科大學第一附屬醫院、廣州呼吸健康研究院及金域醫學將共同開展下一步合作，建立基於 AI 的 “病理 - 基因多模態大模型平臺”，以推動 AI 技術在更多癌種和部位的應用。這一舉措不僅期待與更多醫療機構攜手合作，也寄希望於 AI 技術在減輕病痛、拯救生命的過程中發揮更大作用。