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利用AI提高泛癌歸因分值,國家癌癥中心與小荷醫(yī)學合作研究入選ESMO優(yōu)選論文

10月17日至21日在德國柏林召開的2025歐洲腫瘤內(nèi)科學會(ESMO)年會上,由中國國家癌癥中心和字節(jié)跳動旗下小荷醫(yī)學合作完成的一項研究入選優(yōu)選論文(Proffered Paper),在其分論壇上以口頭匯報的形式展示。該研究使用大語言模型技術(shù)建立了全球泛癌風險數(shù)據(jù)庫,通過更多風險記錄的識別,將泛癌的全球人群歸因分值(PAF)從不足50%提升到64.1%,為癌癥的病因研究及一級預防提供了有力的基礎(chǔ)支撐。

作為全球最具影響力的腫瘤學專業(yè)組織之一,ESMO的年會已成為腫瘤領(lǐng)域最新研究成果的重要發(fā)布平臺。該會議以 “推動科學轉(zhuǎn)化為臨床實踐” 為核心,是發(fā)布腫瘤診斷與治療、篩查預防及護理等突破研究結(jié)果的核心陣地。

對于所有成功入選ESMO年會的研究成果,組委會根據(jù)其重要性從高到低,分別給予主席研討會(Presidential Symposium)、優(yōu)選論文(Proffered Paper)、簡短口頭報告(Mini Oral)、壁報(Poster)和電子壁報(E-Poster)等不同的展示機會。

這是泛癌早篩和防控研究領(lǐng)域,中國學者首次獲得優(yōu)選論文級別認可。這項研究名為基于AI的癌癥風險數(shù)據(jù)庫研究(CanRisk-DB),由中國國家癌癥中心和字節(jié)跳動旗下小荷醫(yī)學合作完成。

CanRisk-DB通過人工智能,對 2000 年至 2024 年間來自三個權(quán)威數(shù)據(jù)庫的 43.5 萬余篇相關(guān)文獻進行了處理,初步篩選后,最終根據(jù)其中的 9550 篇有效論文,系統(tǒng)提取出超過 44.5 萬條癌癥風險記錄,涵蓋了與 42 種癌癥相關(guān)的 76 大類風險因素。

該研究使用PICOS框架檢索摘要,通過含特色GRAG的多智能體篩選和提取結(jié)構(gòu)化信息,在摘要和全文篩選階段的靈敏度分別達到99.4%和98.8%,效應(yīng)量和隊列信息的最終精確度分別為95.6%和96.3%。

與傳統(tǒng)的PICOS+PRISMA搜索范式相比,CanRisk-DB識別出的風險記錄更多,將PAF從不足50%提升到64.1%,該研究對宮頸癌、卡波西肉瘤和陰道癌的發(fā)病率給出了有力的解釋。

目前,這一數(shù)據(jù)庫已上線并對外開放,為癌癥的病因及相關(guān)領(lǐng)域的研究提供了一個非常有價值的工具。該研究也提示,未來人工智能在腫瘤風險評估、早期檢測、精準診斷和復發(fā)監(jiān)測等方面,都將做出重大貢獻。

此前幾年,已有多項利用人工智能進行癌癥早篩的研究入選ESMO優(yōu)選論文。中國國家癌癥中心和小荷醫(yī)學的這項共同研究表明,中國醫(yī)學界和產(chǎn)業(yè)界在該領(lǐng)域的進展也已獲得權(quán)威認可。

2025年7月,國家癌癥中心已牽頭發(fā)布《基于液體活檢技術(shù)的多癌種聯(lián)合篩查專家共識2025版》,將“推薦將人工智能應(yīng)用于MCED(基于液體活檢技術(shù)的多癌種早期篩查)”寫入共識。未來,預計會有更多人工智能技術(shù)被引入到多癌早篩等領(lǐng)域,為醫(yī)學研究和臨床實踐帶來突破。

[責任編輯:鐘超]