AI赋能肿瘤医学 德国研究推动精准诊疗智能化

在临床案例中，有患者因视物重影就诊，经磁共振成像（MRI）检查发现颅内深部疑似存在肿瘤。但由于肿瘤位置敏感，传统活检手术风险较高，常令医生陷入两难。为应对这类挑战，沙里泰大学医院领衔研究团队开发出名为CrossNN的AI模型，可通过分析肿瘤细胞的表观遗传特征，在无需手术情况下实现快速、无创的癌症诊断。

“在肿瘤细胞中，表观遗传信息会以各自特有的方式发生改变。我们可以根据这些特征性‘分子图谱’识别不同类型肿瘤并对其进行分类。”项目负责人之一、神经病理学家菲利普·奥伊斯基兴说。

在部分脑肿瘤病例中，CrossNN模型可通过脑脊液等体液样本获取所需信息，实现“液体活检”，避免了高风险开颅手术。研究团队已经在临床病例中成功运用这一方法，凭脑脊液分析确诊一例中枢神经系统淋巴瘤病例。

研究团队介绍，他们利用大量参考肿瘤数据对CrossNN模型进行了训练，并在超过5000个真实样本上完成验证。研究显示，该模型在脑肿瘤诊断中准确率高达99.1%；当扩展至170多种癌症类型时，该模型总体上识别准确率达到97.8%，优于现有多数AI诊断工具。此外，该模型具有可解释性，临床医生可追踪其诊断逻辑，增强了医学AI的可信度。

研究人员表示，CrossNN模型不仅可用于肿瘤位置不适合活检的癌症类型的诊断，还有助于从总体上提高癌症诊断的准确性。沙里泰大学医院首席医疗官马丁·克赖斯说，在癌症治疗日益个性化和快速发展的背景下，精准诊断是实现有效治疗的前提。

另一项研究中，德累斯顿工业大学研究团队联合德国其他机构及英国、美国研究人员，推出具备自主推理能力的“医疗人工智能体”，用于辅助肿瘤医生进行个性化临床决策。该AI智能体融合了大型语言模型和多种专业医学工具。研究人员为其接入MRI和计算机断层扫描成像（CT）分析、病理图像解读、基因突变预测、文献检索与肿瘤指南查阅等功能，使其具备“类医生”的综合推理与信息整合能力。

为验证效果，研究团队设计了20个模拟病例，让AI智能体自主选择工具、提取关键信息，做出临床诊疗建议，并由医学专家对输出结果进行审核。结果显示，该AI智能体在91%的案例中得出正确临床结论，并在超过75%的回答中准确引用肿瘤指南。

研究人员表示，通过引入专业诊断工具和医疗信息检索等功能，该AI智能体显著减少了“AI幻觉”，即貌似合理却实际错误的回答，提升了安全性与可信度。

研究论文第一作者迪克·费贝尔说：“这类AI工具不仅能够在日常临床决策中提供支持，还能帮助医生及时获取最新的治疗指南，从而助力为癌症患者制定最优的个体化治疗方案。”

“要在未来真正释放AI智能体在医疗中的潜力，关键在于将其平稳嵌入常规临床流程，并尽可能减少对医生工作的干扰。”论文通讯作者、德累斯顿工业大学教授雅各布·克特尔认为，为了成功部署医疗AI智能体，必须对医疗专业人员进行系统培训，让他们能够与AI高效协同工作，同时始终保有最终的临床决策权。“AI的职责是为医生赋能，绝非取而代之。”

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