全球首创！西安交大科研团队在AI医学领域实现重大突破

11月22日，记者从西安交通大学了解到，该校计算机科学与技术学院李辰教授团队和剑桥大学合作，在AI医学领域取得重大突破。他们开发了名为SMMILe的新型人工智能框架，将原本需要20分钟的复杂病理切片分析时间缩短至1分钟。该框架能自动推断出肿瘤在组织中的具体位置、边界范围以及不同亚型的空间分布，而且不需要医生逐一切片标注。此模型是全球首个大规模肿瘤筛查人工智能病理模型，相关研究近期发表在国际肿瘤学权威期刊《自然·癌症》上。

在癌症精准诊疗方面，千兆像素级的数字病理切片是“金标准”。不过，长期以来计算病理学存在一个大难题：现有的主流AI模型虽能以较低成本判断切片“是否有癌症”，但无法回答“病灶具体在哪里”“恶性细胞如何分布”以及“各类肿瘤亚型所占比例”等问题。要获取这些关键信息，仍需病理医生投入大量精力进行分析。

SMMILe的模型结构

为什么SMMILe能做到其他医学AI模型做不到的事呢？这得益于它独特的设计理念。SMMILe就像一套用于图像的“声纳”系统，让计算机具备“在黑暗中视物”的能力。

SMMILe与其他方法的空间量化结果可视化对比

李辰表示：“传统方法常常因为缺乏病理的详细坐标信息而不知所措，或者只能捕捉到最明显的特征。而SMMILe通过融合特征压缩、参数自适应处理等前沿数学模型，能够敏锐捕捉到微弱的病理信号。即便没有任何位置标注信息，它也能像声纳探测海底地形一样，精准锁定并还原出具有生物学意义的肿瘤空间图谱，使病理分析效率实现了数量级的提升。”此次模型发布标志着AI病理诊断从“粗略分类”进入“精准量化”的新阶段。

来源 / 陕西日报、西安交通大学等

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