近日，腾讯AI宣布了一项重大突破：其生命科学实验室与广州医科大学第一附属医院、广州呼吸健康研究院联手打造的DeepGEM病理大模型，已经成功通过大规模临床验证。

这项技术最亮眼的地方在于，它能在1分钟内，仅通过一张常规的病理切片图像，就精准预测出肺癌的多种关键基因突变，准确率高达78%至99%。

它不再依赖传统的基因测序，而是直接从最常见的病理图像中识别出基因突变的蛛丝马迹。这意味着，癌症精准治疗中最“慢、贵、难”的瓶颈，或许即将被AI大力破解，未来检测成本更有望降低数倍。

你可能会好奇，一张小小的病理切片，本质上是细胞组织的显微图像，它怎么可能直接反映基因层面的信息呢？

这正是DeepGEM模型的核心魅力所在。虽然基因突变本身无法被肉眼直接观察，但大量的医学研究早已揭示，特定的基因突变会悄然改变肿瘤细胞的行为方式，从而在组织形态上留下独特的印记。

这些印记在病理学家眼中被称为形态学信号，可能表现为肿瘤细胞特别的排列方式、怪异的形状特征，或是其与周围组织发生的微妙互动。

DeepGEM所做的，就是通过深度学习，把这些人类专家凭经验也难以穷尽的形态学信号和基因突变信息进行海量关联。它像一个孜孜不倦的学生，学习了海量的病理数据后，终于能够在看似平平无奇的图像中，敏锐地捕捉到那些暗示着突变的关键细节。

为了让AI看得更准、学得更快，研发团队采用了先进的多示例学习（MultipleInstanceLearning,MIL）架构。你可以把它想象成一种更智能的训练方式。

传统的AI训练可能需要医生提前在庞大的病理图上手动圈出肿瘤区域，费时费力。而MIL架构则省去了这一步，允许模型直接消化整张切片图像，由AI自主判断哪些区域是重点，哪些信息值得关注，并最终给出综合性的预测。这种端到端的模式，不仅效率更高，也更能捕捉到全局的、细微的病理特征。

DeepGEM的能力远不止给出一个有或无的突变结论。它还为医生提供了一个前所未有的强大工具——基因突变空间分布图。

在同一颗肿瘤内部，不同区域的细胞基因突变情况并非完全一致，这种异质性是临床治疗中的一大挑战。

DeepGEM能够生成一份可视化的热力图，清晰地标注出在整张病理切片上，哪些区域的基因突变频率更高。这就像是为医生在显微镜下的观察提供了实时导航，帮助他们快速定位到最关键的病灶区域，从而做出更精准的诊断和治疗决策。

更贴心的是，DeepGEM在设计之初就充分考虑到了临床应用的复杂性。无论是通过手术切除的大块组织样本，还是仅通过穿刺活检获得的微小组织，甚至是一些存在质量差异的切片，它都能从容处理。这种强大的普适性，极大地降低了其在真实医疗环境中的落地门槛。

在多组严格的临床数据测试中，DeepGEM的预测准确率已经能与传统的基因检测方法相媲美。这意味着，当患者病情危急等不起、组织样本量不足以进行基因测序，或是身处医疗资源有限的地区时，DeepGEM完全可以作为一个快速、可靠的前哨，为医生提供极具价值的参考信息，赢得宝贵的治疗时间。

随着DeepGEM模型在肺癌领域的成功验证，一个更大的计划也浮出水面。腾讯已宣布，将与广州医科大学第一附属医院、广州呼吸健康研究院以及国内领先的第三方医检机构金域医学展开下一步的深度合作。

四方的目标是共建一个前沿的“病理-基因多模态大模型平台”。这意味着，他们将把这项强大的AI技术从肺癌逐步扩展到更多部位、更多癌种的辅助诊断中，构建一个更加全面和智能的癌症精准诊断生态。或许在不远的将来，AI将成为每一位病理医生身边最得力的智能助手，共同守护我们的健康。

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