在第28个全国肿瘤防治宣传周到来之际，北京航空航天大学发布肺癌人工智能研究新进展，该研究提出了全肺分析人工智能模型，可利用CT影像无创预测肺癌患者的基突变状态和接受靶向治疗后的个体化疗效，可辅助肺癌患者的靶向治疗决策，提升肺癌患者的生存率。

肺癌作为全球死亡率最高的癌症，超过一半的患者在确诊时已是晚期。CT影像作为肺癌诊疗过程中必不可少的工具，提供了一种无创分析肺癌、且不会受到肿瘤异质性影响的手段。人工智能技术的发展则利用了大数据的优势，可从影像中挖掘到人眼难以感知的高维微观信息，构建了宏观影像与微观基因信息之间的桥梁。

北航医学科学与工程学院副教授王硕团队，研发出一种全自动的人工智能系统，在大数据驱动下直接对CT影像进行全自动的分析。医生可利用CT影像无创地预测出患者是否存在表皮生长因子受体基因突变，并且可对患者接受靶向治疗后的无进展生存期进行预测，进而筛选出靶向治疗的获益人群。

王硕介绍，该研究纳入了国内外9个数据集、1.8万余例肺癌患者进行大数据的训练和验证。对比实验表明，该人工智能系统所使用的全肺分析方法比传统的基于肿瘤的分析方法性能提升了11.8%。此外，全肺分析方法无需人工勾画肿瘤病灶，更具有可推广性。在人工智能系统的辅助下，医生可以预测患者靶向治疗疗效，有效筛选出靶向治疗获益人群，进而提升肺癌患者的生存率。

关键词： 分析方法 人工智能系统 北京航空航天大学