合作与模型开发 - 金域医学、腾讯及广州医科大学附属第一医院国家呼吸医学中心于2025年10月11日宣布共同开发病理基因多模态大模型 [1] - 合作基于AI大模型DeepGEM 旨在提供准确、及时且普惠的基因突变预测新技术 [1] - DeepGEM大模型由广州医科大学附属第一医院、广州呼吸健康研究院与腾讯共同开发 相关成果发表于《柳叶刀·肿瘤》 [1] - 金域医学的加入为模型提供了更多病例验证及临床服务场景 并将推动开发具有泛化性的多部位、多癌种、多组学的AI辅助诊断 [1] 技术突破与优势 - DeepGEM大模型实现了利用常规组织病理图像预测肺癌基因突变 从“看图识癌”突破至“读片知基因” [1][2] - 模型对多种常见肺癌驱动基因突变的预测可在1分钟内完成 精准度达78%至99% [2] - 腾讯团队应用多示例学习及无需人工标注的“端到端”先进架构 提升了预测准确性且模型适用于切除活检和穿刺活检等不同样本类型 [3] - 该技术能生成基因突变空间分布图 直观展示突变在组织内的分布情况 [3] 临床价值与应用前景 - 传统基因检测方法（如二代高通量测序NGS）技术复杂、耗时长、成本高 难以在资源匮乏地区广泛应用 [2] - DeepGEM提供了“AI初筛+特定基因位点确认”的经济可及诊断路径 有望显著降低检测成本 [3] - 技术可为病情紧急患者提供及时指导 并惠及无法承担昂贵NGS检测的基层患者 [3] - 合作方计划将DeepGEM的临床应用从肺癌拓展至多部位、多癌种 并综合蛋白组学、代谢组学等信息开发多模态大模型 [6] 模型验证与数据规模 - 2025年 研发团队联合金域医学对DeepGEM进行了大规模验证 [4] - 验证研究纳入覆盖全国30个省份不同级别医疗机构的4260例肺癌患者样本 共计8520张数字切片 [4] - 金域医学拥有全国服务网络 每年肿瘤NGS检测量超15万例 为验证提供了丰富的数据支持 [4] - 验证结果显示 DeepGEM在识别EGFR、KRAS、ALK等常见肺癌驱动基因突变时表现卓越 关键性能指标达临床辅助诊断参考水平 [4]