近日，腾讯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合研发的 DeepGEM 病理大模型，在肺癌基因突变预测方面取得了显著进展。该模型仅需使用常规病理切片图像，便能在1分钟内完成突变预测，其精准度达78% 至99%，为精准医疗带来了新的希望。
这一创新技术的亮点在于，它不再依赖昂贵且耗时的基因测序，而是通过 AI 分析病理图像来识别潜在的基因突变。这意味着，过去需要花费上万元、等待数周才能得出的检测结果，未来或将仅需几分钟，且成本有望降低数倍。这一突破将为肺癌患者争取到更宝贵的治疗时间，同时为医生提供了高效、便捷的 AI 辅助诊断工具。
DeepGEM 的核心技术在于其通过 AI 从普通病理图像中识别出与基因突变相关的 “形态学信号”。研究发现，肿瘤细胞的排列方式、形态特征及周围组织的反应与某些基因突变之间存在统计学关联。DeepGEM 模型利用大量病理数据，从看似普通的图像中捕捉到这些可能意味着突变的细节，显著提高了预测的准确性。
该模型采用多示例学习（MIL）架构，能够直接处理整张病理图像，无需人工标注肿瘤区域。这种自动化的分析方法，不仅提升了诊断效率，还能输出基因突变的空间分布图，清晰展示肿瘤内部不同区域的突变差异，帮助医生快速识别高发区域。
考虑到不同患者的病理样本形态差异，DeepGEM 在设计时充分考虑了适配性，能够处理各种常规病理切片，降低了应用门槛。目前，DeepGEM 的预测准确率已在多组数据测试中达到78% 至99%，与传统基因检测方法相媲美，为医生提供了快速决策的参考依据。
在 DeepGEM 大模型取得成功后，腾讯、广州医科大学第一附属医院、广州呼吸健康研究院及金域医学将共同开展下一步合作，建立基于 AI 的 “病理 – 基因多模态大模型平台”，以推动 AI 技术在更多癌种和部位的应用。这一举措不仅期待与更多医疗机构携手合作，也寄希望于 AI 技术在减轻病痛、拯救生命的过程中发挥更大作用。
