记者11月22日获悉，西安交通大学电信学部计算机科学与技术学院李辰教授团队联合剑桥大学，在AI医学领域取得重大技术突破——研发出新型人工智能框架SMMILe，可自动精准识别肿瘤在组织中的具体位置、边界范围及不同亚型的空间分布，且无需医生逐一切片标注。
在癌症精准诊疗中，千兆像素级数字病理切片是诊断“金标准”。但长期以来，计算病理学面临一大难题：现有主流AI模型虽能以较低成本判断切片“是否患癌”，却无法明确“病灶在哪”“恶性细胞如何分布”“肿瘤亚型占比多少”，这些关键信息仍需病理医生耗费大量精力分析。
SMMILe的问世打破了传统AI算法“重分类、轻定位”的局限，不仅将原本需20分钟的复杂病理切片分析压缩至1分钟。
“传统方法常因缺乏病理详细坐标信息而‘束手无策’，或只能捕捉到最明显的病变特征。”李辰介绍，SMMILe融合了特征压缩、参数自适应处理等前沿数学模型，能敏锐捕捉微弱病理信号，即便没有任何位置标注，也能像声呐探测海底地形般，精准锁定并还原具有生物学意义的肿瘤空间图谱。这一技术革新让病理分析效率实现数量级飞跃，为临床诊疗提供了高效助力。
据介绍，此次新型AI病理模型的发布，标志着AI病理诊断正式从简单“粗略分类”迈向“精准量化”新阶段，为全球肿瘤筛查领域注入新动能。
全媒体记者 任娜