胃肠病学:实现深度学习在肝脏结节病理诊断中的临床应用

来源：中山大学附属第三医院2022-03-23 20336045

近日，中山大学附属第三医院病理科邵春奎教授、陈建宁副主任医师团队与清华珠三角研究院韩岚清教授团队一起，首次实现了人工智能技术在肝脏结节病理诊断中的临床应用。通过构建HnAIM(肝细胞结节人工智能模型)对肝脏结节进行智能诊断，该技术已达到高级病理医师的诊断水平，可有效辅助病理诊断。

近日，中山大学附属第三医院病理科邵春奎教授、陈建宁副主任医师团队与清华珠三角研究院韩岚清教授团队一起，首次实现了人工智能技术在肝脏结节病理诊断中的临床应用。通过构建HnAIM(肝细胞结节人工智能模型)对肝脏结节进行智能诊断，该技术已达到高级病理医师的诊断水平，可有效辅助病理。该结果发表在国际顶级胃肠肝病杂志《胃肠病学》(IF=22.682)上。

肝细胞癌(HCC)是最常见的原发疾病，早期HCC的诊断和鉴别诊断一直是医学界的重要挑战。我们回顾性收集了中山大学天河医院和粤东医院5种肝脏结节病变(高分化肝细胞癌WDHCC、高级别不典型增生结节HGDN、低级别不典型增生结节LGDN、局灶性结节增生FNH、肝细胞腺瘤HCA)和2种背景肝组织(肝硬化NC、相对正常肝组织NNL)的462例手术标本(649张病理切片，120，530片)。该模型的有效性和泛化能力在中山大学第三附属医院岭南医院、佛山市第一人民医院和广州市第一人民医院等264个样本上得到进一步验证。外部验证准确率高达93.5%。

研究结果对临床疑难病例的诊断具有重要意义。与医生的合作可以提高肝脏结节病理诊断的效率和质量，减少性手术的比例，大大节省时间和人力成本，尤其是对于肝脏病理医师匮乏的地区或基层医院。(100yiyao.com)

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