图：科大团队研发AI病理分析系统SmartPath，可辅助医疗人员执行逾百项临床任务。\大公报记者林少权摄

　　癌症诊断需时较长，惟香港、内地医生人手不足，影响效率。有见及此，科大研发AI病理系统SmartPath，提供一站式癌症诊断支援，整合病人数据，分析复杂病理影像，赋权医生进行癌症诊断预防，提高诊断效率。该模型已于放射科投入使用半年，于内地南方医院准备在未来半年到一年内，与机构合作进一步进行临床实验，为更广泛的应用做准备。\大公报记者 邱梓茵

　　据科大计算机科学及工程学系、化学及生物工程学系助理教授兼医工交叉联合创新中心主任陈浩教授（图右二）介绍，常规的癌症诊断离不开影像学检查和组织病理学检查，后者被认为是诊断癌症的“金标准”，具体操作包括病理切片的诊断。

　　可辅助完成逾百临床任务

　　以临床经验来看，资深医生完成一张切片诊断约需3至5分钟，而低年资医生则可能需要10几分钟才能完成同样工作。陈浩表示，此前开展的用户研究数据显示，借助SmartPath辅助诊断，病理科医生的诊断效率可提升三成以上。同时，该系统能有效优化诊断质量，使不同医生间的诊断一致性提升一成以上，为减少临床诊断差异、保障诊疗规范性提供有力支撑。

　　关于SmartPath系统本身，陈浩续介绍，它是依托全球规模最大、最多元化的病理数据集所构建，可辅助医护人员完成癌症分级、分型等逾百项临床任务。

　　团队过去数年研发两大病理基础模型：其一为视觉技术模型GPFM，其二为全球首个多模态基础模型mSTAR，通过多模态信息增强弥补单一视觉信息局限，在多项任务中取得综合最佳性能，可精准诊断肺癌、乳腺癌等香港高发癌症。mSTAR是全世界首个实现多模态信息增强的模型，并且在多个任务中取得了最佳综合性能。

　　针对四大癌种临床验证

　　目前，SmartPath已针对肺癌、胃癌、乳腺癌、结直肠癌四大癌种，开展前瞻性临床验证；其中结直肠癌的平均诊断准确率逾95%，胃癌达93%，肺癌亦逾93%。南方医院病理科主任兼南方医科大学基础医学院病理学系教授梁莉表示：“AI模型在肺癌等肿瘤的临床决策中可发挥关键作用，有望避免不必要手术及术后无效治疗。”

　　问及有关该项目下一步的发展计划，陈浩表示，目前SmartPath已在内地南方医院完成四大癌种的前瞻性临床实验，下一步将在未来半年至一年内与其他机构合作，为推广做好准备。同时，系统会在实际使用中持续优化，采用“找茬”（指挑毛病）式微调：例如输入1000个病例后，如发现模型在浸润性癌的诊断上出现偏差，便有针对性地补充1000至2000个浸润性癌病例，让模型持续学习与校正。