随着癌症类型日益细分、精准医疗不断推进，人工智能（AI）正迅速成为肿瘤医学领域不可或缺的技术力量。近日，德国柏林沙里泰大学医院领衔团队和德累斯顿工业大学领衔团队在国际学术期刊《自然-癌症》杂志上发表了相关研究成果，展示了AI在癌症临床诊断中的广阔应用前景，为医疗领域带来了新的突破。

　　在临床案例中，有患者因视物重影就诊，经磁共振成像（MRI）检查发现颅内深部疑似存在肿瘤。由于肿瘤位置敏感，传统活检手术风险较高，医生常面临困境。为解决这一难题，沙里泰大学医院领衔团队开发了CrossNN AI模型，通过分析肿瘤细胞的表观遗传特征，实现了无需手术情况下的快速、无创癌症诊断。

　　神经病理学家菲利普·奥伊斯基兴表示，肿瘤细胞中的表观遗传信息会以各自特有的方式发生改变，可以根据这些特征性“分子图谱”识别不同类型肿瘤并对其进行分类。在部分脑肿瘤病例中，CrossNN模型可通过脑脊液等体液样本获取所需信息，避免了高风险开颅手术。研究团队已在临床病例中成功运用该方法，通过脑脊液分析确诊了一例中枢神经系统淋巴瘤病例。

　　研究团队透露，他们利用大量参考肿瘤数据对CrossNN模型进行了训练，并在超过5000个真实样本上进行了验证。结果显示，该模型在脑肿瘤诊断中的准确率高达99.1%，在扩展至170多种癌症类型时，总体识别准确率达到97.8%，优于现有多数AI诊断工具。此外，该模型具有可解释性，临床医生可追踪其诊断逻辑，增强了医学AI的可信度。

　　研究人员指出，CrossNN模型不仅可用于肿瘤位置不适合活检的癌症类型的诊断，还有助于提高癌症诊断的整体准确性。沙里泰大学医院首席医疗官马丁·克赖斯强调，在癌症治疗日益个性化和快速发展的背景下，精准诊断是实现有效治疗的前提。

　　另一项研究中，德累斯顿工业大学研究团队联合德国其他机构及英国、美国研究人员，推出了具备自主推理能力的“医疗人工智能体”，用于辅助肿瘤医生进行个性化临床决策。该AI智能体融合了大型语言模型和多种专业医学工具，具备MRI和CT分析、病理图像解读、基因突变预测、文献检索与肿瘤指南查阅等功能，拥有“类医生”的综合推理与信息整合能力。

　　为验证效果，研究团队设计了20个模拟病例，让AI智能体自主选择工具、提取关键信息，做出临床诊疗建议，并由医学专家对输出结果进行审核。结果显示，该AI智能体在91%的案例中得出了正确临床结论，并在超过75%的回答中准确引用了肿瘤指南。

　　研究人员表示，通过引入专业诊断工具和医疗信息检索等功能，该AI智能体显著减少了“AI幻觉”，即貌似合理却实际错误的回答，提升了安全性与可信度。研究论文第一作者迪克·费贝尔认为，这类AI工具不仅能在日常临床决策中提供支持，还能帮助医生及时获取最新的治疗指南，为癌症患者制定最优的个体化治疗方案。

　　研究团队认为，该AI智能体已具备初步进入临床应用的可行性。下一步，他们将重点推进“人机协作机制”的开发，同时优先考虑数据安全与隐私保护。论文通讯作者、德累斯顿工业大学教授雅各布·克特尔指出，为了成功部署医疗AI智能体，必须对医疗专业人员进行系统培训，让他们能够与AI高效协同工作，同时始终保有最终的临床决策权。

　　“要在未来真正释放AI智能体在医疗中的潜力，关键在于将其平稳嵌入常规临床流程，并尽可能减少对医生工作的干扰。”雅各布·克特尔强调，AI的职责是为医生赋能，绝非取而代之。

（文章来源：经济参考报）