衢州市人民醫(yī)院（溫州醫(yī)科大學(xué)附屬衢州醫(yī)院）醫(yī)學(xué)人工智能診斷與預(yù)后技術(shù)研發(fā)重點實驗室科研團隊聯(lián)合四川大學(xué)華西醫(yī)院宋彬教授團隊、河南省人民醫(yī)院朱紹成教授團隊完成的研究成果《Focal liver lesion diagnosis with deep learning and multistage CT imaging（基于深度學(xué)習(xí)和多階段CT成像的肝臟局灶性病變診斷）》成功發(fā)表在《Nature Communications》期刊上！該論文于2024年8月15日正式在線發(fā)表，是我院以通訊作者在《Nature》子刊上發(fā)表的首篇論文。

肝癌發(fā)病率高、預(yù)后差，是全球重要公共健康問題。目前，肝癌是我國第5位常見惡性腫瘤和第2位惡性腫瘤致死病因，5年生存率僅為14.1%。肝臟局灶性病變病種繁多、影像表現(xiàn)多樣，常常難以進行精準術(shù)前影像診斷，一直是困擾放射診斷醫(yī)師的難題。然而，不同病理類型肝臟局灶性病變，其治療方式不一，預(yù)后差異顯著。因此，對肝臟局灶性病灶的準確分類及定性診斷，是制定肝臟局灶性病變個性化治療和改善惡性病灶預(yù)后的關(guān)鍵。

該項研究開發(fā)并驗證了一種肝臟病變的多期增強計算機斷層掃描(CT)自動診斷系統(tǒng)LiLNet。該系統(tǒng)基于6個數(shù)據(jù)中心的4039名患者進行開發(fā)，可識別局灶性肝臟病變，包括肝細胞癌(HCC)、肝內(nèi)膽管癌(ICC)、轉(zhuǎn)移性腫瘤(MET)、局灶性結(jié)節(jié)增生(FNH)、血管瘤(HEM)和囊腫(CYST)。

經(jīng)4個外部中心驗證，2家醫(yī)院臨床驗證，LiLNet對良惡性腫瘤的準確率(ACC)為94.7%，曲線下面積(AUC)為97.2%。對于HCC、ICC和MET, ACC為88.7%，AUC為95.6%。對于FNH、HEM和CYST，ACC為88.6%，AUC為95.9%。經(jīng)過多中心臨床試驗結(jié)果證明，AI可以有效幫助醫(yī)生提升診斷精度和效率。

衢州市人民醫(yī)院（溫州醫(yī)科大學(xué)附屬衢州醫(yī)院）醫(yī)學(xué)人工智能診斷與預(yù)后技術(shù)研發(fā)重點實驗室為衢州市重點實驗室，由衢州市人民醫(yī)院和電子科技大學(xué)長三角研究院（衢州）聯(lián)合創(chuàng)建，擁有一支由43位臨床醫(yī)師、專職科研人員和計算機工程師組成的交叉學(xué)科復(fù)合型研究團隊，其中博士22人，高級職稱20人，近三年承擔(dān)了各級科研項目34項，發(fā)表高水平論文40余篇。

本次研究中，通過雙方團隊的深度交流與協(xié)作，成功開發(fā)出一種用于肝癌局灶性病變診斷的新型智能系統(tǒng)。通過此次合作，電子科技大學(xué)長三角研究院（衢州）不僅助力衢州人民醫(yī)院在高水平科研領(lǐng)域取得突破，還進一步鞏固了雙方在醫(yī)學(xué)領(lǐng)域的合作基礎(chǔ)。雙方將繼續(xù)深化合作成立醫(yī)工交叉創(chuàng)新聯(lián)合體，探索更多前沿技術(shù)在臨床中的應(yīng)用，助推衢州市醫(yī)療事業(yè)的發(fā)展，為提高區(qū)域醫(yī)療水平做出更大的貢獻。