清華珠三角研究院的一樓展廳擺放著生物晶片閱讀儀、血細胞分析儀等數智化設備。
清華珠三角研究院的一樓展廳擺放著生物晶片閱讀儀、血細胞分析儀等數智化設備。
清華珠三角研究院的一樓展廳擺放著生物晶片閱讀儀、血細胞分析儀等數智化設備。
醫學場景一直是AI的重要應用方向，隨著人工智能技術不斷躍升，醫學領域的AI應用正如雨後春筍般涌現。在廣州，從早期大家熟知的AI看CT影像、AI看眼底，到如今的AI分析病理、AI診斷罕見病，再到AI幫助外科手術、AI輔助細胞制藥……記者觀察到，“AI+醫學”的應用範圍正大幅擴展。
本期《科技週刊》，記者走訪清華珠三角研究院、南方醫科大學珠江醫院等機構，一探人工智能技術如何落地廣州，助力醫學領域快速發展。
AI病理檢測
讓病理診斷“既快又準”
在清華珠三角研究院的一樓展廳，醫用光學技術研發中心數據工程師王子晗帶記者參觀了團隊自主研發的生物晶片閱讀儀、血細胞分析儀、玻片掃描影像系統、熒光明場多功能數字切片掃描系統、全自動染色封片一體機等數智化設備。這些設備由該中心主任、清華大學國際研究生院教授何永紅帶領團隊研發，已在廣州、深圳建立相關産業化公司，産品進入廣州乃至全國的近百家知名醫院，推動病理檢測的數字化和智慧化。
病理診斷是疾病診斷的“金標準”。以往，病理科醫生需要在顯微鏡下觀看病理切片，切片還需要醫生手動製作，費時耗力；在廣州氣候比較濕潤的地區，病理切片很容易褪色，珍貴的數據很難保存下來；我國高端病理診斷設備依賴進口，德國徠卡、日本濱松等外資品牌長期佔據主導地位。
這些病理檢測痛點，倒逼團隊推動醫用光學設備早日實現國産化、數字化和智慧化。何永紅團隊在清華大學醫用光學成像中心已積累大量科技成果。“我們研發的醫用光學硬體設備解放了醫生的雙手和雙眼，封片效率可達每小時420片。病例影像可掃描成數字化圖片存入電腦，掃描速度最快15秒/片。病理數據也得以保存。”王子晗説，AI的加入大幅降低了病理科醫生的腦力勞動強度，“目前，我們的技術可以達到80%以上的排陰率。”
團隊科技成果的加速轉化，離不開廣州新型研發機構的鼎力支持。清華珠三角研究院很早就關注何永紅教授的項目，並積極引進落地。
目前，團隊的病理診斷軟硬體一體化産品已進入中山大學附屬第一醫院、中山大學附屬第三醫院等30多家廣州大型醫院，提升了醫療機構的病理診斷效率。
AI開發新藥
助力罕見病基因治療
在清華珠三角研究院人工智能創新中心，相關負責人王俠向記者展示了團隊開發的罕見病數據中心（Rare Disease Data Center，以下簡稱RDDC）。該AI工具可以幫助醫生和科研人員更好地理解患者的基因檢測報告，發現突變的鹼基或丟失的基因片段，從而幫助醫生確診罕見病，也可以幫助藥企開發治療該罕見病的藥物。
“絕大多數罕見病都是由基因突變引起的。因患者人數非常少，醫生在從業生涯中很少遇到，很多罕見病非常容易誤診，確診週期也非常長。”王俠告訴記者，RDDC收錄了國內外大量罕見病領域的基因檢測數據。醫生只需將相關基因數據輸入RDDC，AI就可以輔助醫生預測異常的RNA剪接，指出異常的可能致病的鹼基，從而幫助醫生找準診斷方向。
“我們的後臺數據顯示，已有不少醫生在利用RDDC輔助診斷罕見病。”王俠告訴記者，清華珠三角研究院人工智能創新中心由清華珠三角研究院和廣州賽業生物共同發起成立，除了診斷罕見病，AI還可以助力預測相關ASO藥物，用於罕見病的基因治療。
“我們可以根據致病基因片段培養一批模型動物，再對這些ASO新藥進行試驗，測試它的療效。”王俠解釋，這一過程就是先對一批小白鼠進行基因編輯，讓小白鼠患上某種和人類相同的罕見病，再將試驗的ASO藥物注入患病的小白鼠體內，以查看藥物的安全性和具體療效。
“我們團隊正與漸凍症抗爭者蔡磊的醫療團隊開展合作，為團隊提供這類模型動物，幫助團隊開發治療其漸凍症的新藥。”王俠説。
AI輔助手術
術中實時進行“血管導航”
廣州醫工聯合團隊進一步將人工智能技術拓展至高難度外科手術領域。近日，南方醫科大學珠江醫院楊劍教授團隊聯合中國科學院深圳先進技術研究院錢銀玲研究員團隊、香港科技大學（廣州）朱磊教授團隊，自主研發出外科人工智能模型Vivim，首次將動態手術視頻解析演算法應用於腹腔鏡肝切除手術，可在術中實時識別並勾勒關鍵血管邊界，實現“術中實時導航”功能。
據該項目核心成員珠江醫院肝膽外科主治醫師、博士後陶海粟介紹，當前肝臟手術多采用腹腔鏡、手術機器人等微創術式，能有效減輕患者手術痛苦、加快術後恢復。但微創手術存在視野局限、缺乏力反饋的短板，會增加術中損傷肝臟重要血管的風險。術中一旦損傷關鍵血管，極易引發迅猛出血，手術安全風險極高。
針對這一臨床痛點，研究團隊收集了國內四家肝臟外科中心的手術視頻，完成15865幀影像的精細化標注，並通過內部訓練集與獨立外部測試集對模型性能開展系統性驗證。結果顯示，Vivim在單目標、多目標解剖識別中的Dice系數分別達0.71與0.66，推理速度可達25幀/秒，完全滿足術中實時導航的運算要求。
經珠江醫院13名外科醫生臨床驗證，Vivim可顯著提升術中解剖結構的識別速度與準確率，有效輔助臨床決策。該模型通過全自動實時識別關鍵解剖結構，為瞬息萬變的手術場景提供動態“路標”，有望為術前—術中跨時空配準這一行業難題提供全新解決方案。
陶海粟透露，本次研究中，三方團隊分工明確：香港科技大學（廣州）團隊牽頭核心演算法研發，中國科學院深圳先進院團隊負責模型訓練與算力支撐，珠江醫院團隊負責提出臨床需求、提供手術視頻數據與專業標注，並主導全流程臨床驗證工作。目前珠江醫院已啟動首批單中心臨床試驗，進一步驗證Vivim模型的臨床應用效能；多中心臨床研究正在申報過程中，計劃今年下半年正式啟動。
AI智造細胞
細胞治療産品邁向標準化生産
細胞與基因産業是廣州重點發展的六大未來産業之一。近日，記者從廣州瑞臻再生醫學科技有限公司獲悉，該公司聯合中國科學院香港創新研究院人工智能與機器人創新中心（CAIR）共同開發的CytoMetrix瑞啟智元：RegenverseCell—GPT（RC—GPT）V1.0（以下簡稱RC—GPT）正式發佈。這是細胞治療行業首個完成概念驗證並將AI技術系統性嵌入iPSC分化製備全流程的多模態AI大模型框架，為iPSC（誘導性多功能幹細胞）來源細胞治療産品從“手工藝式”生産邁向“AI智造”標準化時代提供了可行的技術路徑。
記者了解到，iPSC衍生細胞治療産品從“獲批上市”到“惠及患者”之間存在一道鴻溝——規模化標準化生産。傳統生産極度依賴資深科研人員的“手感”和經驗，批次間的可重復性與一致性始終是行業面臨的核心技術難題。而RC—GPT是一個深度嵌入iPSC分化製備生産線的多模態AI決策系統。
中國科學院香港創新研究院人工智能與機器人創新中心（CAIR）主任劉宏斌表示，“人工智能是跨越‘標準化、可重復、規模化生産’這一制約整個行業門檻的關鍵因素。RC—GPT將AI智慧體系統性嵌入iPSC分化製備全流程，讓‘細胞智造’從概念走向生産線。”
瑞臻再生醫學聯合創始人、總經理張淩表示：“該大模型的發佈，標誌著瑞臻再生醫學從‘細胞藥物研發’向‘細胞智造賦能’邁出了關鍵的一步。”
中國科學院廣州生物醫藥與健康研究院研究員潘光錦告訴記者，幹細胞可以作為“種子”，演化為病人需要的細胞，從而治療疾病。“目前，在臨床試驗上，利用幹細胞治療帕金森病接近落地。該病的核心病理特徵是大腦中多巴胺水準持續下降。科學家正利用幹細胞做成多巴胺能神經元，移植入病人體內。”潘光錦説。（文/武威 圖/莊小龍）
