衢州市人民醫院（溫州醫科大學附屬衢州醫院）醫學人工智能診斷與預后技術研發重點實驗室科研團隊聯合四川大學華西醫院宋彬教授團隊、河南省人民醫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（基于深度學習和多階段CT成像的肝臟局灶性病變診斷）》成功發表在《Nature Communications》期刊上！該論文于2024年8月15日正式在線發表，是我院以通訊作者在《Nature》子刊上發表的首篇論文。

肝癌發病率高、預后差，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、影像表現多樣，常常難以進行精準術前影像診斷，一直是困擾放射診斷醫師的難題。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后的關鍵。

該項研究開發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LiLNet。該系統基于6個數據中心的4039名患者進行開發，可識別局灶性肝臟病變，包括肝細胞癌(HCC)、肝內膽管癌(ICC)、轉移性腫瘤(MET)、局灶性結節增生(FNH)、血管瘤(HEM)和囊腫(CYST)。

經4個外部中心驗證，2家醫院臨床驗證，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%。經過多中心臨床試驗結果證明，AI可以有效幫助醫生提升診斷精度和效率。

衢州市人民醫院（溫州醫科大學附屬衢州醫院）醫學人工智能診斷與預后技術研發重點實驗室為衢州市重點實驗室，由衢州市人民醫院和電子科技大學長三角研究院（衢州）聯合創建，擁有一支由43位臨床醫師、專職科研人員和計算機工程師組成的交叉學科復合型研究團隊，其中博士22人，高級職稱20人，近三年承擔了各級科研項目34項，發表高水平論文40余篇。

本次研究中，通過雙方團隊的深度交流與協作，成功開發出一種用于肝癌局灶性病變診斷的新型智能系統。通過此次合作，電子科技大學長三角研究院（衢州）不僅助力衢州人民醫院在高水平科研領域取得突破，還進一步鞏固了雙方在醫學領域的合作基礎。雙方將繼續深化合作成立醫工交叉創新聯合體，探索更多前沿技術在臨床中的應用，助推衢州市醫療事業的發展，為提高區域醫療水平做出更大的貢獻。