腾讯DeepGEM病理大模型突破肺癌基因突变预测，1分钟实现精准检测

腾讯生命科学实验室与广州医科大学第一附属医院、广州呼吸健康研究院联合研发的DeepGEM病理大模型，近日在肺癌基因突变预测领域取得突破性进展。该技术仅需常规病理切片图像，即可在1分钟内完成基因突变预测，准确率达78%至99%，为临床诊疗提供了一种无需基因测序的新路径。

传统基因检测方法如二代测序（NGS）成本高昂且需耗时1-2周，而DeepGEM通过AI分析病理图像中的形态学特征与基因突变的统计学关联，大幅降低了检测门槛。其核心技术采用多示例学习（MIL）架构，能自动识别肿瘤区域并生成突变空间分布图，直观展示肿瘤内部异质性，辅助医生快速定位突变高发区域。

该模型已通过多中心验证，适配术后切除、穿刺活检等不同来源的病理样本。在临床应用中，当传统检测面临周期长或样本不足时，DeepGEM可提供快速参考结果。目前，腾讯已联合金域医学等机构启动”病理-基因多模态大模型平台”建设，计划将技术扩展至多癌种诊断。

此项研究成果发表于《柳叶刀·肿瘤》期刊，标志着AI在肿瘤精准医疗领域实现从形态诊断到基因预测的跨越。据估算，新技术可使检测成本降低数倍，为患者争取宝贵治疗时间，尤其在医疗资源匮乏地区具有显著应用价值。