科研成果入选本年度 Radiology 浏览量Top 10

近日，国际放射学与医学影像领域的顶级期刊 Radiology 正式揭晓 2024 年度 Top Publications in Radiology。北京协和医院与深睿医疗联合发表的关于提高肺腺癌浸润程度预测准确性的人工智能建模策略科研成果，进入本年度 Radiology 浏览量Top 10 榜单。本次成功入选，是行业对双方科研团队和科研成果的高度认可，同时也标志着深睿医疗在医疗人工智能领域的技术实力和创新成果得到了国际权威的广泛关注。

Radiology 作为放射学和医学影像领域的权威刊物，始终致力于发表该领域最前沿的原创研究与综述文章，为推动全球放射学和影像科学的进步以及临床实践的发展发挥着不可替代的作用。其每年发布的年度影响力文章榜单（Top Publications），严格按照引用次数、下载量、Altmetric 分数和浏览量四个维度进行评选，在学术界和临床界具有极高的公信力。

从2024年的榜单中，我们可以清晰地看到两个显著的发展趋势：一是人工智能（AI）技术在放射学和医学影像研究中的应用愈发深入，25% 的研究文章都与 AI 相关，其中包括生成式 AI，这充分证明了 AI 技术在该领域的巨大潜力和发展前景；二是中国在放射学和医学影像领域的科研实力迅速崛起，投稿量超过美国，成为全球第一，展现出中国科研团队在该领域的积极探索和卓越成就。

深睿医疗作为医疗人工智能领域的领军企业，长期以来积极与各大院校及医疗机构开展深度合作，取得了一系列令人瞩目的成绩，在呼吸系统疾病诊疗领域的研究，更是成果斐然。肺癌是呼吸系统疾病对人类健康和生命威胁最大的恶性肿瘤之一，其发病率和死亡率均居于榜首，其中，肺腺癌占比近四成。在Radiology 浏览量Top 10文章中，本次入选的论文是唯一一篇关于肺癌早期筛查方向的科研成果，由北京协和医院放射科金征宇教授和宋兰教授团队携手深睿医疗和香港大学共同完成。文中提出了一种能提高肺腺癌浸润程度预测准确性的人工智能建模策略，通过结合深度学习（DL）和放射组学（Radiomics）的方法对深度学习模型进行融合与优化，同时引入了一种模拟放射科医生在解决不一致分类时可能使用的决策过程，以集成两个二元分类模型和一个三元分类模型来依次解决分类冲突，从而提高了模型在肺腺癌浸润程度方面的预测准确性，特别是在纯磨玻璃结节（pGGNs）上的分类性能，通过这种新的模型和策略，研究在外部测试集上实现了对微浸润性腺癌（MIA）的高准确率预测。新的研究模型对于以往的放射组学模型、深度学习模型以及多模态融合模型均有效，通过早期干预长远防控等智能化手段，可以广泛提高早期肺癌筛查与诊断水平。

肺癌AI辅助诊断系统

深睿医疗一直致力于应用AI技术提升疾病的诊疗效率与精度。2024年，深睿医疗获得国内首个肺癌AI诊断产品三类证，产品融合影像与临床医生的智慧，通过数万例有病理金标准数据及至少两年随访数据的模型训练，对于微小肺结节提供良恶性甄别，为医生提供高特异性的肺结节良恶性辅助诊断结果。这张三类证的获批在医疗人工智能领域具有里程碑意义的突破。至此，AI产品突破了检出和分诊的桎梏，开始为医生提供真正意义上的诊断辅助。

深睿医疗始终秉承创新驱动发展的理念，积极推动医疗人工智能技术的创新与应用，截止目前，深睿医疗发布的科研成果累计影响因子超 1800，牵头或参与了 10 个科技部重大专项、15 个国家自然科学基金项目以及 30 多个省市级科研项目。凭借在科研和技术创新方面的突出表现，深睿医疗荣获国家科学技术进步二等奖，并在河南、浙江、北京、江苏等地斩获多项省级科学技术进步奖。

在医疗科技飞速发展的时代浪潮中，深睿医疗凭借领先技术，丰富的产品布局，踏出每一个坚实有力的步伐，谱写中国医疗人工智能发展的壮美画卷。未来，深睿医疗将继续为中国医疗人工智能发展注入磅礴动力，引领行业迈向智能化诊疗的崭新时代，让优质医疗服务借助科技之力，惠及每一个角落，让科技的光芒照亮每一个追求健康的生命旅程。