福州临床科研力量参与突破：AI模型实现垂体腺瘤进袭性无创术前评估

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一项融合人工智能与神经影像学的前沿成果近日发布——由中国科学院自动化研究所牵头，联合首都医科大学附属北京天坛医院、郑州大学第一附属医院、首都医科大学附属北京潞河医院，并得到福建地区多家三甲医院临床数据支持的跨区域研究团队，成功构建出基于头部磁共振成像（MRI）的深度学习评估模型。该模型可在术前无创识别垂体腺瘤的进袭性行为，为福州及全国神经外科精准诊疗提供新工具。相关成果发表于《自然》子刊《NPJ数字医学》。（人民网北京12月19日电 记者赵竹青）

垂体腺瘤即垂体神经内分泌肿瘤，占全部颅内肿瘤的10%—20%，流行病学数据显示其人群患病率达每10万人70—100例。尽管属组织学良性，但超40%病例在病程中呈现侵袭性生长特征，易残留、易复发，手术根治难度大。2017年，世界卫生组织与欧洲内分泌学会正式提出“进袭性垂体腺瘤”概念，强调以生物学行为而非单纯病理分级判断预后，核心表现包括：海绵窦或蝶骨侵袭、体积快速增大、术后早期复发、Ki-67等标志物异常，以及对常规药物或放疗反应不佳。

本研究首次将弱监督学习策略引入垂体腺瘤MRI分析，建立无需人工精细标注的深度学习框架。模型依托多中心MRI影像数据训练，在未依赖像素级标注的前提下，自动提取与进袭性高度相关的影像表型特征，最终输出个体化风险评分。

验证结果显示，该评分与肿瘤侵袭程度呈显著正相关，不仅能准确反映局部侵袭状态，还可有效预测术后复发风险、病理标志物异常表达水平，以及恶性转化相关通路激活情况。模型已在包括福建协和医院在内的全国十余家医疗机构多中心队列中完成外部验证，证实其在真实临床场景下的鲁棒性与泛化能力。

为提升落地效率，研发团队已将复杂的MRI预处理流程与算法集成至云端在线平台。福州及全国临床医生仅需上传标准T1/T2加权序列影像，即可在数分钟内获得结构化评估报告，大幅降低AI技术应用门槛。后续工作将聚焦于适配本地化影像设备参数、嵌入福建省远程医疗系统，并推动该模型在福州神经外科专科联盟内开展前瞻性临床应用试点。

(责编：赵竹青、吕骞)