金域检测AI辅助淋巴瘤诊疗,推动行业技术

当前，淋巴瘤的确诊依然主要依赖病理诊断，但随着对淋巴瘤的深入了解，分子和免疫检查在确诊中的作用日益重要。然而，由于信息繁杂，分子和免疫诊断数据与病理诊断结果之间的整合一直是一个挑战。金域检测近期公开表示，将人工智能引入淋巴瘤的精准诊断，为未来开辟了崭新的前景。

多年来，金域检测积极推动淋巴瘤的智能诊疗，以病理学为核心，在建设了多中心MICM综合平台的基础上，提供了超过项检测项目，覆盖了淋巴瘤患者在诊前、诊中和诊后全程的需求。

金域检测依托近50万例临床病例的病理报告和20万例分子检测数据，已经构建了淋巴瘤综合诊断数据库。此外，他们与医疗机构和科研机构开展了合作，例如与医院联合，启动了全国首个基于多模态多组学人工智能诊疗技术的弥漫性大B细胞淋巴瘤（DLBCL）分子分型多中心研究。该研究旨在探索建立中国DLBCL分子分型及多因素复发预测模型，以实现精准的DLBCL分型诊断。

通过人工智能技术，可以综合考虑患者的临床表现、实验室检查和影像学检查等多组学多模态数据，构建淋巴瘤患者特定的识别模型，实现高效精准的患者识别，进一步帮助实现明确的临床诊断。同时，根据模型的权重因素，可以筛选出淋巴瘤诊断的关键生物标记物，为未来的临床检测方案提供参考。

随着下一代测序技术在临床中的广泛应用，对淋巴瘤的分子分型研究已经深入到分子层面。结合下一代测序分子检测数据，人工智能算法可以实现淋巴瘤的精准分型，根据不同亚型的分子特征，研究疾病的发病机制，挖掘不同亚型的分子药物作用靶点，有望促进临床靶向药物的开发。

由于淋巴瘤患者之间存在较大的异质性，因此，为不同患者制定个体化的治疗策略，可以提高患者整体的生存预后。在临床治疗中，如何精确识别对某种药物有反应的患者群体，并联合更多新药，以提高治疗的有效性，是当前面临的挑战之一。

与传统的临床研究方案不同，人工智能可以主导患者的用药效果评估。通过建立人工智能分析工具，可以纳入更多多模态参考因素，综合分析个体表型、免疫功能、遗传特征等多维因素，迅速评估患者用药效果和临床安全性，协助临床研究机构智能高效地识别临床适用人群，推动临床药物研究。

有效的风险分层和预后模型的建立取决于对疾病的深刻理解、全面把握疾病特征以及考虑患者的一般情况等多方面因素。引入人工智能算法可以实现这一目标。根据各种临床信息和检测数据，人工智能模型不仅可以准确预测患者的预后，还可以详细划分风险层次，指导治疗决策，从而改善患者的预后。

据悉，金域检测在年与医院合作开发了成熟B细胞淋巴瘤（MBNs）诊断模型。该模型结合了患者的病理学、流式细胞术、染色体核型和二代测序等多项检测结果，可协助MBNs的分型诊断，为临床MBNs的亚型鉴别提供有力支持。目前，这一成果已经发表在《FrontiersinOncology》期刊上。

未来，金域检测将依托其在淋巴瘤智能诊疗领域的研究成果，持续与临床、医药、研究机构合作，将医学检测数据与临床诊疗深度融合，以提高淋巴瘤的精准诊疗效率，从而造福更多的患者。