近日，中南大学湘雅二医院黎志宏教授团队的论文《Deep learning-based artificial intelligence for assisting diagnosis, assessment and treatment in soft tissue sarcomas》在Meta-Radiology第2卷 第2期上发表。
软组织肉瘤（Soft tissue sarcomas，STSs）是一组异质性高的间充质恶性肿瘤，一般按组织病理学进行分类。尽管临床上STSs的发病率和患病率很低，但通常与不良预后和高死亡率相关。STSs的早期、准确诊断是临床治疗的关键。深度学习（Deep learning，DL）是人工智能的一个子类型，已应用于帮助医疗专业人员针对特定情况优化个性化治疗。首先，准确的诊断和分类是医学过程中最关键的一步，DL模型表现出优异的诊断能力和更加精细的分类能力，对于指导临床医生的后续治疗非常有帮助；其次，精准治疗是医学过程中核心步骤，DL模型可以帮助指导敏感性药物的使用，避免耐药性的出现；最后，临床结果的预测是临床医生和患者都渴望知道的，因为它可以用来指导早期临床干预。在这方面，DL模型可以通过分析临床数据和影像、病理图像数据来获得准确的结果并进行预测。因此，将深度学习与影像学、病理学和临床标准参数结合使用有望提高疾病诊断的准确性和效率。
近年来，一系列研究表明，基于医学图像的深度学习的应用可以显著增加临床医生对STSs的识别、诊断、治疗和预后预测的准确性，且效率明显提升，从而促进临床决策。本文从数据获取、算法和模型建立三个主要方面详细总结了基于深度学习的人工智能在STSs中的最新应用进展。此外，还详细阐述了通过迁移学习和生成对抗网络(Generative adversarial network, GAN)进行数据增强的模型强化。总的来说，具有准确注释的高质量的数据、以及性能优化的算法对于深度学习在STSs中的临床应用至关重要。
1. 软组织肉瘤（STS）的特点与挑战：
软组织肉瘤是一类来源于间充质前体细胞的罕见且高度多样化的实体肿瘤。目前已知软组织肉瘤类型高达137种，这些肉瘤的生物学行为各不相同，治疗主要以手术及化疗等辅助治疗为主，但其疗效和临床预后通常不尽如人意。因此，对软组织肉瘤的早期准确诊断和肿瘤分级对其风险评估和管理策略至关重要。
2. 深度学习在医学诊断中的应用：
深度学习作为人工智能的一个领域，已经成为处理包括计算机视觉、语音识别、自然语言处理等真实问题的有力工具。在医学领域，深度学习已被广泛应用于影像诊断（如X线、CT、MRI、B超、SPECT等）、病理诊断（如石蜡切片H&E染色、免疫组化的WSI等）等各个方面，展现了优越的性能。
3. 深度学习在软组织肉瘤诊断和治疗中的前景：
虽然软组织肉瘤的发生率相对较低，但过去十年中持续上升，且往往预后不佳。由于这类恶性肿瘤具有独特的生物学属性、预后和治疗策略，因此其准确分类非常重要。近年来，基于深度学习的人工智能已被逐步应用于软组织肉瘤的识别、诊断、治疗和预后，显著提高了临床医生的诊断和治疗效率，表明深度学习在优化软组织肉瘤的临床诊疗策略中有着较大的潜在应用价值。
本文通过总结基于深度学习的人工智能在软组织肉瘤研究领域的最新进展，以期为这一新兴领域的后续研究提供启示：主要包括通过影像及病理图像精确鉴别软组织肉瘤亚型，高效提升诊断的准确性；识别并预测软组织肉瘤进展，改善患者预后评估；以及通过数据驱动的方法优化治疗方案，加速新疗法的研发。这些进展可望大幅度提升治疗效果，降低医疗成本，并为患者带来更为个性化的治疗选择。
第一作者 徐瑞菱
中南大学湘雅二医院博士生，导师黎志宏教授。研究方向为骨与软组织肿瘤，曾在Critical Reviews in Microbiology、Frontiers in Immunology、Phenomics等杂志发表多篇SCI论文，主持一项湖南省研究生创新项目，曾获国家奖学金，中南大学优秀学生等荣誉。
通讯作者 黎志宏
中南大学湘雅二医院一级主任医师，二级教授，博士生导师。中南大学副校长，肿瘤模型与个体化诊治研究湖南省重点实验室主任，人工智能诊疗装备湖南省工程研究中心主任，国家卫生健康突出贡献中青年专家，国家新药创制临床评价技术平台负责人，中华医学会骨科学分会青委会骨肿瘤学组全国组长，中国医师协会骨科医师分会脊柱肿瘤学组全国副组长，湖南省医学会骨科专委会候任主任委员。主持国家科技重大专项课题1项，国家重点研发计划项目1项，国家自然科学基金3项，湖南省科技创新重点工程1项，省重点研发计划3项等，在Lancet Oncol、Adv Sci、J Hematol Oncol等权威期刊发表SCI论文100余篇、主参编国家级教材、学术专著等10部、获国家发明专利10余项、牵头或参与制订行业指南5部。入选湖南省科技创新领军人才，湖南省科技人才托举工程、湖南省卫生健康高层次人才，获全国卫生系统青年岗位能手、湖南省青年科技奖、湖南省医学科技奖2项、湖南省科技进步奖2项等，任《Meta-Radiology》主编，《中华肿瘤杂志》编委等。
Xu R, Tang J, Li C, Wang H, Li L, He Y, et al. Deep learning-based artificial intelligence for assisting diagnosis, assessment and treatment in soft tissue sarcomas. Meta-Radiology. 2024;2(2):100069. doi: https://doi.org/10.1016/j.metrad.2024.100069.
长按/扫描获取全文（网页全文二维码）
编辑：欧漫
审核：赵伟
