證券時報
陳霞昌
2025-10-22 22:01
10月17日至21日在德國柏林召開的2025歐洲腫瘤內科學會（ESMO）年會上，由中國國家癌癥中心和字節跳動旗下小荷醫學合作完成的一項研究入選優選論文（Proffered Paper），在其分論壇上以口頭匯報的形式展示。
據悉，該研究使用大語言模型技術建立了全球泛癌風險數據庫，通過更多風險記錄的識別，將泛癌的全球人群歸因分值（PAF）從不足50%提升到64.1%，為癌癥的病因研究及一級預防提供基礎支撐。
作為全球最具影響力的腫瘤學專業組織之一，ESMO的年會已成為腫瘤領域最新研究成果的重要發布平臺。該會議以“推動科學轉化為臨床實踐”為核心，是發布腫瘤診斷與治療、篩查預防及護理等突破研究結果的核心陣地。
對于所有成功入選ESMO年會的研究成果，組委會根據其重要性從高到低，分別給予主席研討會（Presidential Symposium）、優選論文（Proffered Paper）、簡短口頭報告（Mini Oral）、壁報（Poster）和電子壁報（E-Poster）等不同的展示機會。
這是泛癌早篩和防控研究領域，中國學者首次獲得優選論文級別認可。這項研究名為基于AI的癌癥風險數據庫研究（CanRisk-DB），由中國國家癌癥中心和字節跳動旗下小荷醫學合作完成。
CanRisk-DB通過人工智能，對2000年至2024年間來自三個權威數據庫的43.5萬余篇相關文獻進行了處理，初步篩選后，最終根據其中的9550篇有效論文，系統提取出超過44.5萬條癌癥風險記錄，涵蓋了與42種癌癥相關76大類風險因素。
該研究使用PICOS框架檢索摘要，通過含特色GRAG的多智能體篩選和提取結構化信息，在摘要和全文篩選階段的靈敏度分別達到99.4%和98.8%，效應量和隊列信息的最終精確度分別為95.6%和96.3%。
與傳統的PICOS+PRISMA搜索范式相比，CanRisk-DB識別出的風險記錄更多，將PAF從不足50%提升到64.1%，該研究對宮頸癌、卡波西肉瘤和陰道癌的發病率給出了有力的解釋。
目前，這一數據庫已上線并對外開放，為癌癥的病因及相關領域的研究提供了一個非常有價值的工具。該研究也提示，未來人工智能在腫瘤風險評估、早期檢測、精準診斷和復發監測等方面，都將做出重大貢獻。
此前幾年，已有多項利用人工智能進行癌癥早篩的研究入選ESMO優選論文。中國國家癌癥中心和小荷醫學的這項共同研究表明，中國醫學界和產業界在該領域的進展也已獲得權威認可。
2025年7月，國家癌癥中心已牽頭發布《基于液體活檢技術的多癌種聯合篩查專家共識2025版》，將“推薦將人工智能應用于MCED（基于液體活檢技術的多癌種早期篩查）”寫入共識。未來，預計會有更多人工智能技術被引入到多癌早篩等領域，為醫學研究和臨床實踐帶來突破。
