钟南山强调医学科研应注重成果转化

10月10日，AI赋能肺癌精准诊疗高峰论坛暨国家呼吸医学中心肺癌精准诊疗规范项目启动会在广州举行。中国工程院院士钟南山在会上指出，医学科研应当坚持“顶天立地为人民”的导向，看重技术落地转化，而非仅仅追求论文成果。

钟南山对“顶天立地”进行了阐释：所谓“顶天”，是指紧盯前沿，利用人工智能等新技术发展靶向治疗；而“立地”的核心落脚点则是面向广大普通患者，研发简便价廉、有效安全的诊疗方案，使前沿医疗技术真正惠及老百姓。

他强调，不必一味追求在国际顶级期刊发表知名论文。衡量医学科研价值的重要标尺应该是成果转化，具体包括是否落地了相关产品、研发出新药、推出诊断试剂、取得生物技术突破或诞生新仪器等实实在在的成果。

肺癌病理基因大模型DeepGEM2.0发布

在本次论坛上，肺癌病理基因多模态大模型DeepGEM2.0正式发布。该模型能够实现最快1分钟内完成“看图识基因”，一次性完成包括EGFR、KRAS、ALK、ROS1、TP53、LRP1B、BRAF、ERBB2、FGFR、MET、NTRK、RET在内的12个靶点基因预筛。这实现了当前国内肺癌获批靶向药对应基因的全覆盖。

数据显示，该模型的预测精确度最高可达90%。此外，该技术有望将肺癌基因检测的费用降低至数百元区间。

基层医疗现状与AI辅助诊疗意义

肺癌是我国发病率和死亡率均居首位的恶性肿瘤。基因检测是靶向治疗的前提，但目前单次检测费用需万元，且基层医疗机构检测能力薄弱，导致大量患者难以及时获得有效筛查。

广州医科大学附属第一医院副院长、国家呼吸医学中心副主任梁文华表示，目前许多县级、地市级医院缺乏肺癌NGS基因检测条件。这导致部分患者在确诊后直接接受化疗而错过靶向治疗机会，或必须转诊至上级三甲医院完成基因分型才能确定治疗方案。

DeepGEM2.0的应用有望改变这一现状。基层医院可基于AI预筛结果进行初步分层分诊：对于AI预测特定基因高概率的患者，可就近完成已普及的针对性PCR或免疫组化验证，减少异地就医的奔波；对于AI预测突变低概率的患者，则可优先考虑非靶向治疗或补充大Panel筛选。

此外，当天还启动了一项由全国50家医疗机构共同参与的多中心科研项目，旨在为AI辅助病理诊断应用于肺癌精准治疗提供高级别循证依据。