5月20日，復星杏脈肺結節CT影像輔助檢測軟件（“銳影”），正式獲批中國國家藥品監督管理局醫療器械三類證。產品上市的背后離不開專家的大力支持與強大的科研合作。中華醫學會放射學分會主委單位上海長征醫院劉士遠教授團隊聯合復星杏脈合作研發了肺部磨玻璃結節不同病理分型的人工智能分類技術，課題成果“Predicting the invasiveness of lung adenocarcinomas appearing as ground-glass nodule on CT scan using multi-task learning and deep radiomics”發表在國際權威醫學期刊《Translational Lung Cancer Research》 (影響因子6.5，JCR Q1區)。
肺癌是最常見的癌癥，也是癌癥相關死亡的主要原因。近年來隨著CT篩查肺癌的普及，肺結節的檢出率越來越高。根據國際肺癌研究協會、美國胸科學會和歐洲呼吸科學學會（IASLC/ATS/ERS）2011年對肺腺癌的多學科分類，肺腺癌在病理學上可分為四個亞型，即非典型腺瘤性增生（AAH）、原位腺癌（AIS）、微浸潤性腺癌（MIA）和浸潤性腺癌（IAC），其中AAH和AIS 被認為是侵襲前病變。臨床上對于不同病理分型的呈現為磨玻璃結節的肺腺癌需要應用不同的治療手段，然而這些不同類型的磨玻璃結節難以通過術前CT的影像學特征進行判別。
隨著人工智能技術在醫學影像領域應用的迅速發展，AI識別醫學影像上細微特征的強大學習能力得到了研究者們的重視。在這項研究中，我們利用人工智能強大的學習能力，嘗試對于CT影像上的磨玻璃結節進行病理分型的分類。我們納入了來自長征醫院的794個帶有病理結果的肺結節病人胸部CT影像數據，按病人隨機劃分為訓練、驗證與測試集，構建了三種不同的人工智能分類模型，分別是1）基于影像的端到端深度學習分類模型XimaNet、2）同時進行結節分類與結節分割的深度學習多任務模型XimaSharp以及3）融合影像組學提取特征方法與深度學習網絡的分類模型Deep-RadNet。我們使用測試集數據對于這三種不同的人工智能模型的分類表現進行了相關驗證與討論。考慮到臨床需求，我們關注了模型進行以下分類任務的能力：1）區分AAH/AIS與MIA；2）區分MIA與IAC；3）區分浸潤性與非浸潤性的磨玻璃結節，即AAH/AIS/MIA與IAC。
我們發現，對于AAH/AIS與MIA的分類任務，Deep-RadNet、XimaNet和XimaSharp模型分類的AUC（ROC曲線下面積）指標分別達到了0.891，0.841和0.779；對于MIA與IAC的分類任務，三種模型的AUC指標分別能達到0.889，0.785與0.778；對于區分AAH/AIS/MIA與IAC，三種模型的AUC指標分別達到0.941，0.892和0.827。比較三種模型的表現，發現Deep-RadNet顯著優于另外兩種模型（p小于0.05）。 通過此項研究復星杏脈自主突破的人工智能算法，特別是Deep-RadNet，能夠準確地評估磨玻璃結節是否為具有浸潤性的病理分型，證明了相關算法對于肺癌臨床診斷的理論可行性及應用價值。
我國肺癌年齡標化5年生存率在2003—2015年間略有上升，但仍不超過20.0%，總體5年生存率偏低。肺癌患者的生存時間與其臨床診斷發現的早晚密切相關。通過人工智能輔助LDCT不僅僅可以進行磨玻璃結節(GGN) 的檢出，同時結合影像組學特征提取，從放射學的角度進一步進行評估磨玻璃結節是否為具有浸潤性的病理分型，篩選出高危患者，為下一步精準診斷及治療提供強有力的幫助。 2015年-2022年，國家發布了一系列政策強調并鼓勵人工智能技術在醫療健康領域的應用，智慧醫療已經逐步發展為國家戰略。AI在醫學影像中針對疾病檢出、醫學多維測量、精準診斷、術前設計和療效評估有明顯優勢。 復星杏脈“銳影”已用于肺部CT影像的顯示、處理、測量和肺結節的病灶識別，通過自動處理胸部CT掃描影像，以及定量分析和分診建議，協助醫生在治療和管理肺部磨玻璃結節，并對肺部磨玻璃結節（GGN）的定性與分級，可對醫師閱片進行有效輔助，輔助用于為肺癌早期篩查及風險評估，優化醫療系統的資源分配，推進我國肺癌篩查服務的規范化、均質化和優質化。
復星杏脈作為復星旗下首個獨立孵化的人工智能企業，自2017年成立以來一直保持高速發展的趨勢，截至目前180人的公司已積累超過40種AI疾病模型儲備，與全國500多家醫療機構達成合作。成熟應用已上線放射科、檢驗科、病理科、呼吸科、骨科、心內科、神經科等多個科室。復星杏脈作為復星“創新驅動”戰略尖兵與醫療人工智能產業核心平臺進行布局發展，通過“匠心+創新”，不斷加大科技研發投入。 同時，復星杏脈深入醫療機構與基層健康服務場景探索真實需求，積極完善分級診療的核心場景服務能力如疾病早篩、遠程診療、精準醫療等，致力于全面解決不同的臨床痛點和公衛難題。通過獨樹一幟的“AI+X”產品形態，有效賦能遠程診療體系建設，形成了促進我國分級診療與精準醫療落地的有效解決方案。