近期，2020年度国家自然科学基金申请项目评审结果（第二批）发布公告，根据《国家自然科学基金条例》、国家自然科学基金相关项目管理办法以及专家评审意见，国家自然科学基金委员会（以下简称自然科学基金委）2020年第20次委务会议决定资助医学领域面上项目4584项、青年科学基金项目4505项、地区科学基金项目917项，合计10006项。

中国人民解放军总医院胸外科薛志强教授团队、北京世纪坛医院薛新颖教授团队与北京青燕祥云科技有限公司合作申请的项目——“肺癌驱动基因人工智能多维度信息预测和辅助诊断研究”成功入选。该课题率先将基于多种人工智能算法的混合架构网络用于肺癌影像、病理、基因、临床数据的自动特征识别和提取，构建肺癌多维度标注数据库，旨在实现肺癌的早期基因诊断、精准分层诊疗、智能预后分析， 辅助临床决策及智能随访。

以上成果授权国家发明专利8项，实用新型专利6项。

合作背景

我国肺癌发病率和死亡率分别高达20.03%和26.99%，位居癌症发病率及死亡率的首位。由于肺癌起病隐匿，受当前检查方式、健康意识、医疗资源分配等因素影响，多数肺癌患者确诊时已为晚期， 错失了早期根治性手术机会，同时中晚期患者的治疗策略主要为放化疗，其周期长且毒副作用大，导致五年生存率不足20%。近年来开展的肿瘤靶向治疗改善了部分晚期肺癌患者生存质量，但明确基因突变类型是指导早期靶向治疗的前提。现阶段基因检测费用高昂普及率低、检测时间较长延误治疗、患者耐受性差难以实现活检、活检组织难以准确反映肿瘤基因突变等诸多限制，造成大多数肺癌患者难以实现基因早期诊断进而无法接受早期靶向治疗。由于驱动基因突变是导致肺癌发生发展的重要原因，因此通过患者影像、病理及临床资料等数据，结合人工智能技术对肺癌驱动基因突变进行早期预测、建立基于不同突变类型的病情演进及预后预测模型，有可能为肺癌的早期基因诊断、精准分层诊疗 、智能预后分析，辅助临床决策及智能随访提供新的策略。入选项目““肺癌驱动基因人工智能多维度信息预测和辅助诊断研究”拟在前期开展的肺癌患者靶向治疗的基础上，对肺癌CT影像及病理图像进行人工智能与组学分析，构建肺癌影像和病理标注数据库，研发将肺癌特征性临床数据、影像、病理与基因突变相关联的多维度人工智能辅助诊断系统，实现对肺癌基因突变的早期预测。

该课题率先将基于多种人工智能算法的混合架构网络用于肺癌影像、病理、基因、临床数据的自动特征识别和提取，构建肺癌多维度标注数据库，旨在形成基于不同突变类型的病情演进及预后预测模型的多维度人工智能辅助诊断系统，提升肺癌基因突变预测效能。该研究科学问题源于国家肿瘤防治重大需求，且具有鲜明的需求导向、问题导向和目标导向特征，旨在通过解决肺癌靶向治疗中驱动基因检测技术瓶颈背后的核心科学问题，促使基础研究成果走向应用。因此，该研究属于需求牵引、突破瓶颈。

近些年来，随着人工智能的爆发和深度学习浪潮的推动，基于深度学习的医学分析预测方法纷纷涌现出来。青燕祥云以深度学习技术为基础，聚焦 AI 医疗领域的热点，不断布局和完善产品线以达到各种差异化应用场景需要，致力于提供领先的医疗+AI解决方案，是国家高新、中关村高新、中关村金种子企业。作为一家创新型的科技公司，所有产品均自主研发，拥有数十项专利和软件著作权，已覆盖全国 200多家医疗机构落地应用。2018年，北京世纪坛医院放射科主任王仁贵教授团队与青燕祥云合作，由青燕祥云提供医学影像数据统计及分析，斩获了国自然基金“基于多模态影像和遗传基因筛查对原发性淋巴水肿临床分期和分级精准评价的人工智能分析”课题。2020年，青燕祥云再次和301医院薛志强教授团队、北京世纪坛医院薛新颖教授团队走到了一起，在本次国家自然科学基金课题中，为肺癌影像、病理、基因、临床数据的人工智能构建与训练提供技术支持。

人工智能不仅仅是为医生、医院创造价值，还要为患者和社会创造价值。真实的还原医疗场景，实际的去解决需要解决的问题，将技术转化成效能，为患者带去健康，是青燕祥云未来需要去不断摸索和探求的。也正是对人工智能医疗技术方面的共同目标及追求，让青燕祥云不断有机会和权威专家团队合作，共同为推进人工智能技术与医疗的结合，促进人工智能在医疗上的应用与进步献出一份力量。