把深度学习模型用在垂体腺瘤评估上，这事儿中国团队干成了。2017年前后，世界卫生组织和欧洲内分泌学会提出了“进袭性”垂体腺瘤的概念。虽然这个病大多是良性的，但约有10%到20%的病例在病程中会变得凶险。这在新的定义下，就是指那些侵袭性强、爱复发、对治疗抵抗的肿瘤。以前医生只能靠手术看肿瘤有没有包绕周围组织来判断它凶不凶，办法虽然简单却不精准。 这种新方法能把医生从繁重的工作中解放出来。研究团队给它找了个帮手——磁共振成像（MRI）。中科院自动化研究所跟北京天坛医院、郑州大学第一附属医院、北京潞河医院一起干活儿，把一堆片子交给了深度学习网络。他们设计了一个弱监督标签模型，不需要每个细节都标注清楚，就能提取特征并打分。 中新网北京12月19日讯，记者孙自法从施普林格·自然旗下的《NPJ数字医学》上看到了这篇论文。他们把多维度的验证都做了一遍，发现模型给的分数跟肿瘤的凶险程度确实是正相关的。不光能看肿瘤长得咋样，还能帮忙判断会不会复发、病理标志物有没有异常，甚至能看出有没有类似恶性肿瘤的生物学通路。 这个平台已经把复杂的算法和图像处理流程都整合好了。医生只要把片子数据上传到网站上，系统就能马上给出智能评估结果。这就像给医生发了个“放大镜”，大大降低了人工智能技术的门槛。现在已经在全国多家医院的队列里验证过了，说明在复杂多变的临床环境里也很稳定可靠。 中科院自动化研究所透露，下一步会继续改进模型和平台，让科研成果更快地走进医院病房。这样一来，医生就能更精准地给病人看病了。据报道每10万人里大概有70到100例这种病患者呢。超过40%的病例因为长得太野而无法彻底切除干净。