‎每日资讯速递2026-09-03｜中山三院胃活检AI病理诊断模型GBAIM发表于npjDigitalMedicine

全文概要
中山大学附属第三医院病理科邵春奎、陈健宁团队成功研发出胃活检人工智能多分类诊断模型 GBAIM，相关成果发表于国际期刊《npj Digital Medicine》（IF=18，JCR Q1）。模型可生成病灶热图定位微小病变，并衍生出判别胃癌分期与淋巴结转移风险的子模型，目前已完成产品转化并部署于国内多家医院病理科。

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1. 临床痛点：病理资源紧缺与术前分期难题

病理诊断是疾病诊疗的"金标准"，胃活检则是胃部疾病筛查诊断的重要手段。然而胃活检病理诊断长期面临三大痛点：病理医师资源紧缺、微小病灶易漏诊误诊、术前活检难以精准判定胃癌分期并预判淋巴结转移，严重制约胃癌精准诊疗落地。

GBAIM 正是针对这些痛点而研发，旨在为胃疾病精准诊疗打造智能辅助工具。

2. 多中心数据与模型性能

GBAIM 基于国内多中心临床数据开发：研究团队汇总全国 6 家三甲医院 17,086 例患者的 20,711 张回顾性胃活检数字切片，并纳入 2,965 例患者 3,698 张切片开展前瞻性验证，展现出优秀的泛化能力。

模型可生成病灶热图，定位容易被忽略的微小病变，降低漏诊误诊风险。经技术优化后，模型衍生出两大子模型：GBAIM-T 可区分早期与进展期胃癌，内外部 AUC 分别为 0.907、0.826；GBAIM-N 可预判淋巴结转移风险，内外部 AUC 分别为 0.814、0.706，解决了术前活检难以评估胃癌 T/N 分期的行业痛点。

3. 落地转化与临床价值

临床测试显示，在 GBAIM 辅助下，不同年资病理医师的诊断准确率均有所提升，阅片时间明显缩短，有效减轻医师工作负担，全面提升胃活检诊断的质量与效率。

目前，该胃活检 AI 诊断模型已完成产品转化，成功部署于国内多家医院病理科投入应用，实现了从"病理诊断"到"临床精准施治"的高效衔接，成为国内智慧病理领域科研成果快速落地的代表案例。

来源：中山大学附属第三医院、npj Digital Medicine

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