廣州2021年12月7日 /美通社/ -- 12月1日，基準醫(yī)療與南開大學聯(lián)合共建的醫(yī)學信息研發(fā)核心提交的重量級學術(shù)論文《Noninvasive Lung Cancer Early Detection via Deep Methylation Representation Learning》被人工自動督促協(xié)會AAAI（Association for the Advancement of Artificial Intelligence）下屬的世界人工自動高級學術(shù)聚會，第36屆AAAI'22（聚會時間：2022年2月22日-3月1日，溫哥華）收錄。本次聚會共收到9251篇投稿，創(chuàng)下AAAI投稿量的歷程記錄；終極接收1349篇論文，錄取率為15.0%，創(chuàng)歷程新低。

基準醫(yī)療基于AI深度學習（Deep Learning）的DeepMeth甲基化信息解決模型是世界首個基于深度學習的通過持續(xù)向量表達甲基化領(lǐng)域的算法，也是基準醫(yī)療肺癌早檢產(chǎn)品PulmoSeekTMPlus的中心算法根基。這次基準醫(yī)療DeepMeth研發(fā)工作能從近萬份研發(fā)論文中脫穎而出，是世界AI學術(shù)界對基準醫(yī)療在腫瘤早診早篩行業(yè)的工作的高度認同，也是精確醫(yī)療及AI+癌癥交叉學科行業(yè)的一個令人奮發(fā)的新聞，再加上早前PulmoSeekTM肺癌早檢甲基化液體活檢模型已在國際首要學術(shù)期刊《The Journal of Clinical Investigation》刊登，多項國際學術(shù)權(quán)威機構(gòu)的認同奠定了基準醫(yī)療在世界肺癌早檢行業(yè)當之無愧的技巧領(lǐng)先地位。

請參照下文對這項算法的理解：

解圍之路，破局ctDNA甲基化早檢臨床運用瓶頸

血漿樣件中低豐度的循環(huán)腫瘤DNA（ctDNA）總是是癌癥早檢的難點。南開大學計算機學院與基準醫(yī)療的醫(yī)學信息研發(fā)核心聯(lián)合攻關(guān)，經(jīng)歷數(shù)年，初次借用深度學習持續(xù)向量表達甲基化領(lǐng)域的算法，加強了甲基化領(lǐng)域的總體性和持續(xù)性，順利開發(fā)了“深度甲基化表達學習進行無創(chuàng)肺癌初期探測的DeepMeth”中心技巧，一舉沖破這個重要的學術(shù)和工業(yè)難關(guān)。

精確錨定，探秘CpG 位點的充足遺傳學數(shù)據(jù)

不同于現(xiàn)有指標往往僅表達每個領(lǐng)域甲基化位點的頻率、忽視甲基化CpG位點的定位和甲基化形式，而這類正是癌癥探測的預(yù)判特點；DeepMeth獨立對待每個甲基化領(lǐng)域并開發(fā)出智能編碼器來學習暗藏在領(lǐng)域布局中的充足數(shù)據(jù)（比如，甲基化 CpG 位點的位子和共甲基化領(lǐng)域）。這是世界上初次用持續(xù)向量表達甲基化領(lǐng)域的深度學習模型研發(fā)，能夠較大水平上以免甲基化探測的維度劫難。

深度驗證，普及肺癌早檢臨床運用

DeepMeth算法模型已在全國14家醫(yī)院多核心臨床信息集上評價了探測功能：與基線相比，DeepMeth實行了明顯的AUC提高；并可與傳統(tǒng)的臨床檢驗指標相結(jié)合，提升總體探測的確切度。自2020年4月此后，全國已有94家醫(yī)院應(yīng)用了基于DeepMeth模型的PulmoSeekTMPlus產(chǎn)品（用來初期肺癌探測）。

基準醫(yī)療終究保持從“衛(wèi)生經(jīng)濟學的角度”起程，本著“以患者利益為本”的初心，在技巧上精耕不輟、厚積薄發(fā)，不停優(yōu)化產(chǎn)品功能，提升性價比，將癌癥初期診療總體處理計劃落到實處，終極惠及更多有須要的一般人群。