近日，AI赋能肺癌精准诊疗高峰论坛暨国家呼吸医学中心肺癌精准诊疗规范化项目启动会在广州举行。会上，广州医科大学附属第一医院国家呼吸医学中心与金域医学联合发布肺癌病理基因多模态大模型DeepGEM 2.0，并同步启动由全国50家医疗机构参与的多中心科研项目，标志该模型由性能验证阶段进入大规模临床应用验证阶段。
DeepGEM系列模型以病理切片图像为输入，预测肺癌相关基因变异概率及组织内空间分布。2.0版本依托金域医学来自全国31个省份近8000张数字病理切片数据完成迭代，基因覆盖由原有EGFR、KRAS、ALK、ROS1、TP53、LRP1B等6个扩展至12个，新增BRAF、ERBB2、FGFR、MET、NTRK、RET，基本实现国内已获批肺癌靶向药对应靶点全覆盖，预测精确度最高可达90%。
技术路径上，模型调用常规数字病理切片图像即可分析，无需额外取材；通过嵌入金域医学KMDP数智病理系统，可轻量化部署在医疗机构普通PC端，最快1分钟输出基因预测附录，供病理医生和临床团队作为预筛参考。需明确的是，模型本身定位为AI初筛与风险分层工具，不直接替代PCR、免疫组化或二代测序的最终确认；临床落地采用「AI初筛+特定基因靶向验证」模式。
在费用与时效方面，传统肺癌基因检测常需6000元至2万元、等待数日至两周，基层医院受设备和成本限制较难普及。梁文华团队介绍，借助DeepGEM 2.0预筛后，高概率患者可在本地或就近完成针对性小Panel验证，低概率患者再考虑大Panel补充筛查，从而减少盲目全基因扫描；相应验证环节费用有望降至数百元区间。
多中心验证项目由梁文华团队发起，计划纳入近千例Ⅰ至Ⅳ期、经模型预测为阳性的非小细胞肺癌患者，同步开展前瞻性随机对照研究和卫生经济学评价，重点验证「DeepGEM 2.0+简快验证模式」能否提高靶向用药比例、改善生存结局及降低医疗成本。
中国工程院院士钟南山出席论坛时表示，医学科研应「顶天立地为人民」——以AI等新技术提升能力，同时让基层患者用得起、用得上。广医一院国家呼吸医学中心同日联合多家省市级及县域医院筹备肺癌精准诊疗联盟，构建国家级平台、省级代表单位与县域机构协同网络，推动标准制定和分级分诊落地。
后续DeepGEM 2.0计划部署至超500家医疗机构，并可根据新药获批节奏在12至16周内扩展新基因，保持模型基因库与靶向药物更新同步。业内观点认为，该类病理基因大模型的落地价值不在于完全取代分子检测，而在于把基因检测决策前移，缓解基层肺癌患者「检不起、等不及、跑不远」的问题。