近日，我院放射科刘再毅教授团队在肿瘤学领域顶级期刊《肿瘤学年鉴》（Annals of Oncology，影响因子56.7）在线发表了关于II期结直肠癌智能风险分层的重要研究成果"Enhanced risk stratification for stage II colorectal cancer using deep learning-based CT classifier and pathological markers to optimize adjuvant therapy decision"（基于深度学习CT分类器和病理标志物提升II期结直肠癌风险分层以优化辅助治疗决策）。这项研究为II期结直肠癌精准治疗决策提供了重要参考依据，有望指导临床实现更精准的风险评估。

        结直肠癌是全球第三大常见恶性肿瘤和癌症相关死亡的第二大原因。II期结直肠癌因其高度异质性，辅助化疗决策一直是临床难题。现有基于病理危险因素的风险分层方法准确性有限，仍有大量低危患者接受过度治疗，而部分高危患者却治疗不足。

        该研究纳入来自12个中心的2,992例II期结直肠癌患者，创新性融合基于深度学习构建的CT影像预后分层指标与传统病理标志物，成功开发了智能风险分层决策系统IRIS-CRC。该系统能够将患者精准分为四个阶梯式预后层级，3年无病生存率分别为≥95%、95-75%、75-55%、≤55%。相比传统指南分层，该系统将27.1%的传统指标所归类为的“高危”患者重新分类为预后良好组，同时将6.5%的“低危”患者识别为预后极差组，显著提升了风险预后的准确性。

        我院放射科黄燕琪医生、陈小波硕士生为共同第一作者，刘再毅教授为通讯作者。

        广东省医学影像智能分析与应用重点实验室在梁长虹、刘再毅教授的带领下，依托我院雄厚的临床资源，联合华南理工大学和中科院深圳先进院等一流科研院所，长期致力于医学图像智能分析的前沿技术研发与临床转化应用，通过医工交叉融合，实现医学图像人工智能领域的产学研用协同创新发展。

黄燕琪