近日，2026年世界肺癌大会（WCLC）入选结果公布。我院胸外科周海榆团队共有14项研究成果入选，其中包括2项口头报告、1项壁报巡回报告，展现了团队在肺癌精准智能诊疗领域的持续积累与创新实力。

        WCLC将于9月12日在韩国首尔举行。作为国际肺癌领域重要的学术交流平台之一，大会汇聚全球胸部肿瘤领域专家学者，共同探讨肺癌筛查、诊断、治疗及转化研究领域的最新进展。周海榆团队主要的3项研究围绕肺癌精准诊疗中的关键临床问题展开：从治疗前的新辅助免疫治疗疗效预测，到术前肿瘤风险评估，再到术中精准判断，团队持续探索人工智能技术在肺癌诊疗关键环节中的应用价值，为肺癌精准诊疗提供新的研究思路。

提前预测疗效：AI助力筛选免疫治疗受益患者

        对可切除非小细胞肺癌患者来说，新辅助免疫治疗并非人人都能获得同样效果。如果能在治疗前判断哪些患者更可能获益，医生就能更有针对性地制定方案，患者也有望减少无效治疗。蔡灿佳博士及李东燊硕士等开展G-MAPS研究，让人工智能从常规病理切片中寻找与免疫治疗反应相关的线索。多中心验证显示，该模型能够辅助区分不同治疗反应人群，为治疗前筛选潜在获益患者提供新的参考。

提前识别风险：“虚拟PET”辅助优化手术方案

        早期肺腺癌患者在手术前，医生需要尽可能判断肿瘤的侵袭性和复发风险。气腔播散（STAS）是一项重要风险指标，但通常要到术后病理检查时才能确认，术前制定手术方案缺少一项关键依据。翁锚涛博士及黄振宇硕士等开展CPT-STAS研究，利用人工智能从常规CT中生成“虚拟PET”信息。研究纳入三家中心1066例患者，大样本数据验证证实，该模型能够有效识别STAS高风险人群，并区分不同患者的复发风险，有望把风险判断从术后提前到术前，为选择更合适的手术方案提供参考。

        提升术中判断：多模态AI辅助精准决策

        早期肺腺癌手术中，对肿瘤浸润程度的判断会影响切除范围和手术决策。如何综合不同检查信息、提高判断的准确性，是临床关注的问题。姚霖彤博士及卢瑛伟硕士等构建MaCTex多模态人工智能模型，综合术前CT、影像报告和术中标本图像，辅助判断肿瘤浸润程度。该研究展示了多类临床信息协同支持术中决策的可能，有望帮助医生作出更精准、更个体化的选择。

        除上述3项代表性成果外，团队另有11项研究将在本届大会展示，覆盖肺癌精准诊疗的更多环节。这些研究关注患者诊疗全过程，包括预测新辅助治疗效果、监测围手术期变化，识别淋巴结转移和复发风险，以及辅助术中快速病理判断等。它们共同指向一个目标：让关键风险更早被发现，让治疗选择更有依据。

        此次14项科研成果集中亮相国际顶级学术大会，是业界对我院胸外科肺癌精准智能诊疗研究成果的高度认可。未来，团队将继续推动数字病理、多模态影像和人工智能与临床需求结合，让创新成果更好地服务医生决策和患者个体化治疗。

        专家简介

        周海榆   
        广东省人民医院胸外科主任医师，

        广东省医学科学院博士生导师，博士后合作导师。

        本科毕业于中山医科大学，先后取得广东省心血管病研究所硕士、南方医科大学全日制博士学位，均师从知名肺癌专家吴一龙教授。曾于哈佛医学院麻省总医院完成博士后研究，博士后合作导师为NCCN指南制定者之一Michael Lanuti教授。长期从事肺癌、食管癌及其他胸部肿瘤的微创外科治疗，擅长微单孔胸腔镜手术和机器人辅助微创手术技术，推广无管化手术、24小时日间手术等加速康复诊疗模式，获评广东省“名医绝技”“省医工匠”等荣誉。

        团队介绍

        周海榆教授团队聚焦人工智能、影像组学、数字病理等医工交叉前沿领域，搭建肺癌及肺结节全链条诊疗研究体系，持续探索人工智能技术在胸部肿瘤精准诊疗中的应用。团队获批国家自然科学基金面上项目、工信部人工智能“揭榜挂帅”项目、省科技重点专项、市科技重点项目等多项科研任务。近年来主持国家级、省部级课题9项，近五年科研经费超过450万元；累计发表SCI论文36篇，总影响因子超过240，获授权国家专利18项，参编专著3部。本次团队14项前沿研究成果亮相2026年世界肺癌大会（WCLC），将与全球胸部肿瘤领域专家共享临床与科研经验。

文：周海榆，图：翁锚涛