edf130壹定发南方医院普通外科和美国斯坦福大学医学院放射肿瘤科李瑞江教授团队深度合作，在胃癌人工智能辅助诊疗领域取得重要进展。团队采用人工智能监督对比学习技术，创新性地开发了一种同时多任务深度学习模型，可通过胃癌患者术前CT图像，实时、准确预测腹膜复发风险和无病生存期，推动了人工智能在医学图像分析及胃癌精准诊疗领域的应用。

图1. 多任务深度学习网络架构和预测结果示意图

图2. 腹膜复发预测模型效果

上述研究成果以“Predicting peritoneal recurrence and disease-free survival from CT images in gastric cancer with multitask deep learning: a retrospective study”为题，于5月在线发表于国际权威期刊《柳叶刀--数字医疗》（Lancet Digital Health）(IF=24.519)。日本静冈癌症中心MasanoriTerashima教授和瑞典于默奥大学医院TomoyukiIrino教授共同撰写了题为“Predicting peritoneal recurrence by artificial intelligence”的同期述评，高度评价了李国新教授和江玉明副教授团队的工作，指出本研究的人工智能预测模型显著优于传统预测模型，在预测能力上更加准确高效，为胃癌临床精准决策提供了令人期待的新方法。论文第一作者为普通外科江玉明副教授，论文通讯作者为斯坦福大学医学院李瑞江教授、edf130壹定发南方医院李国新教授、中山大学附属肿瘤医院周志伟教授。

近年来，我院普通外科针对胃癌精准诊疗重大临床问题，组织国际国内多中心、跨领域合作队伍，基于多模态数据，利用人工智能技术，从不同维度展开研究探索，在胃癌预后精准预测、疗效精准预判、AI辅助诊疗等方面取得连续突破，创立了胃癌AI精准诊疗新范式，显著提升了胃癌诊疗决策的科学性和临床疗效。系列研究成果刊登于国际著名期刊，包括1篇Annals of Oncology（中科院小类1区，IF=32.976）、2篇The Lancet Digital Health（中科院小类1区，IF=24.519）、1篇Annals of Surgery、1篇British Journal of Surgery和1篇JAMA Network Open，相关成果已申请国家发明专利并被受理。

李国新教授团队基于前期人工智能研究基础，牵头国内顶尖跨学科交叉团队，获批广东省重点领域研发计划“新一代人工智能”重大科技专项，并获1000万元政府经费资助，有效推进了产、学、研、用深度融合，开创了“智能精准微创外科”学科建设高质量发展新局面。