传统肿瘤基因检测价格过万，大模型能改变多少

AI技术革新肺癌基因检测：精准治疗的新希望

近年来，传统肿瘤基因检测技术因价格昂贵、效率低下、覆盖率有限而备受诟病，尤其是在基层医疗机构，患者往往难以负担高昂的检测费用，导致错过精准治疗的宝贵时间，随着人工智能技术的快速发展,AI大模型正在为这一个长期存在的难题逐步提供解决方案。

10月11日下午，金域医学、腾讯和广州医科大学附属第一医院国家呼吸医学中心宣布了一个令人振奋的合作消息：他们将依托AI大模型DeepGEM，共同开发病理基因多模态大模型，为更多癌种患者提供准确、及时且普惠的基因突变预测新技术，这个项目不仅致力于解决肺癌基因检测的难题，更希望通过AI技术的革新,推动基层医疗资源的均衡分配。

传统基因检测的困境

肺癌被誉为“癌中之王”，因其基因突变数量最多，基因检测是肺癌靶向治疗的前提条件,传统的基因检测技术存在显著局限性：

• 价格昂贵：大规模基因检测的费用在1.5万元至2万元之间,许多患者难以负担。
• 效率低下：传统检测需要7天到14天的等待时间，患者在等待过程中往往面临病情恶化的风险,延迟治疗直接降低生存率。
• 患者痛苦：频繁的穿刺取样不仅加重了患者的身心负担,还限制了基层医院的检测能力。

这些问题使得许多患者错过了及时的精准治疗机会,影响了治疗效果和生存率。

AI大模型DeepGEM的技术突破

为了应对这些挑战，广州医科大学附属第一医院及广州呼吸健康研究院何建行/梁文华教授团队联合腾讯生命科学实验室姚建华教授团队开发了DeepGEM AI大模型，这款大模型利用常规组织病理图像，能够快速、准确地预测肺癌基因突变及其空间分布，项目的初步验证结果显示，DeepGEM在多种常见肺癌驱动基因突变的预测中，精准度达78%~99%,而且只需1分钟即可完成。

深度合作，推动临床应用

随着项目的深入，2025年，DeepGEM大模型研发团队将联合第三方医检机构金域医学，开展更大规模的验证工作，这次合作不仅是技术验证,更是资源整合的重要举措。

金域医学副总裁李映华表示，AI技术正在重新定义传统的“病理-NGS（二代测序）基因检测”流程，对于病情紧急的患者，AI大模型可以提供及时的指引；而对于基层医疗资源有限的患者，通过“AI初筛+特定基因位点确认”的方式，能够获得经济可及的基因诊断路径，检测成本有望下降数倍,极大地降低了基层患者的负担。

金域医学董事长兼首席执行官梁耀铭表示，这次与广州医科大学附属第一医院和腾讯的合作，标志着金域医学在“AI+医检”方向迈出了重要一步，金域医学拥有海量医检数据，构建了涵盖多种疾病基因突变的数据宝库，同时也积极探索新技术应用场景，他们希望通过跨界合作，不仅在肿瘤诊断中实现突破，在非癌病变、罕见病和疑难病的精准诊断方面也能开创智慧医检新格局。

这次合作不仅为肺癌患者带来了新的希望，更为AI技术在医疗领域的应用铺平了道路，随着DeepGEM大模型的不断发展，其在其他癌种的能力验证和多模态研究也将取得新的进展，通过综合病理形态学与蛋白组学、代谢组学等信息,AI辅助诊断技术有望实现更高水平的精准医疗。

AI技术的应用正在改变传统医疗模式，推动精准医疗的普惠发展，与其它合作伙伴携手，金域医学希望通过技术创新和资源整合，打造更加智能、普惠的临床诊断解决方案,为更多患者带来福音。