近日，本期讲座聚焦 “人工智能助力肿瘤精准诊疗”，围绕AI在肿瘤病理与医学影像两大关键领域的前沿应用，特邀温州医科大学杨宝诚教授、新加坡国立大学邢小涵教授作专题授课，现场学术氛围浓厚。
题目一：迈向2030年肿瘤精准诊疗：AI+X多维度全方位赋能肿瘤病理新思维
主讲人简介
杨宝诚，中国教育部国家级人才、新加坡卫生部国家级人才。现任新加坡中央医院免疫病理总监，新加坡A*STAR分子与细胞生物学研究院课题组长、首席科学家。国际空间组学领域先驱，发表学术论文150余篇，受邀在百余个国际会议作特邀报告。兼任SITC、WIC、ASCO、ESMO等多个国际肿瘤免疫顶级学会核心学术职务。
讲座核心要点
本次立足肿瘤病理学科前沿，提出“AI+X”多维度赋能框架，展望2030年肿瘤精准诊疗发展路径。指出，传统病理诊断依靠形态学观察，信息维度单一，难以满足精准医疗在肿瘤分型、预后评估、用药指导上的更高需求。主讲人提出以人工智能为核心，融合病理图像、分子标志物、影像特征、临床数据等多源信息，构建“AI+X”整合诊断模式，其中“X”代表病理、分子、影像、临床等可拓展维度。借助AI对多模态大数据的深度学习挖掘，病理诊断将实现从定性走向定量、单模态走向跨尺度整合、辅助阅片走向全流程智能决策。讲座描绘愿景：到2030年，AI深度融入取材、制片、初筛、分型、报告等全流程，病理医师与智能系统协同研判，实现更精准、高效、个体化的肿瘤诊疗，为AI时代病理学科转型提供系统性思路。
题目二：利用人工智能连接医学影像与多组学推动精准医疗
主讲人简介
邢小涵，新加坡国立大学诊断放射学系、电子工程系双聘助理教授，香港中文大学博士，美国斯坦福大学博士后。长期深耕医学人工智能领域，主攻医学成像分析、多模态学习与精准医疗，聚焦医学影像、数字病理、基因组学等多源医疗数据融合建模，依托AI赋能疾病精准诊断、预后评估与临床治疗决策。先后在Proceedings of the IEEE、IEEE TMI、Medical Image Analysis、CVPR、ICCV、MICCAI等国际顶级期刊及会议发表多篇论文，荣获 MICCAI青年科学家奖、ASTRO最佳物理奖等多项重要学术荣誉。
讲座核心要点
本次聚焦人工智能在医学影像与多组学交叉领域的纽带作用，探索精准医疗升级路径。医学影像蕴藏丰富的肿瘤表型信息，基因组、转录组、蛋白组等多组学数据揭示肿瘤分子机制，但二者在研究和临床中相对割裂，难以协同。人工智能，尤其是深度学习，为打通这一瓶颈提供了关键手段。主讲人介绍，利用AI提取影像高维定量特征（影像组学），与多组学数据开展跨模态关联建模，解析影像表型背后的生物学内涵。该模式可依托无创或微创影像手段，部分替代有创分子检测，支撑肿瘤无创诊断、分子分型、疗效预判与耐药监测。讲座还介绍了该技术在个体化诊疗中的应用场景，包括治疗方案优选、动态疗效评估、复发风险预警，提出构建影像组学驱动的精准医疗闭环，以AI串联影像与多组学，为患者提供更精准、微创、个体化的诊疗方案。
本期讲座循序渐进，围绕肿瘤精准诊疗前沿方向，分别介绍 “AI+X”病理整合诊断、影像-多组学AI融合新模式，聚焦AI赋能肿瘤诊断与临床决策的核心问题，为科研工作者拓宽了研究思路。参会人员反响良好，收获良多。
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