熊學鵬（左）用裝有自動檢測口腔癌的手機APP爲患者檢測。 通訊員 供圖

長江網9月29日訊 近日，英國《柳葉刀》子刊(ECM)雜誌在線發表了武漢大學口腔醫院口腔頜面-頭頸腫瘤外科熊學鵬主任醫師與中國地質大學（武漢）地信學院萬林博士研究組合作研究成果，該研究開發了一種基於臨牀視覺特徵自動檢測口腔癌的深度學習算法。

論文發表後，國際非營利性組織The Oral Cancer Foundation （www.oralcancernews.org）在主頁介紹了研究成果，國外一些人工智能自媒體也紛紛轉載了論文的相關信息。

該項成果能從普通的臨牀口腔照片中快速檢測出口腔癌的病竈區域，爲口腔癌的篩查和早期診斷提供了一種非侵入式、快捷易用且成本低廉的輔助檢查工具，具有較高的準確性和靈敏度。

《臨牀醫師癌症雜誌》中相關數據顯示，在口腔腫瘤專科醫生處就診的口腔癌患者中，60%已爲中晚期，如果發現及時並經過正規治療的早期口腔癌患者的治癒率能達到84%。

“早期發生在口腔內的黏膜紅斑、白斑、潰瘍和糜爛等，患者覺得‘無痛不癢’容易忽視，等病情嚴重纔去醫院就診爲時已晚。”熊學鵬指出，醫院常規檢查口腔癌流程，需要活檢手術和病理診斷，診斷歷時長、花費大。

“新開發的算法可以幫助患者在病理診斷前做出預判斷，用時短且沒有疼痛。”熊學鵬介紹，算法可以以APP形式安裝在智能手機設備上，操作者通過給口腔內的疑似病變區域拍攝照片，提交給模型後10秒鐘內便能完成檢測，初步判斷患者是否罹患口腔癌，準確率高達98%。

“這項研究具備廣泛的臨牀應用前景，尤其在醫療資源稀缺的地區，一部安裝智能檢測算法的手機就能爲基層醫生和患者實現快速診斷。”熊學鵬說。

（記者伍偉 通訊員蔣楚劍 李賢）