记者从中科院苏州医工所获悉，该所科研人员与上海长征医院合作，运用大数据分析，新近研发出一种可以比较精确地预测肺癌淋巴结转移的评估模型。在300多例癌症患者身上的试验显示，该评估模型的预测精度甚至高于临床医生。

　　此次，研究人员将大数据技术与医学影像结合，从影像中提取信息进行深层分析。合作组选取了占肺癌患者数量80%以上的非小细胞肺癌为研究对象，总计对366名癌症患者的CT影像资料进行分析。

　　参与此次研究的苏州医工所研究员高欣介绍，传统的肿瘤影像评估大多只关注肿瘤区域，而新模型最大的创新之处，是把肿瘤周边的影像特征也纳入其中。肿瘤周围环境分泌大量生长因子和细胞因子，诱导缺氧和血管生成，在肿瘤的发生、发展和转移中起着重要作用，综合肿瘤和瘤周影像特征，能进一步提高预测的准确度和科学性。

　　研究组介绍，针对366名肺癌患者进行的试验显示，肿瘤周边区域的影像特征可以用来预测早期肺癌的淋巴结转移。综合肿瘤和肿瘤周边区域影像特征建立的新模型，预测准确率达到82.5%。将大数据评估与医生的判断相结合构建“人机结合”模型，预测准确率又进一步提升至85%以上。

　　“这项研究不仅可以用来预测非小细胞肺癌的淋巴结转移，还可以应用到多种其他类型癌症上。大数据与医生诊断结合得到的预测准确率高，也说明‘人机结合’很可能是未来临床工作发展的新趋势。”高欣说。

　　相关成果已于近日发表在放射学领域国际顶级期刊《欧洲放射学》上。