新闻网讯（通讯员蒋楚剑、李贤）近日，《柳叶刀》子刊ECM在线发表了武汉大学口腔医院口腔颌面-头颈肿瘤外科主任医师熊学鹏与中国地质大学（武汉）地理与信息工程学院万林博士课题组合作的研究成果。该研究开发了一种基于临床视觉特征自动检测口腔癌的深度学习算法。

熊学鹏（左）用装有自动检测口腔癌的手机app为患者检测

论文发表后，国际非赢利组织The Oral Cancer Foundation在官网主页介绍了该研究成果，国外一些人工智能自媒体也纷纷转载了论文的相关信息。

该项成果能从普通的临床口腔照片中快速检测出口腔癌的病灶区域，为口腔癌的筛查和早期诊断提供了一种非侵入式、快捷易用且成本低廉的辅助检查工具，具有较高的准确性和灵敏度。

《临床医师癌症杂志》中相关数据显示，在口腔肿瘤专科医生处就诊的口腔癌患者中，60%已为中晚期。如果发现及时并经过正规治疗，早期口腔癌患者的治愈率能达到84%。

“对于早期发生在口腔内的黏膜红斑、白斑、溃疡和糜烂等症状，患者往往觉得‘无痛不痒’容易忽视，等病情严重才去医院就诊却为时已晚。”熊学鹏指出，医院常规检查口腔癌的流程，需要活检手术和病理诊断，诊断历时长、花费大。

“新开发的算法可以帮助患者在病理诊断前做出预判断，用时短且没有疼痛。”熊学鹏介绍，算法可以App形式安装在智能手机设备上，操作者通过给口腔内的疑似病变区域拍摄照片，提交给模型后10秒钟内便能完成检测，初步判断患者是否罹患口腔癌，准确率高达98%。

熊学鹏说：“这项研究具备广泛的临床应用前景，尤其在医疗资源稀缺的地区，一部安装智能检测算法的手机就能为基层医生和患者实现快速诊断。”

论文链接：https://www.thelancet.com/journals/eclinm/article/PIIS2589-5370(20)30302-3/fulltext

（供图：口腔医学院 编辑：付晓歌、相茹）