西安交通大學第一附屬醫院血液內科主任醫師劉華勝團隊系統梳理並評估了人工智慧（AI）在急性髓系白血病（AML）風險分層、影像診斷、基因組分析及治療決策中的前沿應用與挑戰，全面展示了AI賦能白血病精准診療的最新進展。近日，相關論文線上發表於《美國醫學會-腫瘤學》。

AML是一種具有高度異質性的惡性血液腫瘤，其複雜的基因變異使個體化治療成為國際研究熱點。論文指出，機器學習與深度學習演算法通過整合臨床、細胞遺傳學及分子數據，顯著提高了AML預後預測的準確性。

針對醫療數據隱私與模型泛化能力不足的問題，團隊創新性引入聯邦學習與可解釋AI框架。研究顯示，該方法在保護患者隱私的同時，仍能實現96.5%的白血病分類準確率，並通過可解釋性演算法揭示模型預測依據，增強了臨床醫生對AI決策的信任。研究提出了AI倫理審查流程，以結構化的形式強調明確的監管路徑、數據治理和人類監督路徑。AI的角色應是專注於數據組織和模式識別，而治療決策仍需醫生主導。

團隊還前瞻性提出一個基於AI的急性髓系白血病臨床決策支持系統概念圖。該系統可自動整合患者臨床資訊、形態學特徵及基因型數據，生成個體化風險評估與治療建議。醫生可在系統介面中查看AI分析報告並進行人工確認，實現“人機協同”的精准決策模式，為系統未來落地奠定了基礎。

來源：中國科學日報