科技日报记者 都芃
北京市海淀区中关村林立的高楼之中，有一间不起眼的实验室。在那里，中国科学院自动化研究所研究员董迪和团队，造出一双能看懂肿瘤影像的“慧眼”。
实验室内的几台电脑，是39岁的董迪最看重的“家当”。“里面的数据和模型是无价的。”董迪笑着说。
实验室之外，董迪和团队还有更大的天地。在影像组学领域深耕十余年的他，总是频繁出现在医院的诊室、病房、手术室……临床一线是他真正的“实验室”。
如今，董迪和团队研发的医学影像智能分析系统已经在多家医院得到应用，显著提升了医学影像辅助肿瘤诊断的效果，为患者带去更多希望。不久前，2024年度北京市科学技术奖公布，董迪获得杰出青年中关村奖。
对影像分析“一见钟情”
高考后，董迪进入北京科技大学。毕业前，凭借优异成绩，他被保送至中国科学院自动化研究所读研。在选择导师时，他看到中国科学院自动化研究所研究员田捷的研究方向——医学影像智能分析，眼前一亮。“我觉得医学影像智能分析应该和生命健康相关，这类研究很有意义。”他说。对该方向“一见钟情”的董迪，在和导师深入沟通后，决定在这个领域深耕。
2008年，董迪开始读研。彼时，人工智能等前沿技术在医疗领域的应用尚处在探索阶段。他最初的任务是维护一个由导师团队研发的开源医学影像处理算法包。这个算法包可以辅助医生进行图像分割、配准等操作，使其更好地观察病灶。“那时候的技术很基础，起到的作用比较有限。”他说。
没过多久，计算机技术快速发展，尤其是人工智能技术逐渐从概念走向现实。年轻的董迪对技术发展很敏感，也乐于尝试新技术、新方法。“技术能做的，或许可以更多。”他说。
该把新技术用在何处？董迪瞄向了严重威胁人民生命健康的疾病——肿瘤。
肿瘤是人类生命健康的“天敌”。在确诊前，肿瘤患者通常会进行各类医学影像检查。如果影像检查结果无法确诊，就要进行有创病理检查。“如果能够借助人工智能技术对影像检查结果进行精准判别、辅助医生诊疗，一部分患者也许就可以避免有创检查。”这个想法，指引他踏上了漫长的攻关之路。
瞄准胃癌分期“痛点”
我国是胃癌高发国家，胃癌分期诊断是临床诊疗的关键一环。腹膜是一层薄而光滑的浆膜，包裹着腹腔内的大部分器官。一旦胃部癌细胞转移至腹膜，就意味着病情进入晚期，很难再通过手术切除进行治疗。
“癌细胞有没有向腹膜转移，直接影响治疗方案的选择。”董迪告诉记者，部分较为明显的腹膜转移可以通过CT影像进行判断，但还有一部分极为隐匿的腹膜转移在CT影像上并不明显，即便是经验丰富的医生，也难以做到100%精准判断。
“这对于胃癌的临床诊断、治疗是个亟需解决的‘痛点’。”董迪说。了解到临床需求后，他开始思考，如何研发出一套医学影像智能分析系统去解决这一难题。
“不同于医生靠肉眼观察肿瘤的形态、边缘等视觉特征，人工智能可以将影像转化为像素级高维度数据，从海量数据中捕捉癌细胞转移的‘蛛丝马迹’。”董迪说。
可理想与现实之间隔着一道鸿沟：国内外并没有相关的研究经验，具体如何实现，需要董迪和团队一步步摸索。
董迪深知，人工智能诊断的精准度，核心在于数据和模型。为了积累高质量数据，他带队与国内多家医院开展合作，耗时数年收集整理500多例患者的数据。这些数据就像一本“习题集”，人工智能通过“做题”，便可以逐渐学会判别癌细胞是否向腹膜转移。
给人工智能出题，题目首先得精准。“我们要先把影像检查结果中的腹膜区域清晰地勾画出来，既要避免范围过大引入无关信息，又要防止范围过小遗漏病灶。”董迪说，他们和合作者反复勾画，一遍遍实验。有时，为了一个标注细节，他们要在医院影像科和实验室之间来回奔波。
经过无数次迭代优化，董迪团队研发的医学影像智能分析系统终于实现突破，其对隐匿性腹膜转移情况的识别准确率超过85%。此项成果在问世当年便被写入中国临床肿瘤学会胃癌诊疗指南。
当合作医生第一次告诉董迪，这套系统让一位患者获得更精准的诊治，董迪静坐良久、心绪难平。“那个瞬间，我感到的与其说是兴奋，不如说是一种责任。”他说，“我们面对的不只是数据，还有数据背后的生命。”
悉心培育复合型人才
“工科出身的人做医学相关科研，最忌闭门造车。”董迪在采访中多次提及这句话。攻关技术时，他每周至少抽出2天时间去医院，和医生一起读片、参加多科室会诊，甚至在手术室观摩。“只有贴近临床，才能明白医生的需求，让科研不跑偏。”他说。
最初接触医学术语时，董迪也是“门外汉”。“分型、浸润、预后……这些词一开始我都听不懂。”他笑着说，为了补上医学知识短板，他在手机上存储了相关书籍，遇到不懂的就查文献、问医生，慢慢从工科生变成了能和医生顺畅交流的“半个医学人”。
这种扎根一线的科研理念，也被他带入团队培养中。董迪会为学生找搭档，让每位学生和至少一位合作单位的医学生“组队”，双方共同发现问题、解决问题。“我常鼓励学生们多去影像科、手术室看看，只有亲眼见到患者，才能够明白科研的意义。”董迪说。
在董迪的学生黄晓英眼中，董迪非常亲和，就像一位年长的朋友。“他从不会否定我们的想法，鼓励我们大胆尝试。哪怕失败了，他也会和我们一起分析原因。”黄晓英说。
不仅如此，董迪还会主动分享工作感悟，为学生规划发展方向。“他会结合我们的工科专业背景和医学研究需求，帮我们找到最适合的研究方向。”黄晓英说。
谈及未来，董迪的目光依旧坚定。“我和团队会继续瞄准临床‘痛点’，让人工智能在肿瘤诊断、预后评估中发挥作用，用技术为生命健康保驾护航。”他说。
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