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ξ　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）