11月1-3日，第三届亚洲数字病理学会年会（ASDP 2026 Singapore）在新加坡中央医院举行。本届论坛由亚洲数字病理学会主办，汇聚亚洲及全球病理学、肿瘤学与人工智能领域专家学者，围绕数字病理技术创新与AI临床转化等前沿议题深入交流。 会上，由广州医科大学附属第一医院国家呼吸医学中心和金域医学联合开发的肺癌病理基因多模态大模型DeepGEM 2.0亮相，向国际同行展示中国病理人工智能的前沿探索与实践。
DeepGEM2.0项目组、广州医科大学附属第一医院梁文华教授团队成员卢炫庄博士上台汇报
常规病理切片图像分析：以常规HE全切片图像为输入，0额外成本，结合数字病理流程完成AI分析。
覆盖100%肺癌获批靶向治疗相关基因：最快一分钟出结果，一次分析可同时给出多基因变异风险线索与基因热图。
结果可视化呈现：同步呈现基因变异概率高低、基因突变热图与重点区域提示。
可随新药获批动态扩容基因数量：已打通新增基因的标准化开发路径，单次开发周期仅需12—16周。
肺癌靶向治疗的前提是明确基因分型。然而，NGS（下一代高通量测序）检测对设备与人员要求较高，地市级、县级医院普遍缺乏相应检测条件。部分患者确诊后，要么直接化疗，错失靶向治疗机会；要么不得不转诊上级三甲医院，奔波异地完成基因分型，才能确定后续治疗方案，诊疗周期与经济负担随之增加。
DeepGEM 2.0的价值在于推动肺癌精准检测的基层可及和患者减负。该模型可嵌入金域医学KMDP数智病理系统，轻量化部署于医疗机构普通PC端，未来计划覆盖超500家医疗机构。
基于AI预筛结果，基层医院可开展分层分诊：AI预测特定基因高概率变异的患者，可在当地或就近通过PCR、免疫组化完成验证，检测费用有望降至数百元；AI预测低概率的患者，则可优先选择大Panel检测，减少不必要的全面检测。
通过“AI初筛+特定基因靶向验证”模式，有望切实减少患者外转就医、降低诊疗总支出，打通肺癌靶向诊疗“最后一公里”。
而今的DeepGEM 2.0，正迈向大规模临床应用验证阶段。目前，由全国50家医疗机构共同参与的DeepGEM 2.0多中心前瞻性随机对照研究已启动。最近，该模型还入选国家人工智能应用中试基地（医疗领域）广东创新成果，加快探索“顶天立地、产学研协同”的专科AI大模型建设转化路径。
未来，DeepGEM项目组还将继续推进研究转化落地，沉淀基层精准诊疗的可复制实践经验，惠及中国乃至全世界的肺癌患者。
