SmartPath在完成開發後、大規模試用前進行了前瞻性臨床驗證，以評估其穩定性與臨床適用性。參與驗證的南方醫院病理科主任、南方醫科大學基礎醫學院病理學系教授梁莉指出，該系統在術前、術中和術後診斷中均表現高準確度，接近“零誤判”。陳浩也表示，正持續納入多樣化數據，以適應各地不同的臨床需求。
與內地多家重點醫院合作
在術前診斷方面，系統良惡性分類的AUC值高達0.99，幾乎無誤判。梁莉表示，AI模型完成一次診斷僅需約1分鐘，相比傳統人工分析，效率顯著提升，有助於縮短患者等待時間，並降低不必要的手術風險。
術中冰凍診斷要求在30分鐘內出具結果，直接影響手術方案。驗證中，AI系統對術中冰凍標本的良惡性分類準確度達0.99，診斷時間縮短30%以上，有助於醫生優化手術決策，降低因診斷延誤或偏差帶來的風險。
針對術後標本，系統進一步擴展應用，涵蓋腫瘤分型、分子標誌物預測、淋巴結轉移判斷及癌栓檢測等多項任務。在肺癌原發與轉移灶的鑒別及來源預測中，分類準確度達0.98。臨床數據顯示，系統可將醫生診斷精準度提升10%以上，在複雜病例中尤其能夠減輕醫生負擔，降低人為誤差。
陳浩補充，研發與驗證階段已與全國上百家醫院合作，其中十餘家重點醫院參與了回顧性與前瞻性研究，覆蓋多個省份與醫療體系。他強調，聯動不同區域醫院的核心目的，是納入多樣化人口結構與病例數據，以確保AI模型在後續推廣中更好地適應各地臨床實驗。 |
