近日，第29届国际医学影像计算与计算机辅助介入会议（MICCAI）官方赛事BraTS脑肿瘤分割挑战赛在法国斯特拉斯堡举行。市人民医院泌尿外科何京伟担任指导老师、泌尿外科林汉胜、肿瘤科刘婉婉所在的FLAIR-Viaevum团队，从全球数十个国家的参赛队伍中脱颖而出，一举夺得儿童脑肿瘤、跨瘤种泛化两个赛道第一名，成为本届BraTS挑战赛中唯一斩获双冠的队伍。林汉胜作为团队成员主导医学影像分割赛道技术方案，应邀在大会作现场口头报告，这一资格仅授予各赛道成绩排名最前的队伍。

　　MICCAI是智能医学影像分析领域公认的国际顶级学术会议，旗下BraTS挑战赛是脑肿瘤影像分析领域最具权威性的国际基准赛事，本届为第15届，设脑转移瘤、儿童脑肿瘤、跨瘤种泛化、影像修复、胶质瘤病理分型五个赛道，吸引了全球数十个国家和地区的队伍参加。各参赛方案由主办方在隐藏测试集上统一评测，最终名次经统计学检验认定。

　　“拿下双冠完全是意料之外的惊喜。”林汉胜告诉记者，团队在公开榜单阶段最好成绩仅为第六，经过隐藏数据集盲测校验后，团队成绩逆袭升至榜首，且两个赛道同时登顶。

　　这支夺冠队伍由该院泌尿外科、肿瘤科跨科室组建。谈及泌尿外科为何涉足脑肿瘤影像研究，林汉胜解释，泌尿肿瘤常发生脑转移，与赛事设置的原发肿瘤、跨瘤种赛道研究方向高度契合，团队的多专业配置匹配赛事需求。

　　对于普通患者而言，这项技术最直接的价值是提升诊断效率与准确率。林汉胜介绍，患者做完检查后，通常需要1‑2天才能拿到正式报告。这套AI模型数秒即可完成肿瘤病灶的识别与初筛，能够快速标记可疑病灶供医生参考。AI完成初筛后再交由医生复核，既能大幅缩短诊断时长，也能让医生腾出精力接诊更多患者。

　　在刘婉婉看来，这项研究有着明确的现实针对性。她表示，目前AI产品准确率仍存短板，存在将非肿瘤误判为肿瘤、或是漏诊肿瘤的情况。“我们做这项研究，就是希望通过针对性的模型训练，提升AI的诊断正确率。”刘婉婉同时强调，脑肿瘤诊断对精度要求极高，AI始终只能作为辅助诊断工具，所有结果最终都必须经过执业医生人工审核。

　　谈及后续，林汉胜表示，将逐步推动技术嵌入医院内部工作系统，辅助临床医生开展影像初筛；长远来看，有望开发面向公众的应用工具，市民可上传影像获取初步参考建议。此外，团队还将持续迭代优化AI模型，把底层算法拓展应用到更多部位的肿瘤识别，甚至肿瘤术中瘤体导航，推动科研成果落地，惠及更多本地患者。