10月17日至21日在德國柏林召開的2025歐洲腫瘤內科學會（ESMO）年會上，由中國國家癌癥中心和字節(jié)跳動旗下小荷醫(yī)學合作完成的一項研究入選優(yōu)選論文（Proffered Paper），在其分論壇上以口頭匯報的形式展示。該研究使用大語言模型技術建立了全球泛癌風險數(shù)據庫，通過更多風險記錄的識別，將泛癌的全球人群歸因分值（PAF）從不足50%提升到64.1%，為癌癥的病因研究及一級預防提供了有力的基礎支撐。

作為全球最具影響力的腫瘤學專業(yè)組織之一，ESMO的年會已成為腫瘤領域最新研究成果的重要發(fā)布平臺。該會議以 “推動科學轉化為臨床實踐” 為核心，是發(fā)布腫瘤診斷與治療、篩查預防及護理等突破研究結果的核心陣地。

對于所有成功入選ESMO年會的研究成果，組委會根據其重要性從高到低，分別給予主席研討會（Presidential Symposium）、優(yōu)選論文（Proffered Paper）、簡短口頭報告（Mini Oral）、壁報（Poster）和電子壁報（E-Poster）等不同的展示機會。

這是泛癌早篩和防控研究領域，中國學者首次獲得優(yōu)選論文級別認可。這項研究名為基于AI的癌癥風險數(shù)據庫研究（CanRisk-DB），由中國國家癌癥中心和字節(jié)跳動旗下小荷醫(yī)學合作完成。

CanRisk-DB通過人工智能，對 2000 年至 2024 年間來自三個權威數(shù)據庫的 43.5 萬余篇相關文獻進行了處理，初步篩選后，最終根據其中的 9550 篇有效論文，系統(tǒng)提取出超過 44.5 萬條癌癥風險記錄，涵蓋了與 42 種癌癥相關的 76 大類風險因素。

該研究使用PICOS框架檢索摘要，通過含特色GRAG的多智能體篩選和提取結構化信息，在摘要和全文篩選階段的靈敏度分別達到99.4%和98.8%，效應量和隊列信息的最終精確度分別為95.6%和96.3%。

與傳統(tǒng)的PICOS+PRISMA搜索范式相比，CanRisk-DB識別出的風險記錄更多，將PAF從不足50%提升到64.1%，該研究對宮頸癌、卡波西肉瘤和陰道癌的發(fā)病率給出了有力的解釋。

目前，這一數(shù)據庫已上線并對外開放，為癌癥的病因及相關領域的研究提供了一個非常有價值的工具。該研究也提示，未來人工智能在腫瘤風險評估、早期檢測、精準診斷和復發(fā)監(jiān)測等方面，都將做出重大貢獻。

此前幾年，已有多項利用人工智能進行癌癥早篩的研究入選ESMO優(yōu)選論文。中國國家癌癥中心和小荷醫(yī)學的這項共同研究表明，中國醫(yī)學界和產業(yè)界在該領域的進展也已獲得權威認可。

2025年7月，國家癌癥中心已牽頭發(fā)布《基于液體活檢技術的多癌種聯(lián)合篩查專家共識2025版》，將“推薦將人工智能應用于MCED（基于液體活檢技術的多癌種早期篩查）”寫入共識。未來，預計會有更多人工智能技術被引入到多癌早篩等領域，為醫(yī)學研究和臨床實踐帶來突破。