12月6日，中山大学肿瘤防治中心发布国内首个专为结直肠癌打造的AI诊疗大模型——“天枢”。它像一位经验丰富的“AI医生”，能快速整合病历、影像、基因等多维数据，帮医生精准制定治疗方案，也能为患者推荐最适合的治疗路径和临床试验。这个系统不仅看得懂复杂病情，还能“自学”最新医学进展，让优质医疗资源触手可及。未来，它还将拓展到更多癌种，真正实现“AI抗癌，精准护航”。

直击临床痛点，AI破解诊疗难题

结直肠癌作为全球发病率和死亡率居高不下的恶性肿瘤，其诊疗过程面临多重挑战：涉及多源异构医疗数据，影像、病理、基因检测等海量信息难以高效整合；基层医疗机构缺乏标准化决策工具，优质医疗资源分布不均导致诊疗水平参差不齐；传统临床决策支持系统存在知识固化、更新滞后、个体化分析能力不足等局限，多学科协同支持薄弱。同时，现有通用大语言模型在肿瘤领域的应用中还面临幻觉风险、可解释性低、临床病例训练不足等问题，难以满足严肃医疗场景的严苛需求。

在此背景下，中肿团队在中国工程院院士徐瑞华教授带领下，结合60年临床积淀与前沿AI技术，打造出专为结直肠癌个体化精准诊疗量身定制的“天枢”大模型，旨在通过技术创新破解临床痛点，让优质诊疗资源触达更多百姓。

“天枢”之名，源出中医经典《黄帝内经》，它是人体腹部的一个重要穴位，以此为名，寓意着这个模型能像天枢穴一样，精准洞察肠道健康，成为连接患者情况与精准诊疗方案的智能枢纽。

三元融合架构，铸就四大核心优势

“天枢”大模型凭借独特的技术设计与扎实的临床积淀，形成四大核心优势：

思维链可视化，决策透明可追溯

创新思维地图导航推理机制，融合权威临床指南与顶尖专家团队经验，构建清晰可视的推理思维链路径。每个决策节点均具备明确的参考依据，可实现全程溯源，彻底打破传统AI“黑盒”困境，确保决策过程透明、可解释、可重复，极大提升可信度与可接受性。

多源知识库，实时动态更新

系统整合全球前沿医学期刊文献、最新临床指南（CACA、CSCO、NCCN、ESMO），特别是中肿专家团队的丰富临床经验及海量研究数据，建立动态更新的多源知识库。通过知识精准注入与局部增强技术，确保模型始终与最新学科进展同步，为诊疗决策提供最及时、最权威的知识支撑。

真实世界数据加持，覆盖复杂病例

基于中肿近300万份真实临床病历数据进行训练，包含大量多学科协作（MDT）诊疗案例，涵盖典型常见与疑难罕见病例，为临床决策提供丰富的真实世界参考依据，尤其在复杂病例的评估中展现出强劲优势。

全流程诊疗赋能，一站式智能服务

覆盖结直肠癌早期筛查、精准诊断、分期评估、个体化治疗推荐、复发监测等全流程关键环节，构建从大众科普咨询到专业临床决策支持、临床试验匹配的一站式服务体系，全方位满足医患双方需求。

四大功能矩阵，解锁智能诊疗新体验

“天枢”大模型围绕临床实际需求，打造完善的功能矩阵，提供专业化、智能化的诊疗支持：

智能问答系统

基于动态更新的权威知识库，精准解答大众及专业人员关于结直肠癌的医学知识咨询，助力健康科普与防癌教育。

个体化方案推荐

融合中肿顶尖专家团队丰富临床经验，结合患者具体病情、身体状况、基因特征等个体信息，生成量身定制的治疗建议。

相似病历智能检索

依托近300万份真实世界病历库，通过特征提取、词向量嵌入、相似度排序等核心算法，快速匹配与当前病例最为相似的诊疗案例，帮助医生分析具体差异，优化治疗方案。

临床试验智能推荐

基于患者病情特征，自动匹配最新、最相关的临床研究项目，为有需要的患者，尤其是多线治疗后耐药人群提供更多治疗选择。

中肿“天枢”，全面超越主流通用大模型

性能测试显示，中肿“天枢”大模型在医疗病历理解、符合医疗指南与共识、临床推理能力、诊断准确性、内容真实性（幻觉控制）、重复一致性等核心指标上，均显著优于主流通用大模型（如DeepSeek），充分验证了其在医疗专业性与临床实用性上的突出优势。

未来，中肿团队将持续推动“天枢”大模型的迭代升级：在技术层面，将引入视觉-语言模型（VLMs）实现文本、影像、病理、分子检测等多模态数据的深度融合，同时构建实时学习系统，持续纳入真实世界数据优化模型性能，并开发轻量化版本适配基层医院算力需求；在应用层面，将以结直肠癌模型为基础，逐步拓展至胃癌、肝癌、胰腺癌、食管癌等消化道肿瘤，以及肺癌、乳腺癌等高发癌种，构建跨癌种通用肿瘤大模型平台；在推广层面，将通过多中心临床试验验证、标准化操作流程制定，推动模型在各级医疗机构的广泛应用。

文|记者 陈辉 通讯员 赵现廷 郑敏珊

图|由医院提供