用AI給癌癥“看相”，寧諾博士生成果登上人工智能頂級會議

Please scroll down for the English version - UNNC PhD student showcases AI cancer research at world-leading conference.

楊佳琪參加國際計算機視覺與模式識別會議

讓AI看懂癌癥的“長相”和“脾氣”？6月3日至7日，人工智能領域最具國際影響力的頂級會議CVPR 2026 (國際計算機視覺與模式識別會議)在美國舉辦，匯聚全球頂尖科研力量。

寧波諾丁漢大學博士生楊佳琪攜原創科研成果亮相，提出一種融合病理圖像與基因信息的人工智能新模型，能夠精準捕捉患者的病情個體差異，輸出個性化、精細化的風險預判結果，細化預后評估，為臨床精準診療提供全新技術支撐。

精準干預規避過度醫療

惠及千萬患者

癌癥生存風險預測非常重要，因為它回答了一個核心問題：患者未來進展快不快、風險高不高、該如何有針對性地管理。”楊佳琪介紹，傳統臨床診斷，醫生主要依靠觀察病理切片。

病理切片信息繁雜，醫生需反復比對、移動畫面，在海量細胞中甄別腫瘤病灶，整個過程耗時費力，還容易遺漏關鍵病變區域。部分資深醫生會結合患者基因檢測報告綜合判斷。

楊佳琪

“病理切片圖像能夠直觀展現腫瘤的外在‘長相’，讓醫生看清‘長什么樣’；基因數據則揭示腫瘤發病的內在機理，解釋‘為什么會這樣長’。”楊佳琪說，但傳統診療模式下，兩類核心數據無法融合挖掘分析，只能將患者粗放劃分為高、中、低三檔風險等級，丟失大量精細化病情信息。

同為“中風險”的患者，實際病情進展、生存時長差距可達一年之久，卻無法被精準區分，易出現過度治療或治療不及時的問題。

楊佳琪參加第三屆IEEE醫療人工智能國際會議

針對這些問題，楊佳琪的研究做出了關鍵創新。她構建的AI模型，能夠深度學習、挖掘病理圖像與基因數據的內在關聯，精準捕捉基因異常引發細胞形態病變的核心邏輯，真正讓AI讀懂癌癥的外在特征與內在發病機制。而且相較于傳統分級模式，新模型可以輸出更細化的評估。

這項研究一旦成熟落地，將為癌癥診療帶來實質性革新，直接影響臨床上的治療強度、復查節奏、預后評估和資源分配，助力精準醫療惠及更多癌癥患者。“對于高風險患者，AI可以提前預警，幫助醫生把握最佳治療窗口期，通過強化治療提升患者生存率；對于低風險患者，則能規避不必要的放化療，減輕患者痛苦與經濟負擔。”楊佳琪說。

突破背后：

寧諾科研生態賦能創新探索

“研究能夠有階段性成果，離不開寧諾和導師們的支持。”楊佳琪坦言，論文核心思路在層級式的多模態計算病理，沒有現成范式可以直接借鑒，只能“摸著石頭過河”。科研周期長、不確定性高，研究過程中她曾多次陷入自我懷疑，一度糾結課題的研究價值。

楊佳琪和寧諾導師何祥健教授

在這個充滿不確定性的階段，寧諾和導師們給了關鍵支持。“導師們長期主義的科研理念，摒棄浮躁功利的研究心態，對我影響很大。”

楊佳琪提到，每周例會，導師總會主動詢問她“遇到了什么問題，需要什么幫助”，幫她答疑解惑。

同時，學校為課題研究提供充足的算力資源保障，更營造了包容創新、鼓勵探索的學術氛圍，不苛求短期成果、不局限固定課題，充分尊重學生的自主研究方向。“這種純粹的科研環境，讓我逐漸形成了更主動的探索意識和求知欲，建立起獨立的學術判斷力，更有勇氣去挑戰真正有創新價值的課題。”楊佳琪說。

最終，研究被CVPR頂級會議錄用，成果獲國際學界認可，楊佳琪說：“AI醫療不能只追熱點、刷指標。它必須回到最根本的問題上：能不能真正幫助醫生和患者。”

UNNC PhD student showcases AI cancer research at world-leading conference

A PhD student from the University of Nottingham Ningbo China (UNNC) has presented pioneering cancer research at CVPR 2026, one of the world’s most prestigious conferences in artificial intelligence and computer vision.

Yang Jiaqi’s research introduces an innovative AI model that combines pathology images with genetic data to predict cancer patients’ survival risks more accurately, supporting more personalised treatment decisions and advancing the development of precision medicine.

The achievement highlights both the research excellence of UNNC students and the University’s commitment to nurturing innovative talent. Working in the emerging field of computational pathology, Yang developed the project with the support of her supervisory team, who provided regular academic guidance and encouraged a long-term, curiosity-driven approach to research.

UNNC also provided the computing resources and academic freedom necessary for exploration and innovation, creating an environment where students are empowered to pursue ambitious research questions and develop independent academic judgement.

The successful acceptance of the work at CVPR 2026 demonstrates the growing international impact of UNNC research and the University’s dedication to supporting students in tackling real-world challenges through cutting-edge innovation.

圖文來源：Lucrecia Zhou，Tony Bao

電子編輯：Suri An

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