한국국제의료협회

韩国国立癌症中心（院长 梁汉光）胃癌中心尹洪万（Hong-man Yoon）教授研究团队与韩国国民大学开展共同研究，成功研发出一种可在手术过程中实时鉴别胃癌组织的新技术。

该技术将人工智能（AI）与“自体荧光光谱法”（通过分析组织自身发出的微弱光线来判断的方法）相结合，能够帮助手术医生快速、准确地确认肿瘤的位置和范围。

胃癌是全球范围内死亡率较高的恶性肿瘤之一。在手术中精准掌握肿瘤的边界对提高手术成功率至关重要。然而，以往的方法需要先将切除的组织送往化验室进行病理检查，存在无法做到“即时判断”的局限性。

为此，研究团队将目光投向了无需单独染色或前处理程序的“自体荧光光谱法”。不过，这种方法此前存在一些弊端：测量结果易因设备而异、受周围环境影响较大，且由于多种光信号交织在一起，极难进行清晰区分。

为了解决这一难题，研究团队设计了一款能够使温度、湿度和光线保持恒定的定制型环境控制装置。他们利用基于深度学习的人工智能对该装置内产生的数据进行学习，从而能够精准地将复杂交错的光信号分离开来。

实验结果表明，该技术区分胃癌组织与正常组织的准确率高达88.1%，达到了可在手术中接近实时掌握肿瘤范围的临床实用水平。

国立癌症中心胃癌中心主任尹洪万表示：“这是一项通过人工智能和环境控制技术，成功解决传统光分析法缺陷的创新性研究。今后，它将帮助主刀医生在手术室内直接确认肿瘤边界，成为临床医生的得力助手。”

本次研究由国民大学金炯敏（Hyeong-min Kim）教授团队共同参与完成，并获得了韩国国立癌症中心公益性癌症研究项目以及科学技术信息通信部基础科学研究项目的资助。研究成果已于2026年3月4日发表在分析化学领域的国际权威学术期刊《Analytical Chemistry》（影响因子 6.7）上。