（特約記者李岳冰）近日,，四川省腫瘤醫(yī)院副研究員尹剛等的研究論文《基于核磁共振技術(shù)預測肺癌腦轉(zhuǎn)移》，獲得第59屆美國放射腫瘤學學會（ASTRO）年會“基礎(chǔ)轉(zhuǎn)化科學文摘獎”,。這項研究借鑒認知神經(jīng)學科的研究方法,，搭建出一套判斷癌細胞轉(zhuǎn)移的算法模型，可以讓醫(yī)生做出更精準的治療決策,，從而讓患者少走彎路,，最終減少生理痛苦和經(jīng)濟損失。 　　四川省腫瘤醫(yī)院郞錦義教授,、王培副研究員為論文通訊作者,，尹剛為第一作者。尹剛畢業(yè)于電子科技大學,，并獲得生物醫(yī)學工程專業(yè)博士學位,，其博士階段研究方向集中在認知神經(jīng)學科領(lǐng)域。本次獲獎?wù)撐牡撵`感,，正是源于他對認知神經(jīng)學科的深刻認識。 　　尹剛介紹,，肺癌患者容易發(fā)生腦轉(zhuǎn)移,，臨床上用于判斷是否發(fā)生腦轉(zhuǎn)移的指標還很不給力，經(jīng)常會有低風險患者被過度治療或者高風險患者被保守治療的情況,。“我們將認知神經(jīng)學科領(lǐng)域里的一些研究方法,，移植到了癌細胞腦轉(zhuǎn)移的判斷上。”尹剛說,，兩年多時間里,，他們觀察了這100多位癌癥患者的動態(tài)信息，從嚴重到好轉(zhuǎn),、從普通到惡化,、甚至直至死亡的全過程,，從而判斷出哪些患者有更大的概率發(fā)生腦轉(zhuǎn)移。隨后又對這100多個樣本產(chǎn)生的數(shù)據(jù)進行研究和整理,，并建立起一套算法模型,。 　　“現(xiàn)在只能說初步完成了研究，距離最終成型并運用到臨床,，還需要繼續(xù)完善,。”尹剛說，100多個樣本遠遠不夠,，他們還需要找更多的樣本,，來“訓練”這個模型，“就像谷歌訓練下圍棋的機器人一樣,，我們的模型也需要大量訓練,，屬于醫(yī)療領(lǐng)域的人工智能。” 　　ASTRO成立于1958年,，是放射腫瘤領(lǐng)域內(nèi)影響力最廣的學術(shù)組織,。此次是ASTRO將放射物理領(lǐng)域的獎項首次授予中國大陸科研機構(gòu)的研究人員。