病理报告解读，是肿瘤患者得到正确治疗方案的前提。而在日常工作中，肿瘤医生往往需要分析来自相同或不同医院多次检查、动辄几十页的病理报告，从中解读关键信息并总结摘要。
由于内容庞大且非常复杂，医生如果漏掉一些信息，也是有可能的。
但在AI时代，这个问题似乎可以得到解决。
近日，美国西北大学发表在《JCO Clinical Cancer Informatics》上的一项研究显示，在复杂病理报告的解读和总结摘要方面，包括DEEPSEEK在内的6个AI模型，做得都比医生更全面。
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这项研究是怎么做的？
这项研究其实并不复杂，科学家们找了94个癌症患者的完整病理报告，然后分别让医生和AI模型去做总结摘要。之后让肿瘤专家对结果进行打分，主要看两方总结的准确性、完整性、简洁性以及是否存在对患者的潜在风险。
完整病理报告内容包括三个方面：
其一是显微镜下的肿瘤特征，主要用来判断肿瘤类型、恶性程度，确认“这是什么癌”。
其二是免疫组化结果，主要用来检测肿瘤细胞表面或内部的蛋白，帮助进一步判断肿瘤性质，以及是否适合某些治疗。
其三是分子和基因相关数据，主要用来看是不是有某些可以靶向治疗的基因突变，这部分内容与患者的“靶向治疗”方案制定相关。
参与和医生“PK”的6个AI模型，分别是Meta的Llama系列（3.0/3.1/3.2）、Google的Gemma 9B、Mistral AI的Mistral 7.2B，以及大家可能比较熟悉的DeepSeek-R1。
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DeepSeek和Llama 3.1表现更优
研究结果显示，AI模型的总结报告虽然没有呈现“碾压式”的胜利，但在“完整性”方面，做得普遍比医生更好。
尤其在涉及患者靶向治疗的分子和基因信息部分，AI模型的优势更明显。
为什么会是这样？研究人员认为，可能因为这部分内容信息量庞大且非常复杂，医生需要处理的信息量过多，疏漏在所难免。
但对于AI模型来说，把所有所见信息全都汇总出来，并不是难事。
那么6个AI模型谁做得更好？就本次研究来看，DeepSeek-R1和Llama 3.1的整体表现更稳定一些。
目前，研究团队正在尝试基于这些AI模型开发新的工具，未来有可能让医生上传病理报告后，就能快速得到一份完整的总结摘要。
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参考来源：
https://medicalxpress.com/news/2026-04-ai-outperforms-doctors-complex-cancer.html
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