脑转移瘤是最常见的颅内肿瘤，在晚期肿瘤患者中发病率高达20-40%。早期检出脑转移瘤可改变原发肿瘤分期，进而影响患者的治疗方案及预后，然而影像医生阅片工作负荷日益增大，而在高强度工作中可能漏诊微小（＜5mm）病灶；多指南推荐立体定向放射治疗（SBRT）作为非手术、有限脑转移瘤患者的有效治疗方法，但SBRT需要医生对肿瘤靶区（GTV）进行精准勾画，然人工勾画靶区费时费力，且存在操作者差异，影响放疗疗效。故急需可靠的工具来辅助医生提高脑转移瘤检出率和靶区勾画效率。

因此，由中山大学肿瘤防治中心影像科牵头，谢传淼主任研究团队联合上海联影智能科技有限公司、梅州市人民医院、东莞市人民医院、福建省肿瘤医院、广州医科大学附属第一医院开展了脑转移瘤人工智能（AI）检测及分割系统的多中心、前瞻性验证、多医生阅片研究。相关研究成果于2022年1月、2023年8月及2024年6月相继发表在神经肿瘤学会（The Society for Neuro-Oncology）官方杂志、神经肿瘤学领域国际知名期刊《Neuro-Oncology》。中山大学肿瘤防治中心影像科尹韶晗副主任医师、罗晓博士后、杨雅迪主治医师为共同第一作者，谢传淼主任医师、张嵘主任医师为共同通讯作者，神经外科牟永告主任医师为指导专家（罗晓博士后合作导师）。

团队研究显示人工智能敏感识别脑转移瘤，从而提高医生对脑转移瘤的检出率，有利于临床早发现早治疗，其还可准确稳定地自动分割肿瘤，提高医生对脑转移瘤勾画的准确性及一致性的同时，显著减少勾画时间，从而提高勾画效率。尽管团队取得初步成果，但仍在持续改进系统，力争研究成果的临床转化更好地为医生服务，造福患者，期待未来能再创佳绩。