10月12日，志诺维思CEO兼首席科学家凌少平博士出席2019第二届上海国际癌症大会，并在会上做了题为“An AI-driven big data analytic platform for cancer immunotherapy”的主题报告，介绍了公司在打造下一代肿瘤精准医疗大数据智能解决方案——智能精准肿瘤诊断平台（Intelligent Precision Cancer Diagnosis：iPCD）方面的工作进展。
凌少平博士作会议报告 随着人工智能、大数据、云计算等新技术的介入，新一代肿瘤精准诊疗必将迎来组织病理分析定量化、分子病理诊断精准化以及诊疗决策智能化三大趋势。围绕目前肿瘤精准诊疗决策路径中基因组变异探测及临床解读、肿瘤免疫组化病理图像辅助判读、院内多学科报告整合等方面的需求，志诺维思凭借自身在生物信息、人工智能及大数据分析技术方面的优势，整合搭建了“下一代智能精准肿瘤诊断平台（Intelligent Precision Cancer Diagnosis：iPCD）”。该平台包括智能基因分析、病理信息管理、病理图像智能分析三大功能模块，将为医院和检验所提供先进的肿瘤精准医学大数据解决方案，帮助肿瘤临床和药研机构完成基于基因和病理数据的生物标记物发现，为医院提升肿瘤病理的临床图文数据管理能力及科研水平。智能基因分析模块是AI驱动的肿瘤免疫基因组大数据分析系统，该系统能够一站式解决医院及检测机构在面向WES的免疫指标定量分析、免疫指标基线数据库建设、知识库搭建以及报告中辅助解读逻辑等痛点。同时采用了自有知识产权的机器学习突变探测算法，使得数据分析精度提升10%以上，数据分析速度提高30多倍，使用户能够以最小的投入和最短的时间，实现数据质控体系提升、免疫检测产品及服务升级、数据分析效能提升以及从数据到结果的端到端的自动化交付。病理信息管理模块是志诺维思基于独有的病理数据结构化和自然语言处理技术搭建的兼顾病理信息结构化、病理信息存储管理、回溯性科研大数据分析功能的智能化病理信息管理系统。该系统可与院内主流病理信息系统实现无缝对接，协助医院完成病理信息收集及分析，实现病理数据结构化，协助完成科室管理及多中心研究。该系统的参考数据库、数据标准化处理能力和多中心网络协作机制，也为服务于临床和药厂的多中心研究提供了重要的保证。病理图像智能分析模块，是基于深度学习技术研发的PD-L1免疫组织化学全切片扫描图像肿瘤识别与评分系统，该系统面向免疫治疗中最重要的伴随诊断——PD-L1评分，针对病理医生难以对PD-L1阳性细胞进行精准计数、阅片评分一致性较低的难题，利用深度卷积神经网络模型对图像上肿瘤区域进行识别，并进行细胞分割、阳性探测等，最终形成免疫评分。目前，该模型在国际通用抗体Dako 22c3上分类性能达到88%，在国产替代抗体上进一步优化后达到92%。未来将支持更多的抗体，并持续提升性能，进行临床转化，推动精准免疫治疗。下一代智能精准肿瘤诊断平台iPCD，不仅包含NGS的精准分析功能，还可结合过往的病理结构化数据库及肿瘤免疫组化病理图像辅助判读功能，帮助医生做出更精准的诊断，提供用药和治疗方案建议，为医生呈现一份整合性的诊断和治疗建议报告，这使得志诺维思的NGS数据分析方案能够与院内现有的医疗数据体系和肿瘤诊疗体系进行完美的深度融合。未来，志诺维思将进一步打造融合多学科的综合性肿瘤诊疗决策支持系统，运用人工智能技术切实协助医院实现肿瘤精准诊疗的落地和发展。