项目名称：基于多维数据和深度学习算法的肺癌风险预测模型
完成单位：成都基预科技有限公司
技术水平：国内领先水平
综合得分：85.24分
评审专家：肖俊（浙江大学）、文伟平（北京大学）、吕泽均（四川大学）、汪华章（西南民族大学）、刘驰（北京理工大学）、项荣武（沈阳药科大学）、何苗（中国医学科学学院输血研究所）
在此成果中，该单位开展了基于多维数据和深度学习算法的肺癌风险预测模型研究。为解决现有模型是基于欧美人群，对于中国大陆人群表现差及没有纳入基因变异数据作为考量等现有模型的缺陷，本成果构建了一款基于中国人群多维健康大数据的肺癌发病风险预测模型，实现人群分群，做到早筛早诊，将肿瘤控制在早期，有效降低肺癌发病率与死亡率。该成果可广泛应用在体检及大健康领域。
主要创新点如下：
1．该成果挖掘中国人群肺癌相关特异性位点确定纳入模型的基因数据集，结合其它维度的相关数据，运用机器学习的方式构建适合中国大陆人群的肺癌预测模型，实现了对健康个体未来的肺癌发病概率的预测评估、高危组群区分和预防筛查建议等功能。
2．该成果采用更多维度的健康数据，首次发现了19个中国人群特异性肺癌相关联突变位点，增加了模型可参考因素的丰度，提高了模型的性能，提高了中国人群肺癌风险预测准确率。并且研发了Super Health数字化健康管理系统，可提供肺癌风险评估、建议等功能。
3．该成果目前处于小试阶段，可广泛应用在体检及大健康领域，未来应用能促进提高全民健康意识，为我国医疗行业提供数据支撑，应用前景广阔。
综上所述，评审委员会认为该项目在肺癌预测模型领域的同类技术中达到国内领先水平。
