近日，首届清华大学临床医学转化创新大赛在双清大厦圆满落幕。来自清华大学及清华大学附属医院的38个项目进入决赛，最终评选出了特等奖2项、一等奖5项、二等奖10项、三等奖14项、单项奖4项和优胜奖3项，涵盖了生物医药、医疗器械、数字医疗等多个领域。此次大赛旨在推动临床医学与前沿科技的深度融合，促进科技成果转化，搭建学术界与产业界的交流平台。

经过激烈的角逐和项目答辩，来自临床研究、医学转化、投资等领域的专家评审团队对各项目进行了深入评审。我系薛平教授团队负责的 “肿瘤术中精准定位及快速病理检测的无标记光学成像系统”项目凭借其创新性和应用前景广阔的特点，在终评中荣获二等奖。该项目由物理系与清华长庚医院共同研发，团队成员包括物理系2019级博士生尹子辰、2021级博士生石叶炅（导师：薛平教授）以及清华大学临床医学院在读博士生应雨哲（导师：王贵怀教授）。

图1 物理系博士生尹子辰参与项目答辩

图2 基于10MHz激光器的机械臂iOCT的产品图（左侧）；iOCT在临床手术中的应用（中）；使用iOCT系统在临床手术中获得的不同级别神经系统肿瘤血管图（右侧）。

图3 不同级别的乳腺导管癌的iDCI图像（第一列）；由iDCI图像经过深度学习获得的虚拟H&E染色图像（第二列）；来自同一组织(不同区域)的H&E染色图像（第三列）。

精准定位肿瘤并识别肿瘤边界、快速获取高质量的术中病理图像对提高肿瘤切除率、降低复发率、改善患者预后具有极其重要的意义。目前，仍缺乏术中实时、无标记地精准识别肿瘤边界及肿瘤侵袭性的成像方式，而该项目正是在这一空白领域中提供了创新性的解决方案。项目通过实现一种多功能、多尺度的快速光学断层影像方法(iOCT-iDCI)，为肿瘤术中实时精准定位和快速定向病理成像提供无标记、高分辨的三维影像及相关血流和细胞动态等多维度信息。该技术能够精准定位肿瘤并识别肿瘤边界，通过深度学习算法实现肿瘤边缘识别和虚拟病理染色图像的生成，进一步提取多种生物参量，如血管复杂度和代谢动态强度等，辅助肿瘤术中分级诊断。

清华大学临床医学院（北京清华长庚医院）副院长张萍在致辞中提到，大赛自启动以来，得到了全校师生和附属医院医生们的积极响应。参赛项目不仅展示了创新能力和团队合作精神，更为临床医学发展注入了新的活力。张萍副院长希望，本次大赛能够成为一个思想交流的平台，帮助创新成果走向临床。中国技术交易所总经理孙长也在致辞中强调，临床医学创新是推动医学进步的关键力量，通过创新我们能够有效应对复杂疾病挑战，并开辟医疗新领域，为人类健康事业贡献力量。

图4 决赛合影

本次大赛由清华大学技术转移研究院指导，清华大学临床医学院、中国技术交易所、北京中关村科技服务有限公司共同主办，清华大学精准医学研究院、清华大学智慧医疗研究院、北京清华长庚医院智慧健联体关键技术北京市工程研究中心共同承办。此次大赛不仅展示了清华大学在临床医学领域的创新实力，也为我国医学科技的创新发展注入了新的活力。