从0到1、科技创新，是我们多年以来秉承的理念。
年“精准医疗”、年“二甲双胍抗癌”初探、年“病理人工智能”、年“人工智能五要素”、年“氢中医”、年“镜子拓画”标注理论、年“T/MLN”问世，我们一直走在路上。创新意味着前面迷雾重重、九死一生，难以得到评审专家的认可和资金资助，但拨云见日，所有假设终将成为现实。
创新需要积累。庄子说：“水之积也不厚，则其负大舟也无力。”回顾往昔，我们所有成果直指我们-年间临床数据积累和随访。
时光追溯到年，我们开始构建各类肿瘤的组织芯片，到年，我们构建了当时全球最大的胃癌转移组织芯片库，并获得了当年CSCO优秀论文一等奖，部分成果发表在AACR官方杂志《ClinCancerRes》上，年获得全军医疗成果一等奖。
7年以后，年，被称之为人工智能的应用元年。我们沉寂的数据库再次活跃了起来，这一年初，一波又一波的AI从业者造访宛平南路上的一间不到5平方米的办公室，在这里酝酿出了“病理切片识别AI挑战赛”，也诞生了《第二军医大学学报》“人工智能与医学专刊”，促使我们深入到病理人工智能的研究当中。
在肿瘤诊疗中，TNM分期是指导患者治疗和评估其预后的决策性指标。其中，N指淋巴结转移，超过60%以上的胃癌患者在初诊时即存在淋巴结转移。N分期基于淋巴结转移数目，在多年临床工作和科研中，我们发现一个现象：即使同样的N分期，胃癌患者的预后也是参差不齐。因此，我们认为还有其他因素影响胃癌患者预后，如淋巴结转移比率和淋巴结转移面积。淋巴结转移比率虽然和预后有关，但是相关性达不到应用标准。而淋巴结转移面积则由于人力和能力所限，在前是难以计算的。时间到了年，人工智能在乳腺癌前哨淋巴结的成功应用，使得精准的计算淋巴结转移面积成为可能。
我们于年与西安电子科技大学开展胃癌淋巴结转移人工智能分析系统的研究，相关成果“Predictinggastriccancerout