新派訊 近日，濰坊市第二人民醫(yī)院（濰坊市呼吸病醫(yī)院）牛慶亮教授作為共同第一作者，與上海科技大學生物醫(yī)學工程學院錢學駿教授、安徽醫(yī)科大學第一附屬醫(yī)院裴靜教授等團隊合作，在國際頂級學術期刊Nature（《自然》）全新子刊Nature Health（《自然-健康》）在線發(fā)表重要研究成果，題為“A foundation model for breast and lung cancer screening using non-contrast computed tomography（一種利用非對比性計算機斷層成像技術進行乳腺癌和肺癌篩查的基礎模型）”。
該研究構建基于普通CT的“一掃多篩”癌癥篩查模型，實現(xiàn)對全球男性發(fā)病率第一的肺癌與女性發(fā)病率第一的乳腺癌的同步精準篩查，為破解傳統(tǒng)“單癌單檢”模式帶來的時間成本、經(jīng)濟負擔及醫(yī)療資源占用等難題提供了全新路徑，未來可擴展至其他常見癌癥的多癌種篩查，具有重要的臨床價值與學術意義。
面對精準醫(yī)療與個體化健康管理需求的快速增長，目前世界各國“逐項檢查”的傳統(tǒng)高發(fā)癌癥篩查模式難以支撐高通量人群篩查，還會帶來時間、經(jīng)濟成本與輻射劑量等多維負擔。因此，探索“一掃多篩”、兼具成本效益的多癌早篩新策略，是提升全民健康覆蓋的重要方向之一。平掃CT（即不使用造影劑的非增強CT），尤其是低劑量CT，提供了一種成本低、獲取便捷且在體檢、門診等多種醫(yī)療場景中廣泛使用的影像學方案，即便在資源相對匱乏地區(qū)也具有較強可及性。同時，傳統(tǒng)人工閱片流程繁瑣、信息量大、診斷一致性與準確性難以充分保證，如何借助人工智能實現(xiàn)精準、分層的多癌篩查，成為亟待突破的關鍵問題。
掃多篩OMAFound基礎模型構建及評估流程
為此，研究團隊開發(fā)了基于普通CT的“一掃多篩”癌癥篩查模型。通過器官層面精準定位肺/乳腺病灶，個體層面綜合評估全身癌癥風險，使單次平掃CT即可替代多重專項檢查，顯著降低篩查成本。團隊首先利用超過20萬張CT數(shù)據(jù)進行預訓練，采用自監(jiān)督學習提取對設備差異、劑量變化、窗位設置等更具魯棒性的通用 CT 表征；隨后結合多窗位標注數(shù)據(jù)進行精細化調(diào)優(yōu)，顯著增強了多癌篩查能力。在多中心回顧性數(shù)據(jù)驗證中， 模型在乳腺癌與肺癌篩查方面同時展現(xiàn)出可與現(xiàn)有主流篩查方案匹敵的性能：乳腺癌篩查效能接近基于鉬靶的篩查體系，肺癌篩查效能接近基于低劑量 CT 的專用篩查體系。
OMAFound在個體與器官水平對臨床醫(yī)生的癌癥檢出率的幫助
除器官水平評估外，團隊進一步提出“個體水平”的風險識別框架，可在一次CT檢查中綜合評估個體總體癌癥風險，用于識別高風險人群并實現(xiàn)高效分診，從而有針對性地引導后續(xù)的專科器官檢查與精細化診斷。
Nature Health作為國際頂刊Nature的全新子刊，其目標是發(fā)表該領域內(nèi)具有高影響力的研究成果，推動相關學科的發(fā)展并促進全球健康問題的解決。發(fā)表的綜述、觀點等內(nèi)容，由頂尖健康研究人員受邀撰寫，旨在為推動健康領域發(fā)展的最新研究提供專家視角和背景分析。
牛慶亮教授(中)與團隊分析影像
作為第十屆山東省青年科技獎獲得者、首批濰坊市有突出貢獻中青年專家，濰坊市第二人民醫(yī)院（濰坊市呼吸病醫(yī)院）黨委副書記、院長牛慶亮深耕乳腺、胸部、神經(jīng)等領域影像診斷三十余年，先后主持參與多項國家及省自然科學基金項目，發(fā)表SCI及核心論文四十余篇，獲省市級科研立項十余項。
新派融媒體記者:于哲/文圖
編輯:祝超
一審:王冰 二審:劉鵬 三審:王志剛
