上海
撰文丨王聰
編輯丨王多魚
排版丨水成文
鑒于骨轉(zhuǎn)移瘤的發(fā)病率不斷上升，計(jì)算機(jī)斷層掃描（CT）在全球范圍內(nèi)被廣泛用作檢測骨轉(zhuǎn)移的首選影像學(xué)手段。骨轉(zhuǎn)移瘤的準(zhǔn)確診斷需要全面的評估，但不同專科醫(yī)生之間的解讀差異可能導(dǎo)致診斷分歧。在臨床實(shí)踐中，骨轉(zhuǎn)移瘤的精準(zhǔn)診斷需要放射科醫(yī)師、病理科醫(yī)師和腫瘤科醫(yī)師等多學(xué)科協(xié)作。
2026 年 7 月 2 日，上海交通大學(xué)醫(yī)學(xué)院附屬第六人民醫(yī)院李躍華教授、趙暉教授及 華盛頓大學(xué)王晟助理教授等 ，在 Nature 子刊Nature Biomedical Engineering上發(fā)表了題為： BoneCoT: multicentre validation of a whole-body skeleton foundation model for bone metastases guided by clinician-derived chain of thought 的研究論文。
該研究開發(fā)了一種基于 臨床醫(yī)生思維鏈引導(dǎo)的全身骨骼基礎(chǔ)模型——BoneCoT，在用于骨轉(zhuǎn)移的多中心驗(yàn)證中超越了現(xiàn)有的 最優(yōu)（SOTA）方法以及經(jīng)驗(yàn)豐富的放射科醫(yī)師。
在這項(xiàng)最新研究中，為滿足對一種能夠聯(lián)合考慮多學(xué)科信息、提供專家級見解與預(yù)測的自動(dòng)化工具的需求，研究團(tuán)隊(duì)提出了一種通過思維鏈微調(diào)方法增強(qiáng)的全身骨骼基礎(chǔ)模型——BoneCoT。
研究團(tuán)隊(duì)在來自 30267 名患者、涵蓋 12 個(gè)骨骼部位的 2930 萬張計(jì)算機(jī)斷層掃描（CT）圖像上對模型進(jìn)行了預(yù)訓(xùn)練，并圍繞一個(gè)包含 26 項(xiàng)臨床相關(guān)任務(wù)（涉及診斷、并發(fā)癥、腫瘤類型和生物標(biāo)志物）的圖譜進(jìn)行了優(yōu)化。在涵蓋 26 項(xiàng)任務(wù)及來自 10 家醫(yī)院的多中心隊(duì)列評估中，BoneCoT 在受試者工作特征曲線下面積（AUROC）上優(yōu)于現(xiàn)有最優(yōu)（SOTA）方法20%。尤為關(guān)鍵的是，在區(qū)分原發(fā)灶與轉(zhuǎn)移灶方面，BoneCoT 的受試者工作特征曲線下面積提升了40%，顯著超越了經(jīng)驗(yàn)豐富的放射科醫(yī)師。
這些發(fā)現(xiàn)表明，源自臨床醫(yī)生的推理過程能夠推動(dòng)人工智能（AI）在復(fù)雜疾病中實(shí)現(xiàn)更綜合的診斷評估。
論文鏈接：
https://www.nature.com/articles/s41551-026-01736-1
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