近日，香港科技大學(xué)（HKUST）科研團(tuán)隊(duì)成功研發(fā)出一款名為 Mixture of Modality Experts（MOME）的人工智能（AI）大模型，用于無(wú)創(chuàng)乳腺癌診斷。這一模型在中國(guó)迄今最大的乳腺多參數(shù)磁共振成像（mpMRI）數(shù)據(jù)集上訓(xùn)練，其在腫瘤良惡性分類方面的準(zhǔn)確率已可媲美具有五年以上臨床經(jīng)驗(yàn)的放射科醫(yī)生。

目前，MOME 正在包括深圳市人民醫(yī)院、廣州市第一人民醫(yī)院、云南省腫瘤醫(yī)院在內(nèi)的十余家醫(yī)療機(jī)構(gòu)開(kāi)展廣泛的臨床驗(yàn)證，以確保其在真實(shí)世界中的實(shí)用性和可靠性。該研究成果已發(fā)表在國(guó)際權(quán)威期刊《Nature Communications》。

利用中國(guó)最大乳腺mpMRI數(shù)據(jù)集，突破AI多模態(tài)診斷瓶頸

乳腺癌是全球女性中最常見(jiàn)且致死率較高的癌癥之一。早期篩查、分子分型以及療效預(yù)測(cè)是有效控制乳腺癌的關(guān)鍵。mpMRI 因其能提供豐富的組織信息而被廣泛用于乳腺癌篩查與診斷，但由于其成像模態(tài)復(fù)雜、序列多樣，傳統(tǒng)AI模型在面對(duì)圖像序列缺失時(shí)常常難以適應(yīng)，限制了其在臨床環(huán)境下的應(yīng)用。

為解決這一難題，港科大團(tuán)隊(duì)聯(lián)合多家醫(yī)療機(jī)構(gòu)，構(gòu)建了國(guó)內(nèi)規(guī)模最大的乳腺mpMRI數(shù)據(jù)庫(kù)，并在此基礎(chǔ)上設(shè)計(jì)出MOME模型。該模型基于“專家混合架構(gòu)（mixture-of-experts）”與“Transformer”技術(shù)，不僅能整合多模態(tài)影像信息，還具備對(duì)圖像序列缺失的魯棒性。同時(shí)，MOME還支持乳腺癌的分子分型及新輔助化療反應(yīng)預(yù)測(cè)。

有望減少不必要穿刺，提升乳腺癌個(gè)性化治療效率

在試驗(yàn)中，MOME在診斷乳腺腫瘤良惡性方面的表現(xiàn)與資深放射科醫(yī)生相當(dāng)，尤其在BI-RADS 4類（影像學(xué)上高度可疑，癌癥概率介于2%至95%之間）患者中，模型能夠有效識(shí)別良性病變，有望減少不必要的活檢操作。

此外，MOME還在預(yù)測(cè)乳腺癌新輔助化療療效方面展現(xiàn)出積極潛力，特別是在三陰性乳腺癌（一種更具侵襲性的亞型）分型上表現(xiàn)優(yōu)異，為患者的個(gè)性化治療提供更多決策支持。

港科大計(jì)算機(jī)科學(xué)與工程系、化學(xué)與生物工程系及生命科學(xué)部助理教授、該研究通訊作者之一陳昊教授表示：

“MOME具有高度適應(yīng)性和可解釋性，能夠更好地融入臨床工作流程。通過(guò)提升診斷可靠性與決策透明度，MOME展示了AI在醫(yī)學(xué)影像領(lǐng)域的巨大變革潛力，也推動(dòng)了乳腺癌的無(wú)創(chuàng)與個(gè)性化管理?！?/p>

他進(jìn)一步補(bǔ)充道：

“隨著大模型和醫(yī)學(xué)影像技術(shù)的快速發(fā)展，我們相信像MOME這樣的AI工具將在不久的將來(lái)成為醫(yī)生的重要助手，顯著改善患者的治療效果。”

多方協(xié)作，國(guó)際聯(lián)合研究推動(dòng)成果轉(zhuǎn)化

本研究由港科大Smart Lab牽頭，與哈佛大學(xué)、深圳市人民醫(yī)院、解放軍總醫(yī)院、云南省腫瘤醫(yī)院等機(jī)構(gòu)共同完成。第一作者為港科大Smart Lab前博士后、現(xiàn)任哈佛大學(xué)博士后研究員駱路陽(yáng)博士。

參考文獻(xiàn)：Luyang Luo et al, A large model for non-invasive and personalized management of breast cancer from multiparametric MRI,?Nature Communications?(2025).?DOI: 10.1038/s41467-025-58798-z

編輯：王洪

排版：李麗