2026-09-21
温医大与澳门科技大学用367万人常规化验和胸片训练Oncoformer,现患诊断AUROC 0.956,提前一年预测0.869,分期平均超过0.90,并经UKB验证。
癌症管理被拆成好几段独立工作:筛查、诊断、分期、选药、复发监测,每段各用各的数据、各建各的模型。专门影像贵、有辐射,液体活检贵且早期敏感度不稳,现成 AI 又多半只啃一个任务。真正每天都在产生、几乎每家医院都有的,是化验、生命体征和体检胸片。问题是这些常规数据里到底有没有跨癌种、跨病程的信号。
温州医科大学、澳门科技大学张康团队用中国肿瘤多模态预测与监测研究(COMPASS)队列训练统一模型 Oncoformer,把纵向电子病历和胸部 X 光接到同一套表示上,一次覆盖诊断、提前预测、分期、治疗反应和预后。
数据分三层。发现队列 COMPASS-Main 有 2,810,742 人、11,934,576 次就诊,按病人 8:1:1 切成训练 2,248,594、调参 281,074 和内部验证 281,074。外部一是跨机构的 COMPASS-Replication,862,247 人;外部二是英国生物银行 UK Biobank,502,665 人,其中 44,275 例癌症,做成匹配病例对照。COMPASS 合计约 367 万人、1770 万次就诊,含 347,940 名 I–IV 期癌症患者和超过 332 万非癌对照。对照里包含合并症和已知危险因素,不是「完全健康」的干净对照。
结构是 encoder-decoder。就诊编码器是 24 层 Transformer、隐层 1024,把一次检查里的表格特征和胸片压成一个就诊向量;表格用双嵌入,离散化后的类别和连续变量走不同的 token / type embedding。时间编码器是 12 层自回归 Transformer、隐层 768,顺着就诊序列读纵向模式。下游挂任务头。训练两阶段:预训练 200 个 epoch,Adam,学习率 \(10^{-3}\);下游微调 100 个 epoch,学习率 \(10^{-4}\)。提前一年预测会丢掉诊断前 90 天内的全部临床记录,避免「已经快确诊」的泄漏。
UKB 上做了三种对照:只在 UKB 上从零训练的基线、COMPASS 模型零样本直推、以及用 COMPASS 表示再在 UKB 训练子集上微调轻量头。
| 任务 | 指标 | 结果 |
| 全癌种现患诊断 | AUROC | 0.956(95% CI 0.955–0.958) |
| 提前一年预测 | AUROC | 0.869(95% CI 0.861–0.877) |
| 肿瘤分期 | 平均 AUROC | >0.90 |
| 治疗反应轨迹 | R² | 0.573–0.721 |
| 温州结直肠癌高风险筛查试点 | AUROC / 敏感度 / 特异度 | 0.927 / 90.0% / 86.8%(检出 54/60) |
分癌种里,肺癌提前预测 AUROC 0.901,前列腺癌预测 0.966、诊断 0.977。仅用胸片的单模态模型对宫颈癌诊断 AUROC 0.905、结直肠癌 0.896,说明模型在用全身系统指纹,不只是胸腔局部影。无复发生存高/低危分层:结直肠癌 HR 2.86,胃癌 2.79,肺癌 2.76,前列腺癌 2.66,乳腺癌 2.62,宫颈癌 2.58,全部 p<0.001。C-index 在十个癌种上都高于 Cox、随机生存森林和 DeepHit,前列腺癌 0.836、乳腺癌 0.809、结直肠癌 0.780。
SHAP 上,白蛋白和中性粒细胞百分比对全癌种诊断贡献最大,ALP 和 LDH 对分期更关键。EGFR 抑制剂反应则突出平均血小板体积和间接胆红素。分期分数与独立基因组数据里通路突变负荷相关,术后病理也做了核对。筛查试点从 38,059 名体检同意者里挑出 3,025 名高风险无症状者,不是自然人群普查。
这是把每天都在做的化验和胸片当成全病程底座,而不是再发明一种昂贵检测。对医院信息化和体检中心更实际:同一套表示同时服务诊断、风险分层、分期和预后,省掉为每个任务单独堆模型。UKB 上微调后相对从零基线有提升,跨医疗体系和种族有迁移空间,但还不能当成可以上线的筛查工具。
这是规模很大的真实世界多任务医学模型,结构本身是标准的 encoder-decoder Transformer,卖点在数据和任务覆盖,不在新模块。
分析以回顾性为主,治疗反应来自观察性数据,消不掉未测到的治疗分配混杂。COMPASS 超过 99% 为亚洲人群,UKB 约 94% 为白人欧洲人且有志愿者选择偏倚。未选择的平均风险筛查人群表现未知,不同医院缺项和检验习惯会改结果。结直肠癌试点是高风险富集队列,敏感度 90% 不能外推到普通体检。K.W.、F.L.、K.Z. 就这项工作申请了专利。胸片预测腹腔和盆腔肿瘤目前只是相关,机制还没有实验验证。Cell 全文 PDF 被站点防火墙挡住,方法细节来自论文 STAR Methods 与结果节的公开页面,个别超参若与印刷版有出入,以期刊 PDF 为准。