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医学世界模型:肿瘤演化的生成式模拟用于治疗规划
发表
由
Yijun Yang 提交
作者: Yijun Yang, Zhao-Yang Wang, Qiuping Liu, Shuwen Sun, Kang Wang, Rama Chellappa, Zongwei Zhou, Alan Yuille, Lei Zhu, Yu-Dong Zhang, Jieneng Chen
摘要
提供有效的治疗并做出明智的临床决策是现代医学和临床护理的重要目标。我们对利用大型生成模型在临床决策中模拟疾病动态感兴趣。为此,我们引入了医疗世界模型(MeWM),这是医学领域首个基于临床决策视觉预测未来疾病状态的世界模型。MeWM 由 (i) 作为策略模型的视觉-语言模型和 (ii) 作为动力学模型的肿瘤生成模型组成。策略模型生成行动计划,例如临床治疗,而动力学模型则在给定治疗条件下模拟肿瘤的进展或消退。在此基础上,我们提出了逆动力学模型,该模型将生存分析应用于模拟的治疗后肿瘤,从而能够评估治疗效果并选择最佳临床行动方案。因此,所提出的 MeWM 通过合成治疗后肿瘤来模拟疾病动态,在放射科医生评估的图灵测试中展现出最先进的特异性。同时,其逆动力学模型在优化个体化治疗方案方面,在所有指标上均优于医学专用GPT。值得注意的是,MeWM 改善了介入医师的临床决策,将选择最佳 TACE 方案的 F1-分数提高了13%,为未来将医疗世界模型整合为第二读图者铺平了道路。

医疗世界模型:肿瘤演进的生成式模拟,用于治疗规划
🧠 MeWM 能做什么?
🔹 根据治疗前状态模拟治疗后肿瘤变化
🔹 根据合成结果评估生存风险,以推荐最佳治疗方案
🔹 构建“生成 → 评估 → 优化”的端到端循环,用于数据驱动的治疗规划
Github 仓库: https://github.com/scott-yjyang/MeWM
项目页面: https://yijun-yang.github.io/MeWM
论文链接: https://arxiv.org/abs/2506.02327
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