CGM第530期：多模态人工智能在癌症个体化诊断与治疗决策优化
乌特勒支大学医学中心 · 博士后
现荷兰UMC Utrecht(乌特勒支大学医学中心)的博后研究员，致力于荷兰乳腺癌筛查 DENSE Trial 风险分层 AI 模型的开发与验证。2020 年 11 月起在荷兰攻读博士，期间在 NKI-AVL（荷兰癌症研究所—安东尼·范·列文虎克医院）的檀韬与 Ritse Mann 教授团队从事乳腺影像 AI 研究。2025 年 1 月加入 UMC Utrecht—Wouter Veldhuis教授团队 及欧洲地平线 Horizon Europe – ODELIA 项目，负责乳腺癌风险分层模型的跨中心联邦学习。研究方向：多模态医学数据融合、纵向建模、临床可解释 AI。代表性成果：新辅助治疗监测（MRP: Multi-modal Response Prediction [1]; MLRL: Multi-modal Longitudinal Representation Learning for Predicting Neoadjuvant Therapy Response [2])， 基于纵向乳腺癌数据预测未来10年风险 （MTP-BCR: Multi-Time Point Breast Cancer Risk Prediction [3])，以及从乳腺 X 线片估计“乳腺年龄”的 Mammo-AGE [4]，助力提升乳腺癌诊断效率与治疗决策质量。
活动回放
在 Bilibili 打开完整回放 ↗基于深度学习的多模态影像分析为乳腺癌新辅助治疗（NAT）疗效监测奠定了基础，但现有方法多聚焦于“堆特征提性能”，对真实临床纵向场景的适配不足。我们提出 Multi-modal Response Prediction（MRP） 系统，以跨模态知识挖掘与时间信息嵌入应对模态缺失与不同NAT方案的异质性，尽量贴近医生对疗效的真实评估流程。跨国多中心数据与读片者研究显示：在 Pre-NAT 阶段预测乳腺癌的病理完全缓解（pCR），MRP 表现出与乳腺影像科医师相当的稳健性，并在院内与外部数据上分别提升 AUROC 约14% 与 10%。进一步的决策影响评估提示，MRP 有望用于 NAT 入排标准与手术范围的优化。
参考文献
- Yuan Gao, Sofia Ventura-Diaz, Xin Wang, Muzhen He, Zeyan Xu, Arlene Weir, Hong-Yu Zhou, Tianyu Zhang, Frederieke H. van Duijnhoven, Luyi Han, Xiaomei Li, Anna D’Angelo, Valentina Longo, Zaiyi Liu, Jonas Teuwen, Marleen Kok, Regina Beets-Tan, Hugo M. Horlings, Tao Tan, Ritse Mann. An explainable longitudinal multi-modal fusion model for predicting neoadjuvant therapy response in women with breast cancer. Nature Communications. 2024;15(1):9613. DOI: 10.1038/s41467-024-53450-8
- Yuan Gao, Tao Tan, Xin Wang, Regina Beets-Tan, Tianyu Zhang, Luyi Han, Antonio Portaluri, Chunyao Lu, Xinglong Liang, Jonas Teuwen, Hong-Yu Zhou, Ritse Mann. Multi-Modal Longitudinal Representation Learning for Predicting Neoadjuvant Therapy Response in Breast Cancer Treatment. IEEE Journal of Biomedical and Health Informatics. 2025;29(12):9041-9050. DOI: 10.1109/jbhi.2025.3540574
- Xin Wang, Tao Tan, Yuan Gao, Ruisheng Su, Jonas Teuwen, Jaap Kroes, Tianyu Zhang, Anna D’Angelo, Luyi Han, Caroline A. Drukker, Marjanka K. Schmidt, Regina Beets-Tan, Nico Karssemeijer, Ritse Mann. Predicting short- to long-term breast cancer risk from longitudinal mammographic screening history. npj Breast Cancer. 2025;11(1):118. DOI: 10.1038/s41523-025-00831-x
- Xin Wang, Tao Tan, Yuan Gao, Hong-Yu Zhou, Tianyu Zhang, Luyi Han, Antonio Portaluri, Eric Marcus, Chunyao Lu, Caroline A. Drukker, Jonas Teuwen, Regina Beets-Tan, Shanshan Wang, Nico Karssemeijer, Ritse Mann. Mammo-AGE: deep learning estimation of breast age from mammograms. Nature Communications. 2025;16(1):10934. DOI: 10.1038/s41467-025-65923-5
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