Nature | 李瑞江/杨森团队开发用于精准肿瘤学的视觉语言基础模型—MUSK

临床决策是一个本质上依赖于多模态数据的过程。在诊断和治疗决策中，临床医生很少依赖单一数据来源，而是综合了包括临床记录和病理特征在内的多种数据模态的信息。因此，开发新的人工智能方法来有效整合多模态数据，进而推动临床肿瘤治疗的进步具有重要意义。然而，现实中缺乏精细标注的多模态数据集，阻碍了此类人工智能模型的发展。

近年来，医学领域，特别是病理学领域，已经开始探索视觉语言基础模型，其中重要的工作包括PLIP【1】，CONCH【2】。但这些研究仍存在不足之处：首先，这些研究使用配对的病理图像-文本数据进行预训练 （约20万至100万对） ，但这一数据规模仍远低于自然场景的视觉语言模型。其次，这些研究主要关注图像-文本检索，零样本分类等初级任务，主要验证不同模态之间相似性。且这些应用局限于癌症的筛查和诊断，而这只是病理学家日常实践的一部分。由于病理学家已经能够对筛查做出高度准确的诊断，因此现有模型对临床实践的实际影响非常有限。

为了解决现有研究的不足，2025年1月8日，美国斯坦福大学李瑞江、杨森团队（共同一作为项进喜和王熙月）在Nature上发表了文章A vision–language foundation model for precision oncology。研究团队基于BeiT3【3】的网络结构，开发了MUSK（Multi-modal transformer with Unified maSKed modeling） 预训练基础模型。MUSK能充分利用未标注和未配对的图像-文本数据，这类数据比标注好的配对数据更为常见。MUSK模型在23个病理图像的patch-level和slide-level基准数据集上进行了全面评估，并在超过8000名患者的多模态数据上验证了其有效性。这些验证任务涵盖了多个关键的临床场景，包括黑色素瘤复发预测、16种癌症类型的预后预测，以及肺癌和胃食管癌中的免疫治疗反应预测。相比常见的癌症筛查任务，这些临床任务更具挑战性，涵盖了复发风险评估、个体化预后预测以及治疗反应预测等重要环节。这些任务不仅更加复杂，且在肿瘤治疗的决策过程中具有更高的临床紧迫性，直接关系到个体化治疗策略的制定和患者的治疗结局。

与现有研究相比，MUSK有多个新发现：

1. 概念性发现。作者证明，通过利用图像和临床报告之间的互补信息，多模态方法在结果预测方面优于单一模态方法。相比之下，现有的视觉语言模型研究主要聚焦于简单的模态相似性任务 （如图像/文本检索） ，而未能充分发挥多模态数据的潜力。

2. 临床转化。作者证明，多模态基础模型在临床结果预测 （包括预后和免疫治疗反应预测） 中取得了有效的结果。这一进展对准确预测治疗效果对个体化医疗具有重大意义。之前，PLIP, CONCH未展示过多有关临床使用的例子。

3. 技术改进。研究团队开发的多模态基础模型采用了统一掩码建模方法，用了包括5000万张病理图像patch和10亿个文本token训练。相对于配对图文数据 （约100万） ，显著提升了预训练数据的规模。更为关键的是，针对病理图像与自然图像在视觉特征和数据分布上的差异，研究团队对模型训练进行了多方面的适配优化，包括多尺度训练策略、病理染色数据增强、噪声数据自举增强、以及细粒度多模态对齐等技术手段。这些优化措施有效提升了模型在病理数据上的学习能力，从而实现了更准确的临床预测效果。

MUSK模型具有广泛的应用前景。所提出的预训练和临床验证方法，不仅适用于病理图像-文本融合，还可推广至放射影像、皮肤病影像、放射科报告及临床记录等多种图像和文本模态的组合。作者相信，这项工作将推动多模态基础模型的研究，助力精准医疗的发展，提升个体化诊疗的精准性与有效性。

图1：MUSK模型预训练及下游验证

https://doi.org/10.1038/s41586-024-08378-w

参考文献

[1] Huang, Z., Bianchi, F., Yuksekgonul, M., Montine, T.J. and Zou, J., 2023. A visual–language foundation model for pathology image analysis using medical twitter. Nature medicine, 29(9), pp.2307-2316.

[2] Lu, M.Y., Chen, B., Williamson, D.F., Chen, R.J., Liang, I., Ding, T., Jaume, G., Odintsov, I., Le, L.P., Gerber, G. and Parwani, A.V., 2024. A visual-language foundation model for computational pathology.Nature Medicine, 30(3), pp.863-874.

[3] Wang, W., Bao, H., Dong, L., Bjorck, J., Peng, Z., Liu, Q., Aggarwal, K., Mohammed, O.K., Singhal, S., Som, S. and Wei, F., 2023. Image as a foreign language: Beit pretraining for vision and vision-language tasks. In Proceedings of the IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (pp. 19175-19186).

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