Nature Health期刊发表牛庆亮教授团队重要研究成果

近日，潍坊市第二人民医院（潍坊市呼吸病医院）牛庆亮教授作为共同第一作者，与上海科技大学生物医学工程学院钱学骏教授、安徽医科大学第一附属医院裴静教授等团队合作，在国际顶级学术期刊Nature全新子刊NatureHealth在线发表重要研究成果，题为“A foundation model for breast and lung cancer screening using non-contrast computed tomography（一种利用非对比性计算机断层成像技术进行乳腺癌和肺癌筛查的基础模型）”。

该研究构建基于普通CT的“一扫多筛”癌症筛查模型OMAFound，实现对全球男性发病率第一的肺癌与女性发病率第一的乳腺癌的同步精准筛查，为破解传统“单癌单检”模式带来的时间成本、经济负担及医疗资源占用等难题提供了全新路径，未来可扩展至其他常见癌症的多癌种筛查，具有重要的临床价值与学术意义。

面对精准医疗与个体化健康管理需求的快速增长，目前世界各国“逐项检查”的传统高发癌症筛查模式难以支撑高通量人群筛查，还会带来时间、经济成本与辐射剂量等多维负担。因此，探索“一扫多筛”、兼具成本效益的多癌早筛新策略，是提升全民健康覆盖的重要方向之一。平扫CT（即不使用造影剂的非增强CT），尤其是低剂量CT，提供了一种成本低、获取便捷且在体检、门诊等多种医疗场景中广泛使用的影像学方案，即便在资源相对匮乏地区也具有较强可及性。同时，传统人工阅片流程繁琐、信息量大、诊断一致性与准确性难以充分保证，如何借助人工智能实现精准、分层的多癌筛查，成为亟待突破的关键问题。

一扫多筛OMAFound基础模型构建及评估流程。

为此，研究团队开发了基于平扫CT的多癌筛查基础模型OMAFound。通过器官层面精准定位肺/乳腺病灶，个体层面综合评估全身癌症风险，使单次平扫CT即可替代多重专项检查，显著降低筛查成本。团队首先利用超过20万张CT数据进行预训练，采用自监督学习提取对设备差异、剂量变化、窗位设置等更具鲁棒性的通用 CT 表征；随后结合多窗位标注数据进行精细化调优，显著增强了多癌筛查能力。在多中心回顾性数据验证中，OMAFound在乳腺癌与肺癌筛查方面同时展现出可与现有主流筛查方案匹敌的性能：乳腺癌筛查效能接近基于钼靶的筛查体系，肺癌筛查效能接近基于低剂量 CT 的专用筛查体系。

OMAFound在个体与器官水平对临床医生的癌症检出率的帮助。

除器官水平评估外，团队进一步提出“个体水平”的风险识别框架，可在一次CT检查中综合评估个体总体癌症风险，用于识别高风险人群并实现高效分诊，从而有针对性地引导后续的专科器官检查与精细化诊断。

Nature Health作为国际顶刊Nature的全新子刊，其目标是发表该领域内具有高影响力的研究成果，推动相关学科的发展并促进全球健康问题的解决。发表的综述、观点等内容，由顶尖健康研究人员受邀撰写，旨在为推动健康领域发展的最新研究提供专家视角和背景分析。

牛庆亮教授（中）与团队分析影像。

作为第十届山东省青年科技奖获得者、首批潍坊市有突出贡献中青年专家，潍坊市第二人民医院（潍坊市呼吸病医院）党委副书记、院长牛庆亮深耕乳腺、胸部、神经等领域影像诊断三十余年，主持参与多项国家及省自然科学基金项目，发表SCI及核心论文四十余篇，获省市级科研立项十余项，为本次研究的开展奠定坚实基础。近年来，带领医院影像科依托国家呼吸临床研究中心核心单位平台，不断推进技术革新驱动精准诊疗、推动以患者为中心的全周期管理，已成为潍坊乃至山东地区乳腺及呼吸影像诊疗领域的“金字招牌”。