撰文丨王聰

編輯丨王多魚

排版丨水成文

基礎(chǔ)模型（Foundation Model，F(xiàn)M）顯著推進(jìn)了人工智能（AI）在臨床護(hù)理中的醫(yī)學(xué)潛在應(yīng)用。盡管這些模型在回顧性分析中表現(xiàn)出了強(qiáng)大的性能，但它們在實(shí)際臨床環(huán)境中的影響仍鮮為人知。鑒于醫(yī)學(xué)領(lǐng)域存在復(fù)雜的倫理、法律和社會(huì)挑戰(zhàn)，此前公眾的普遍共識是，AI 應(yīng)作為輔助工具來增強(qiáng)而非取代臨床醫(yī)生的專業(yè)技能。

因此，以往那些僅在回顧性數(shù)據(jù)集上孤立評估 AI 模型性能的研究是不夠的，因?yàn)樗鼈兒雎粤苏鎸?shí)臨床環(huán)境中的人機(jī)交互。評估臨床醫(yī)生與 AI 協(xié)作共事時(shí)的綜合表現(xiàn)至關(guān)重要。關(guān)鍵在于，缺乏嚴(yán)格的前瞻性驗(yàn)證和隨機(jī)對照試驗(yàn)造成了循證醫(yī)學(xué)方面的空白，阻礙了基礎(chǔ)模型在各種真實(shí)臨床環(huán)境中的更廣泛應(yīng)用。彌合這一差距對于確保基礎(chǔ)模型達(dá)到未來潛在臨床轉(zhuǎn)化所需的嚴(yán)格標(biāo)準(zhǔn)至關(guān)重要。

2025 年 8 月 28 日，上海交通大學(xué)計(jì)算機(jī)學(xué)院 / 教育部人工智能重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室盛斌教授團(tuán)隊(duì)與清華大學(xué)醫(yī)學(xué)院黃天蔭教授團(tuán)隊(duì)合作，在Nature Medicine期刊 發(fā)表題為： An eyecare foundation model for clinical assistance: a randomized controlled trial 的重研究論文 。

該研究開發(fā)了一款多模態(tài)視覺-語言眼科基礎(chǔ)大模型——EyeFM，研究團(tuán)隊(duì)通過云端協(xié)同模式前瞻性部署基于該大模型的數(shù)字化平臺，在全球不同地域（涵蓋亞洲、北美、歐洲及非洲）的基層及眼科醫(yī)生中，前瞻性驗(yàn)證了該大模型對診療能力的提升效果。同時(shí)，研究團(tuán)隊(duì)還開展了一項(xiàng)基于中國臨床真實(shí)場景的隨機(jī)臨床研究，實(shí)現(xiàn)臨床自適應(yīng)的健康指導(dǎo)與智能交互服務(wù)。

這項(xiàng)研究首次為AI醫(yī)學(xué)領(lǐng)域提供了大模型賦能基層與?？圃\療的高級別循證證據(jù)，同時(shí)為未來更多可臨床轉(zhuǎn)化的基礎(chǔ)模型研發(fā)與驗(yàn)證提供了全新范式，有效推動(dòng)該類新技術(shù)從實(shí)驗(yàn)室研究階段邁向臨床實(shí)際應(yīng)用場景。

隨著對基礎(chǔ)模型（FM）進(jìn)行臨床評估的需求日益增長，研究團(tuán)隊(duì)開發(fā)了一款多模態(tài)視覺-語言眼科護(hù)理輔助系統(tǒng)——EyeFM，并開展了多維度評估，包括回顧性驗(yàn)證、作為臨床輔助工具的多國效能驗(yàn)證，以及雙盲隨機(jī)對照試驗(yàn)（RCT）。

EyeFM 使用來自全球多族裔數(shù)據(jù)集的五種成像模式、共 1450 萬張眼部圖像（配以臨床文本）進(jìn)行了預(yù)訓(xùn)練，從而具備了可高效執(zhí)行多類核心臨床任務(wù)的能力，全面覆蓋眼科日常診療場景：

1、單模態(tài)影像任務(wù)：基于單一影像模態(tài)（例如 CFP、OCT）完成疾病檢測（例如糖尿病視網(wǎng)膜病變）與病灶分割（例如眼底出血、滲出區(qū)域標(biāo)注）；

2、多模態(tài)影像任務(wù)：支持跨模態(tài)診斷（例如資源有限場景下，通過低成本 CFP 預(yù)測需 OCT 確診的中心累及型糖尿病黃斑水腫 ciDME）與集成模態(tài)診斷（融合 CFP+OCT 等多模態(tài)數(shù)據(jù)，提升青光眼、黃斑變性等復(fù)雜疾病的診斷準(zhǔn)確性）；

3、視覺-語言任務(wù)：自動(dòng)生成符合臨床規(guī)范的影像報(bào)告（減少醫(yī)生文書工作量），并精準(zhǔn)響應(yīng)醫(yī)學(xué)問答（例如解釋病變成因、給出檢查/治療建議），成為醫(yī)生診療過程中的“智能助手”。

模型結(jié)構(gòu)

回顧性驗(yàn)證

作為臨床輔助系統(tǒng)的評估

在效能驗(yàn)證階段，研究團(tuán)隊(duì)邀請了北美、歐洲、亞洲和非洲基層及?？漆t(yī)療機(jī)構(gòu)的 44 位眼科醫(yī)生參與，驗(yàn)證了其作為臨床輔助工具的有效性。隨機(jī)對照試驗(yàn)采用平行、單中心、雙盲設(shè)計(jì)，在中國高危人群視網(wǎng)膜疾病篩查中評估 EyeFM 的臨床輔助效能。共 668 名參與者（平均年齡 57.5 歲，79.5% 為男性）被隨機(jī)分配給 16 位眼科醫(yī)生，平均分配至干預(yù)組（使用 EyeFM 輔助）和對照組（使用標(biāo)準(zhǔn)診療）。

主要終點(diǎn)顯示，使用 EyeFM 輔助的眼科醫(yī)生獲得更高的正確診斷率（92.2% vs 75.4%）和轉(zhuǎn)診率（92.2% vs 80.5%）。次要終點(diǎn)顯示，臨床報(bào)告標(biāo)準(zhǔn)化評分有所提升（中位數(shù) 33 分 vs 37 分）。組間篩查滿意度相當(dāng)，但干預(yù)組在隨訪中表現(xiàn)出更高的自我管理依從性（70.1% vs 49.1%）和轉(zhuǎn)診建議接受度（33.7% vs 20.2%）。部署后評估顯示良好的用戶接受度。

EyeFM 作為眼科全流程輔助系統(tǒng)的多場景應(yīng)用構(gòu)想

這些結(jié)果表明，EyeFM 輔助系統(tǒng)（EyeFM copilot）能顯著提升眼科醫(yī)生診療水平和患者預(yù)后。

論文鏈接：

https://www.nature.com/articles/s41591-025-03900-7