医学世界模型(MeWM)的核心技术 - 引入世界模型(WM)理念构建"观察-模拟-评估-优化"闭环路径[3] - 以影像观察为输入通过感知模块生成初始状态[4] - 策略模型采用GPT-4o等视觉大模型生成候选治疗组合[5] - 动态模型利用3D条件扩散模型模拟治疗后肿瘤形态[6] - 逆动态模型对候选肿瘤图像进行生存风险打分[7] - 通过启发式函数动态优化保留低风险方案[8] 三大核心功能 - 肿瘤演变模拟器：使用3D扩散模型模拟治疗方案下的肿瘤形态演变[11] - 生存风险预知：通过生存分析模型预测治疗方案预后风险[11] - 临床决策闭环：构建方案生成-模拟推演-生存评估的优化循环[11] 技术创新点 - 将治疗行为作为条件控制生成模拟肿瘤演化[14] - 通过GPT-4o与Deepseek-R1构建治疗组合[14] - 采用组合对比学习(CCL)提升生成效果真实度[14] - 合成图像被误判为真实的比例最高达79%[16][19] - FID(0.71)和LPIPS(0.6120)指标均为最优[20] 临床验证表现 - 生存风险评估MSE降至0.2142优于传统Cox模型(0.3550)[22] - C-Index提高至0.752显著优于影像组学特征驱动模型[23] - TACE治疗F1-score达64.08%接近专业医生水平(71.43%)[29] - 融入医生决策流程可带来13%的F1-score提升[29] - 推荐结果与专家方案高度一致[30]