医学世界模型：用于治疗规划的肿瘤演化生成模拟
计算机视觉与模式识别
2025-06-04 v1
摘要
为提供有效治疗和就医决策是现代医学和临床护理的核心目标。我们关注基于临床决策模拟疾病动态，以发挥最新大规模生成模型的优势。为此，我们引入医学世界模型（MeWM），这是医学领域首个能够基于临床决策视觉预测未来疾病状态的世界模型。MeWM 包含 (i) 作为 policy 模型的 vision-language 模型，和 (ii) 用作 dynamics 模型的肿瘤生成模型。policy 模型生成行动计划，如临床治疗方案；而 dynamics 模型在给定治疗条件下模拟肿瘤的进展或 regression。基于此，我们提出了逆向 dynamics 模型，将生存分析应用于模拟后的肿瘤，从而实现对治疗有效性的评估和最优临床行动方案的选择。结果表明，所提出的 MeWM 通过合成模拟后的肿瘤来模拟疾病动态，Turing 测试中实现了 state-of-the-art 的特异性，由放射科医生评估。同时，其逆向 dynamics 模型在优化个体化治疗方案的 all metrics 上均优于医学专用 GPT。值得注意的是，MeWM 提升了介入医生的临床决策能力，通过选择最优 TACE 方案的 F1 分数提高了 13%，为未来将医学世界模型作为第二读者的集成铺平了道路。
引用
@article{arxiv.2506.02327,
title = {Medical World Model: Generative Simulation of Tumor Evolution for Treatment Planning},
author = {Yijun Yang and Zhao-Yang Wang and Qiuping Liu and Shuwen Sun and Kang Wang and Rama Chellappa and Zongwei Zhou and Alan Yuille and Lei Zhu and Yu-Dong Zhang and Jieneng Chen},
journal= {arXiv preprint arXiv:2506.02327},
year = {2025}
}