《npj Digital Medicine》：Foundation model embeddings for multimodal oncology data integration
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本文聚焦腫瘤數據多模態整合的挑戰，探討了HONeYBEE平臺如何通過基礎模型嵌入技術（如GatorTron、UNI、RadImageNet、SeNMo）將臨床文本、病理影像、放射學掃描與分子譜系轉化為統一向量表示，實現在TCGA隊列中的癌癥分類與患者相似性檢索，為破解數據孤島、構建動態臨床決策支持系統提供了可行路徑。
在當代腫瘤診療中，每位患者都會產生海量的多維度數據：放射科醫生解讀的CT、MRI等 volumetric scans（體積掃描）追蹤腫瘤負荷，病理科醫生分析 gigapixel whole-slide images（十億像素全玻片圖像）揭示組織學結構，基因組測序則刻畫分子驅動特征，而電子健康記錄（EHR）中更積累了結構化與非結構化的臨床信息。然而，這些數據往往散落在不同的醫療系統與專業平臺中，如同孤島般難以互通。放射科醫生審片時缺乏詳細的分子背景，病理診斷與影像學隨訪數據脫節，這種碎片化現狀嚴重限制了精準腫瘤學的深入發展。如何將異構數據流整合為統一的患者數字畫像，成為亟待突破的技術瓶頸。
近日發表于《npj Digital Medicine》的一項研究，由Tripathi等人開發的HONeYBEE（Harmonized ONcologY Biomedical Embedding Encoder）平臺，為這一難題提供了創新解決方案。該研究首次系統闡述了如何利用基礎模型（Foundation Model）嵌入技術，將臨床文本、病理報告、放射影像、全玻片圖像和分子譜系全部轉化為數值化向量表示，并在癌癥分類與患者相似性檢索任務中驗證了其有效性。尤為重要的是，該框架支持模塊化擴展，能夠靈活處理臨床實踐中常見的數據缺失情況，為多模態人工智能在真實世界醫療場景的落地奠定了方法論基礎。
關鍵技術方法層面，研究團隊采用模塊化架構整合四種經大規模領域數據預訓練的基礎模型：GatorTron處理臨床文本，UNI解析病理圖像，RadImageNet提取放射學特征，SeNMo編碼分子（基因組）數據。所有數據均經過標準化預處理（如病理圖像的染色歸一化、放射掃描的尺度調整）后生成固定維度的嵌入向量。分析基于癌癥基因組圖譜（TCGA）隊列，該資源涵蓋33種癌癥類型的多組學數據。
研究結果
模塊化嵌入生成機制
HONeYBEE通過專用基礎模型將各模態數據轉化為低維向量。病理圖像經UNI模型提取組織形態特征，放射影像通過RadImageNet編碼紋理信息，臨床文本由GatorTron捕捉語義上下文，基因組數據借SeNMo映射分子通路。這些嵌入被證實可兼容標準機器學習工具，且支持模型獨立更新。
多模態融合的預測效能
在TCGA數據集上的實驗表明，融合多模態嵌入的模型在癌癥亞型分類任務中顯著優于單模態方法。特別值得注意的是，當某些模態數據缺失時，系統仍能通過現有模態嵌入保持預測穩定性，這高度契合臨床實際中患者數據不完整的普遍狀況。
臨床數據的支配性作用
分析顯示臨床文本嵌入在預測任務中貢獻度最高，但研究者指出這可能與TCGA隊列中臨床變量高度標準化有關。在真實世界EHR環境中，多模態融合的價值可能更為突出——影像與分子數據可有效補償臨床文檔的質量波動。
實施挑戰的系統評估
研究識別出四大類障礙：計算資源方面，全玻片圖像與體積掃描的嵌入生成對硬件要求極高；可解釋性層面，自監督模型的黑箱特性阻礙臨床信任；數據治理中，遺傳信息、影像檔案與臨床筆記分別對應差異化的倫理規范；驗證標準需從技術指標延伸至臨床效用評估。
研究結論與討論
基礎模型嵌入技術為整合腫瘤學的異構數據 landscape（景觀）提供了具有前景的技術平臺。HONeYBEE框架證實了多模態嵌入在癌癥分類與患者相似性檢索中的有效性，同時保持了模塊化與可擴展性。該研究強調，未來需重點突破計算瓶頸、開發臨床導向的可解釋性工具、建立跨模態數據治理框架，并構建以臨床效用為核心的驗證體系。隨著可穿戴設備數據、患者自報告結局等新型模態的加入，動態更新的多模態嵌入有望構建更完整的患者數字孿生，最終推動腫瘤診療向個性化、預測性、預防性方向演進。
