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Ann Oncol | IRIS-CRC系统：从“预测导向”向“决策导向”的影像AI研究新模式

07月11日

来源：BioArtMED

近日，南方医科大学附属广东省人民医院放射科、广东省医学影像智能分析与应用重点实验室（ MediaLab ）刘再毅教授科研团队在肿瘤学领域期刊 Annals of Oncology 发表了题为：的 Enhanced risk stratification for stage II colorectal cancer using deep learning-based CT classifier and pathological markers to optimize adjuvant therapy decision 研究成果，开发了基于深度学习 CT 分类器和病理标志物的 II 期结直肠癌智能风险分层系统（ IRIS-CRC ），为 II 期结直肠癌提供了可引导临床决策的风险精准评估工具。该研究突破了传统医学影像智能分析研究仅停留在“ 个体化预后预测” 的局限，进一步探索“ 智能模型如何引导治疗决策” 这一临床核心问题，在实现精准预后评估的基础上提供层级化决策支持，开创了医学影像 AI 从“ 预测导向” 向“ 决策导向” 转变的新范式。

II 期结直肠癌患者是否需要接受辅助化疗一直是临床决策的难点。传统风险分层方法准确性有限，仍有大量低风险患者面临过度治疗，而部分高风险患者却治疗不足。当前医学影像 AI 研究多聚焦于“ 预后预测准确性” 的提升，但临床医生真正需要的是“ 治疗决策指导” 。单纯的预后评分难以直接转化为临床行动方案，存在从“ AI 预测” 到“ 临床决策” 的转化鸿沟。本研究旨在跨越这一鸿沟，构建可直接指导 II 期结直肠癌临床治疗选择的智能决策支持系统。

创新范式：影像智能建模 → 预后风险评分 → 临床决策分层 → 决策重构效益验证。

多中心队列构建：纳入来自 12 个医疗中心的 2,992 例 II 期结直肠癌患者，其中外部验证集 1,405 例（ 8 个独立中心）。

STAR-CRC 深度学习分类器创新：基于 Swin Transformer 架构开发多平面深度学习网络。首先通过 2.5D 学习策略全面利用轴位、冠状位、矢状位 CT 图像构建基础模型；进一步针对性学习各位面图像细节信息进行模型微调。该方式模拟放射科医师多视角阅片习惯，易于临床理解，且信息利用全面。

IRIS-CRC 决策导向设计：阶段一： STAR-CRC 将患者初步分为低风险、不确定风险、高风险三组；阶段二：针对不确定风险组，应用病理复合评分进行精细化分层；阶段三：将风险分层映射到治疗决策建议，对比现有决策分层指南进行决策重构分析。

图 1 . STAR-CRC 模拟放射科医师多视角阅片习惯全面利用多位面图像

图 2 . IRIS-CRC 将预后层级化，利于将风险分层直接映射到治疗决策建议

预后层级化能力： IRIS-CRC 成功将患者分为四个预后层级化亚组：极好预后组（ 3 年 DFS≥95% ）、良好预后组（ 3 年 DFS 95-75% ）、较差预后组（ 3 年 DFS 75-55% ），和极差预后组（ 3 年 DFS≤55% ）。

临床决策重构：相比基于传统指南指标的分层（ GRSS-CRC ）， IRIS-CRC 实现了 27.1% 高风险患者向预后极好组的重分类（避免过度治疗），同时识别出 6.5% 原低风险患者为预后极差组（提示强化治疗），可潜在改变至少 33.6% 患者的治疗决策。

跨治疗队列验证： IRIS-CRC 在化疗和非化疗患者队列中均保持稳定的分层性能，验证了其作为治疗决策工具的可靠性。

决策支持系统开发：构建了用户友好的临床应用平台，提供从影像输入到决策分层输出的一站式服务，真正实现了 AI 研究成果的临床落地。系统整合了放射科、病理科的专业知识，为多学科协作提供了统一的决策依据。

图 3 . IRIS-CRC 可潜在改变外部验证组中至少 33.6% 患者的治疗决策

IRIS-CRC 系统开创了医学影像 AI 从“ 预测导向” 向“ 决策导向” 转变的新范式，不仅实现了 II 期结直肠癌风险分层辅助治疗决策的重大突破，更重要的是为影像智能分析驱动的肿瘤精准诊疗研究提供了可复制的范式模板。这一范式转变的核心价值在于：让 AI 不再是 “ 预测工具” ，而成为“ 决策伙伴” 。未来，这一范式有望推广至其他肿瘤类型，推动整个医学图像 AI 领域向更具临床价值的方向发展。

南方医科大学附属广东省人民医院放射科，黄燕琪，陈小波以及山西省肿瘤医院放射科崔艳芬为第一作者南方医科大学附属广东省人民医院放射科刘再毅是本文的通讯作者。

原文链接： https://www.annalsofoncology.org/article/S0923-7534(25)00766-5/fulltext