同样是医学科研!影像组学碾压单细胞?真实难度差距太扎心

发布者:最后的骑士 2026-8-19 10:10

作品声明:个人观点、仅供参考

文 | 硬核知识观

编辑 | 沐沐

序

先捋清楚一件事:影像组学跟传统临床回顾性分析,骨子里是同一拨病人、同一套临床逻辑,差别只在于数据长什么样。

传统回顾性分析玩的是HIS系统里的病例数据——年龄、BMI、化验指标,全是整理好的文字表格,特征已经摆在那儿了,直接拿来做统计分析就行。

而影像组学玩的是PACS系统里的CT、MRI、PET片子,这些是图片,不是数字。

图片不能直接往统计软件里拖,得用卷积神经网络或者Transformer这类算法,把图片里头肉眼看不出来的特征“挖”出来,变成可量化的数字,再拿去建模。

所以影像组学本质上就一句话:临床数据来源,AI分析方法。

信息来源:澎湃新闻

为什么这两年越来越多人盯上这个方向

这玩意儿现在有多热?

2025年北美放射学会(RSNA)年会上,光兰州大学第二医院放射影像科一家就中了18篇论文。

成都二院一个二年级的规培医生,靠影像组学方向的研究成果直接被RSNA录用了。

北京儿童医院、广东省人民医院都在这个方向上出了成果。

连滕皋军院士团队都在用影像组学模型给肝癌患者做精准分层。

医院之所以愿意往这个方向投资源,道理也简单:以前做临床科研,得做前瞻性研究,要设计、要随访、要等数据,周期长、成本高。

影像组学不一样,只要医院PACS系统里有存量片子,拿过来就能做回顾性分析。

门槛不在设计,在资源。

有人问影像组学是不是比单细胞研究简单。

这问题得分开看。

信息来源:界面新闻

和单细胞研究比,谁更难

单细胞研究最大的好处是公开数据集多,没有医院资源的人也能做。

但它的难点在分析流程复杂,要掌握一堆生信工具,生物机制层面的东西很深。

影像组学恰恰反过来——最大的门槛不在算法,在影像资料本身。

要做出能发文章的东西,首先得有足够数量、质量统一的CT和MRI片子。

然后是病灶分割、图像预处理、特征提取,这些前期工作做不完,后面机器学习建模根本无从谈起。

没片子,一切免谈。

说句实在话,三类人最适合在这个方向上发力。

信息来源:澎湃新闻

谁适合做,谁不适合

第一类是影像科、放射科、核医学科、超声科的大夫和研究生,每天上班就在看片子,天然就有数据优势。

第二类是搞肿瘤的——肺癌、乳腺癌、肝癌、胃癌、结直肠癌、胰腺癌、胶质瘤,这些实体瘤方向几乎都有成熟的影像组学研究基础。

有临床问题,有影像数据,结合起来的空间很大。

第三类是有医院平台支撑的临床研究生。

科室能提供规范化的影像数据,就算不懂计算机,现在市面上也有越来越成熟的软件和AI工具帮着跑分析流程。

结语

如果既没有医院资源,又拿不到影像数据,生信干湿结合也走不通,那可能真得考虑做Meta分析了——前提是医院认可Meta分析这种文章类型。

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