癌癥管理大模型時代：Nature子刊綜述揭示AI基礎模型的現狀與未來

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在癌癥這一高度復雜的醫學領域，臨床決策往往依賴于高維、多模態且長周期的海量數據。傳統的深度學習系統大多針對單一任務，而新興的AI 基礎模型（FMs）正在打破這一范式。

2026 年 4 月 28日，一篇名為「The current and future landscape of AI foundation models for cancer management」的評論文發表在《Nature Communications》上，其內容梳理了 FMs 在癌癥管理中的現狀與走向。

文中認為，FMs 正在把傳統「單任務深度學習」推向一種更通用的框架，這種框架可以同時整合多模態數據、多任務、專家子網絡、智能體和外部工具；而在腫瘤學里，這種能力之所以重要，是因為篩查、診斷、治療、預后和隨訪本來就依賴高度異質、縱向、跨模態的數據。

論文鏈接：https://www.nature.com/articles/s41467-026-72576-5

多模態、專家網絡與智能體

現代癌癥護理涉及放射影像、電子病歷（EHR）、基因組序列和病理結果等多種數據源 。基礎模型的核心趨勢在于無縫整合這些空間、時間和功能信息 ：

多模態融合：通過語言錨定，將不同維度的醫療數據有機結合 。

混合專家網絡（MoE）：為了降低處理高維圖像的計算成本，研究者利用 MoE 架構，在推理時僅激活特定的子網絡，從而實現成本效益的平衡 。

AI 智能體（Agents）：最新的進展顯示，自主 AI 智能體可以協同多個基礎模型和工具，在復雜的腫瘤場景下輔助做出更精準的決策 。

圖示：基于基礎模型驅動的癌癥管理概念框架。

這一步的關鍵詞叫「整合」，強調現代癌癥管理涉及放射影像、電子病歷、基因組序列、實驗室結果、治療方案和隨訪信息等多源數據，AI 系統必須把空間信息、時間信息和功能信息一并納入。

論文也直言，大規模多模態數據帶來的長上下文計算成本很高，因此需要借助 mixture-of-experts、專門的 agent 以及工具調用來控制復雜度。

賦能推理

第二個關鍵詞落在「推理」。

文內明確提出癌癥決策需要透明、分步、可解釋的推理，而 chain-of-thought 及其變體正是回應這一需求的方向。他們特別提到，強化學習已經成為誘導推理能力的重要機制；同時，像 OpenAI 的 O-series、Google Gemini、xAI Grok 以及開源的 DeepSeek-R1，都被視為推理能力不斷成熟的標志。

但這并非意味著所有癌癥管理任務都需要 LLM。作者同時指出，藥物設計和基因組發現等領域也在發展許多非 LLM 路線。換言之，他們關注的不是「模型越大越好」，而是醫療 AI 轉型中那些真正有遷移價值的技術組合：多模態輸入、先進推理、專家網絡、智能體協同，以及可解釋的人機協作。

開放生態與專有模型

考慮到種種問題，論文把開放性單獨拎出來，認為這是推動合作、創新與監管協同的關鍵。

表：專有與開源基礎模型的比較。

專有模型通常擁有極強的性能和資源支持，但由于其封閉性，往往表現為「黑盒」，存在隱藏偏見，且定制化程度受限；開源模型則呈現出「灰盒」或「白盒」特征，更有利于通過公共監督和開放驗證來滿足醫療監管機構（如 FDA）對安全性和公平性的要求。

后者的透明性有助于開展跨學科協作，通過「社區努力」減少模型偏見，并支持高度的個性化定制。它們已經開始為肺癌篩查、癌癥進展分析、乳腺癌管理和臨床決策等方向提供底座。

但同時，作者表示，癌癥數據高度異質，標準化、質量控制和互操作性都很難；而且 FMs 往往需要極高算力，部署成本很大，復雜的多模型或多智能體系統還可能拖慢推理速度，不適合實時使用。

更棘手的是，模型可能出現 hallucination、數據噪聲、算法偏差和隱私泄露等問題，因此需要新的監管框架，把這些模型當作會持續演化的復雜系統來評估和審計。

在決策模型中建立新秩序

癌癥基礎模型不應被視為靜態系統，而應在臨床反饋和后部署監測中不斷更新；與此同時，醫生必須始終處在決策回路中，對模型建議進行驗證、調整和監督。

作者的判斷很清楚——未來的癌癥 AI，不只看準確率，還要看它是否透明、協同、負責、可追蹤，并能在真實臨床環境中持續適應。換句話說，下一代腫瘤基礎模型的競爭，不只是模型能力的競爭，更是系統工程、開放生態和臨床治理能力的競爭。