临床放射学杂志

作者：星月, 胡扬帆, 金汉樯, 殷倩, 毛士琦, 宋阳, 姚伟武, 钟京谕

单位：200336 上海交通大学医学院附属同仁医院影像科（星 月、胡扬帆、姚伟武、钟京谕）; 200336 上海市柔性医疗机器人重点实验室（钟京谕、星 月、胡扬帆、姚伟武）; 200127 上海交通大学医学院附属仁济医院骨科（金汉樯）; 201900 上海市宝山区仁和医院病理科（殷 倩）; 200433 上海,同济大学附属上海市肺科医院肿瘤科（毛士琦）; 200126 上海,西门子医疗磁共振科研市场部（宋 阳）

关键词：大语言模型,骨肿瘤,风险分层,报告和数据系统

基金：本研究系上海市卫生健康委员会项目（编号：20244Y0214）; 上海市长宁区卫生健康委员会项目（编号：2023QN01）; 上海交通大学中国医院发展研究院社区医疗研究所科研基金资助项目（编号：YJS-2025-02）

<b>目的</b> 评估大语言模型（LLM）结合X线平片骨肿瘤风险分层与管理系统（Bone-RADS）判断骨肿瘤的良恶性和得出组织病理学诊断的能力。<b>方法</b> 筛选来自两个公共医学影像数据库（Eurorad和Radiopaedia）和一种放射学期刊（Skeletal Radiology）的骨肿瘤病例,筛选时间截止2025年9月30日。搜集病例的年龄、性别、临床病史、放射学描述和组织病理学诊断资料。采用Deepseek-R1-0528进行测试,要求其基于患者资料和放射学描述,给出Bone-RADS分级及1个诊断和3个鉴别诊断。分析LLM的良恶性判断和组织病理学诊断表现。<b>结果</b> 共纳入511例样本,男性310例（60.67%）,中位年龄为30.00岁（15.00岁,55.00岁）;主要发病位置包括下肢246例（48.14%）、上肢115例（22.50%）和多部位49例（9.59%）;组织病理学诊断良性277例（54.21%）、中间性54例（10.57%）、恶性180例（35.23%）。LLM生成的Bone-RADS分级良恶性判断的敏感度为0.876（95%CI:0.829~0.924）,特异度为0.699（95%CI:0.644~0.754）,受试者工作特征曲线（ROC）曲线下面积（AUC）为0.788（95%CI:0.751~0.824）。LLM生成的组织病理学诊断直接诊断正确306例（59.88%）、鉴别诊断正确84例（16.44%）、未能诊断正确121例（23.68%）。LLM组织学直接诊断正确的病例中,排除Bone-RADS 0级或Bone-RADS 5级后,存在14.91%（41/275）错误判断其良恶性。<b>结论</b> LLM具有辅助X线平片骨肿瘤风险评估和提示潜在组织病理学诊断的价值,但其诊断生成过程与放射科医师的诊断思维存在一定差异。放射科医师需要批判性地解读LLM的输出结果。

来源：2026年第4期

《临床放射学》期刊编辑部

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