AbdomenNet 用 10 万余例非增强 CT 预训练，急腹症外部验证 AUROC 达 0.919

学术圈重大事件 · 发布 2026-08-12T12:40:00+08:00 · 更新 2026-08-12T12:46:10+08:00

核心结论

Nature Communications 8 月 12 日发布 AbdomenNet：模型以 103,989 次非增强腹部 CT 自监督预训练，识别 11 种急腹症并执行三类风险分层；三个外部队列中五种急症宏平均 AUROC 为 0.919。AI 辅助提高放射科医师准确度并缩短阅片，但报告提速来自回顾性流程重建，尚非真实前瞻部署结果。

Nature Communications 8 月 12 日发表上海市第六人民医院、上海交通大学医学院及多家医院团队的研究。团队提出多任务 AI 系统 AbdomenNet，目标是在不使用静脉造影剂的腹部 CT（NCCT）上识别 11 种急腹症，并完成三类风险分层任务。急腹症患者可能因症状不典型、造影剂禁忌或资源限制先做 NCCT，但影像征象细微、疾病谱复杂，急诊读片还受到排队顺序和时间压力影响。

模型先在 103,989 次 NCCT 检查上进行自监督预训练，再用 5,816 例标注病例微调。研究把 2,528 名患者组成的三个独立外部队列用于泛化评估；在五种急症的外部验证中，宏平均 AUROC 为 0.919。它不是只输出单一疾病概率，而是把多病种检测、病情分层和高风险病例优先级放进同一工作流，试图让影像判断与急诊排队决策连接起来。

在多阅片者、多病例交叉试验中，AI 辅助使放射科医师平均 AUROC 从 0.812 升至 0.924，每例中位阅片时间减少 52.5 秒。作者用历史流程重建估算，若按模型优先级调整队列，中位报告周转时间可缩短约 37 分钟。对急诊影像科、无法立即增强扫描的患者以及承担区域急救的医院而言，这些数字说明基础模型可能同时改善识别和调度，而不只是给出一个离线分类指标。

但 37 分钟来自回顾性流程重建，并非真实部署后的随机或前瞻性结果；阅片试验也不能替代对漏诊、过度检查、医生依赖和院际数据漂移的长期观察。模型是否覆盖罕见病因、不同扫描设备与不同国家患者，以及在高峰期如何与现有分诊规则和责任边界衔接，仍需真实世界验证。论文页面为早期版本，后续还应关注完整补充材料、独立复现及代码或模型可获得性。

信息来源

• Nature Communications 论文
• DOI

可信度说明

同行评议开放论文给出大规模自监督预训练、三个独立外部队列和阅片交叉试验，证据层级高于单中心内部测试。主要限制是回顾性数据与模拟工作流，且暂缺跨国前瞻部署；目前不能据此断言真实使用会降低死亡率、漏诊率或实际报告时长。

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