Nature子刊 | 上海科技大学沈定刚等合作发布BINDS，实现多模态AI系统实现乳腺癌无创精准诊断

乳腺癌的早期精准诊断对于减少穿刺活检和改善患者预后至关重要。针对单模态AI系统诊断性能受限的问题，上海科技大学沈定刚、昆明医科大学李振辉、上海交通大学柯晶、杭州市第一人民医院丁忠祥、贵州大学王荣品等团队合作，在Nature Biomedical Engineering上发表研究，提出名为BINDS的多模态AI诊断系统。该系统基于27048例多中心数据（含8家国内医院和7个公共数据集）进行训练和验证，覆盖超声、钼靶、MRI及病理全切片图像。BINDS的核心创新在于“影像-病理特征对齐”机制，利用病理全切片图像引导影像编码器提取更具判别力的特征，显著提升了亚型分类性能，尤其是非浸润性导管癌等少见亚型的敏感性。系统还通过Transformer掩码自注意力机制支持任意模态组合输入，并生成热力图增强可解释性。研究结果表明，BINDS在开发中达到了0.973的受试者工作特征曲线下面积，并能帮助放射科医生将良性病变的活检率降低高达32.4%。该系统有望在不同临床场景和资源环境下实现精准且适应性强的乳腺癌诊断。