의료 세계 모델: 치료 계획을 위한 종양 진화의 생성적 시뮬레이션
Medical World Model: Generative Simulation of Tumor Evolution for Treatment Planning
June 2, 2025
저자: Yijun Yang, Zhao-Yang Wang, Qiuping Liu, Shuwen Sun, Kang Wang, Rama Chellappa, Zongwei Zhou, Alan Yuille, Lei Zhu, Yu-Dong Zhang, Jieneng Chen
cs.AI
초록
효과적인 치료 제공과 정보에 기반한 임상적 결정은 현대 의학과 임상 치료의 핵심 목표입니다. 우리는 최근의 대규모 생성 모델의 발전을 활용하여 임상적 의사결정을 위한 질병 역학 시뮬레이션에 관심을 가지고 있습니다. 이를 위해, 우리는 임상적 결정에 기반하여 미래의 질병 상태를 시각적으로 예측하는 의학 분야 최초의 세계 모델인 Medical World Model(MeWM)을 소개합니다. MeWM은 (i) 정책 모델로 기능하는 시각-언어 모델과 (ii) 역학 모델로서의 종양 생성 모델로 구성됩니다. 정책 모델은 임상 치료와 같은 행동 계획을 생성하고, 역학 모델은 주어진 치료 조건 하에서 종양의 진행 또는 퇴행을 시뮬레이션합니다. 이를 바탕으로, 우리는 시뮬레이션된 치료 후 종양에 생존 분석을 적용하여 치료 효과를 평가하고 최적의 임상 행동 계획을 선택할 수 있는 역동적 역학 모델을 제안합니다. 결과적으로, 제안된 MeWM은 치료 후 종양을 합성하여 질병 역학을 시뮬레이션하며, 방사선 전문의가 평가한 튜링 테스트에서 최첨단 특이성을 보여줍니다. 동시에, 역동적 역학 모델은 모든 지표에서 의학 전용 GPT를 능가하며 개인 맞춤형 치료 프로토콜 최적화에서 우수한 성능을 보입니다. 특히, MeWM은 중재적 의사들의 임상적 의사결정을 개선하여 최적의 TACE 프로토콜 선택에서 F1 점수를 13% 향상시키며, 의학 세계 모델이 두 번째 판독자로 통합될 미래를 열어가고 있습니다.
English
Providing effective treatment and making informed clinical decisions are
essential goals of modern medicine and clinical care. We are interested in
simulating disease dynamics for clinical decision-making, leveraging recent
advances in large generative models. To this end, we introduce the Medical
World Model (MeWM), the first world model in medicine that visually predicts
future disease states based on clinical decisions. MeWM comprises (i)
vision-language models to serve as policy models, and (ii) tumor generative
models as dynamics models. The policy model generates action plans, such as
clinical treatments, while the dynamics model simulates tumor progression or
regression under given treatment conditions. Building on this, we propose the
inverse dynamics model that applies survival analysis to the simulated
post-treatment tumor, enabling the evaluation of treatment efficacy and the
selection of the optimal clinical action plan. As a result, the proposed MeWM
simulates disease dynamics by synthesizing post-treatment tumors, with
state-of-the-art specificity in Turing tests evaluated by radiologists.
Simultaneously, its inverse dynamics model outperforms medical-specialized GPTs
in optimizing individualized treatment protocols across all metrics. Notably,
MeWM improves clinical decision-making for interventional physicians, boosting
F1-score in selecting the optimal TACE protocol by 13%, paving the way for
future integration of medical world models as the second readers.