摘要：“Habitat model”中文可译为“生境模型”或“肿瘤微环境异质性模型”。它是一种基于医学影像（如CT），利用影像组学（Radiomics）和人工智能算法来分析肿瘤内部不同区域（即“生境”或“栖息地”）特征的新技术。
与传统CT影像分析对比
| 特性 | 传统CT影像分析 | Habitat Model |
| 分析维度 | 主要依赖医师肉眼观察，侧重于二维形态特征（如大小、形状、密度） | 三维立体分析，量化肿瘤内部不同区域的异质性 |
| 关注焦点 | 将结节视为一个均质化的整体| 将结节划分为多个异质的亚区域（生境），关注微环境差异 |
| 信息挖掘| 主观性强，难以精确提取深层影像特征 | 深度挖掘像素中蕴含的灰度、纹理、强度等海量定量特征 |
| 自动化与标准化 | 较低，依赖医师经验 | 较高，通过算法减少主观差异，更利于标准化评估 |
| 效能评估| 对亚实性结节（SSN）的侵袭性诊断精度有限 | 显著提升对SSN侵袭性的诊断精度（AUC可达0.9以上） |
SSN中的实性成分通常与侵袭性相关。Habitat model能更灵敏地识别和量化这些微小实性成分及其空间分布。例如，超高分辨率光子计数CT（UHR PCCT）等技术能提供更清晰的图像细节，使Habitat model能更精准地显示结节直径、实性成分直径及异质性衰减等侵袭相关特征。
研究显示，Habitat model在区分肺腺癌不同侵袭性级别（如原位癌、微浸润腺癌、浸润性腺癌）方面表现优异。在外部测试中，其对非侵袭性腺癌的识别AUC高达0.956，对**侵袭性腺癌（2/3级） 的AUC也达到0.940，显著优于传统方法。
例如，Habitat-CTC联合模型在预测高级别病理成分（HGP）时，在独立测试队列中实现了极高的判别能力（AUC=1.00）。
例如，对惰性病变可避免不必要的过度治疗（手术），而对侵袭性强的肿瘤则能及时干预。
对于需手术的患者，该技术有助于更精确地规划手术范围，判断淋巴结清扫的必要性。
肿瘤的异质性与预后密切相关，Habitat model有望成为预测患者复发风险和生存状况的潜在工具。
未来可能用于评估靶向治疗、免疫治疗等方案的效果，通过观察治疗前后“生境”的变化来早期判断疗效。
算法需要较高的计算资源，且不同机构间影像采集参数的差异可能影响模型的泛化能力，需要进一步的标准化和优化。
许多研究目前仍属于回顾性分析，其临床效用仍需更多大规模、多中心的前瞻性临床试验予以验证。
作为AI辅助诊断工具，其决策过程的可解释性以及相关的伦理问题（如责任界定）也需要关注和探讨。
总的来说，基于CT的“Habitat model”是一项非常有前景的技术它通过深度挖掘CT影像中蕴含的肿瘤空间异质性信息，能够显著提升对肺腺癌亚实性结节（SSN）的诊断精度，特别是在区分侵袭性等级方面表现出色。虽然这项技术目前更多处于研究和临床验证阶段，尚未完全普及成为常规临床手段，但它代表了影像组学和人工智能在医学领域应用的重要方向。随着技术的不断成熟和标准化，相信未来它会更好地融入临床工作流，为肺腺癌的早期精准诊断和治疗提供更有力的支持。来源：eric28846一点号