欧盟癌症影像库（EUCAIM）平台推动影像学研究开放共享新范式

本文宣布欧洲放射学会（ESR）旗下期刊作者可通过欧盟癌症影像库（EUCAIM）共享DICOM/NIFTI格式影像数据、算法代码及模型权重，遵循FAIR原则（可查找、可访问、可互操作、可重用），旨在解决医学影像研究可重复性不足的问题。该平台通过标准化元数据、安全处理环境及知识产权保护机制，促进跨机构协作，为癌症影像AI开发提供基础设施支持，标志着欧洲开放科学实践的重要进展。

　　

医学影像研究正面临数据孤岛与可重复性危机的双重挑战。尽管人工智能（AI）技术在癌症诊断等领域展现出巨大潜力，但研究质量常受限于训练数据集（training dataset）的封闭性、算法代码（training code）的不可获取性以及模型权重（model weights）的保密状态。这种"黑箱"模式导致全球每年约70%的影像AI研究无法被第三方验证。欧洲放射学会（ESR）核心期刊编委会联合欧盟委员会数字欧洲计划（Digital Europe Program），基于欧洲健康数据空间（European Health Data Space）框架，构建了欧盟癌症影像库（EUCAIM）基础设施，为破解这一困局提供系统性解决方案。

西班牙拉斐健康研究所（La Fe Health Research Institute）的Luis Marti-Bonmati教授领衔的国际团队在《European Radiology》发表社论，宣布ESR旗下《European Radiology》《European Radiology Experimental》和《Insights into Imaging》的作者可自愿将癌症影像数据（DICOM/NIFTI格式）、预处理代码及开放权重（open weights）提交至EUCAIM平台。该平台采用分布式架构，通过持久标识符（Persistent Identifiers）实现数据溯源，配备符合GDPR标准的匿名化工具，并由EUCAIM访问委员会（EUCAIM Access Committee）实施分级授权管理。研究强调，完整的可重复性需同时满足三大要素：原始训练数据、包含数据增强（data augmentation）的完整代码链、以及可公开验证的模型参数。

平台架构与治理机制
EUCAIM采用"尽可能开放，必要时封闭"（as open as possible, as closed as necessary）的共享策略，要求数据提供者遵循标准化元数据模板，强制实施影像去标识化（anonymization）。对于算法代码，允许作者设置知识产权保护条款，包括1年数据 embargo 期（embargo period）和二次使用审批机制。通过引用追踪系统（citation tracking system），数据贡献者能实时获取其共享资源的使用影响报告。

跨域协作价值
该平台显著降低了多中心研究（multi-center study）的协作门槛。例如，德国夏里特医学院（Charite-Universitatsmedizin Berlin）的乳腺MRI数据可与意大利LILT Milano的肺癌CT数据进行联合分析，而维也纳医科大学的图像分割算法（image segmentation algorithm）可直接应用于西班牙提供的肝脏肿瘤数据集。这种资源整合能力使EUCAIM成为目前欧洲最大的癌症影像互操作（interoperability）平台。

伦理与合规框架
针对非欧盟数据的法律兼容性问题，团队建立了严格的准入审查流程。所有访问请求需通过EUCAIM访问委员会的三级审核，包括科学价值评估、伦理合规性检查及数据使用承诺书签署。平台特别设置编辑特权通道（editor privilege access），允许期刊审稿人在双盲评审（double-blind review）期间临时调阅原始数据。

这项开创性工作重新定义了医学影像研究的质量标准。通过将FAIR原则转化为可操作的平台功能，EUCAIM不仅解决了数据碎片化（data fragmentation）问题，更建立了从原始数据到临床应用的知识转化链条。其治理模式为全球医学数据共享提供了重要参考，尤其对解决AI模型偏差（model bias）和算法可解释性（algorithm interpretability）等关键挑战具有示范意义。随着欧盟成员国癌症影像资源的持续汇交，该平台有望成为推动精准放射学（precision radiology）发展的核心引擎。