综述：放射组学质量评分2.0：迈向放射组学准备级别与个性化医疗的临床转化

这篇综述推荐更新放射组学质量评分（RQS 2.0），引入放射组学准备级别（RRLs）框架，强调公平性、可解释性及质量控制，旨在推动放射组学（Radiomics）在精准肿瘤学（Precision Oncology）中的临床转化，为医学影像分析提供结构化评估标准。

　　

摘要

放射组学（Radiomics）作为医学影像分析工具，通过量化特征支持临床决策，在精准肿瘤学（Precision Oncology）中潜力显著。然而，其研究质量参差不齐，亟需标准化评估体系。Radiomics Quality Score（RQS）1.0虽奠定基础，但面对技术演进与临床需求，升级为RQS 2.0成为必然。新版框架整合公平性（Fairness）、可解释性（Explainability）及严格质控，并创新性引入放射组学准备级别（Radiomics Readiness Levels, RRLs），以九级渐进式标准指导研究向临床落地推进。

RQS 2.0的核心革新

RQS 2.0保留科学严谨性，新增三大维度：

1. 1.

   公平性：避免算法偏见，确保不同人群数据均衡；

2. 2.

   可解释性：要求模型输出透明化，便于临床医生理解；

3. 3.

   质控与标准化：从图像采集到特征提取全程规范化。

   其评分体系覆盖研究设计、方法学、验证流程等16项指标，总分提升至36分（原版为36项指标，总分不变但权重优化）。

放射组学准备级别（RRLs）

灵感源于技术准备级别（Technology Readiness Levels, TRLs），RRLs将研究划分为九级：

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  基础研究（1-3级）：特征提取、算法开发；

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  临床验证（4-6级）：回顾性队列测试、多中心验证；

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  临床整合（7-9级）：前瞻性试验、常规应用。

  该框架明确各阶段目标，例如第5级需完成跨设备数据一致性验证，第8级需实现与电子病历系统无缝对接。

未来方向与挑战

RQS 2.0的终极目标是推动放射组学成为肿瘤诊疗常规工具。当前瓶颈包括：

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  数据异构性：扫描协议差异导致特征漂移；

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  临床实用性：需简化模型以适应临床工作流；

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  法规壁垒：缺乏FDA/CE认证的放射组学软件。

  作者建议优先开展多学科协作，建立开放数据集（如TCIA），并开发轻量化AI模型。

结语

RQS 2.0与RRLs的提出，标志着放射组学从技术探索迈向临床落地的关键转折。其结构化框架不仅提升研究质量，更为个性化医疗（Personalized Medicine）铺平道路。未来需聚焦跨学科融合，方能实现精准肿瘤学的全面突破。