摘要目的 构建间质性肺疾病(interstitial lung diseases,ILD)多模态聚合器辅助诊断系统并评价其诊断效能.方法 回顾性分析409例ILD患者的临床、影像学及病理学资料,按通常型间质性肺炎(usual interstitial pneumo-nia,UIP)、非特异性间质性肺炎(non-specific interstitial pneumonia,NSIP)、吸入相关间质性肺疾病(inhalational-interstitial lung diseases,IN-ILD)、其他特发性间质性肺炎(other-idiopathic interstitial pneumonias,other-IIP)、自身免疫相关间质性肺疾病(autoimmune related-interstitial lung diseases,AR-ILD)、肉芽肿性疾病(granulomatous lung disease,GLD)、其他间质性肺疾病(other-interstitial lung diseases,other-ILD)等7种类型标注和输出,构建多模态学习模型,计算各型的准确率(accuracy,ACC)、曲线下面积(area under curve,AUC)、敏感度和特异性,并用热力图可视化模型关注区域.结果 模型显示各型ACC为0.800～0.983,AUC为0.874～0.986,其中UIP、other-ILD和other-IIP识别效能较高,多数类别AUC>0.900.热力图显示模型主要聚焦于纤维化灶、炎症及肉芽肿等病变区域.结论 基于临床-影像-病理的多模态诊断模型在ILD分类中具有较高的诊断效能和一定可解释性,为患者的个体化评估与管理提供了新思路,并为ILD多模态诊断大模型的构建打下良好的基础.