Physics in Medicine and Biology 该研究在训练队列（n=186）、验证队列（n=116）和前瞻性多中心验证队列（n=269）中，从治疗前T2加权MRI提取影像组学与监督深度学习特征，比较人工开发与GPT辅助的建模流程，发现融合特征在两种逻辑回归模型中AUC最高（训练队列0.759对0.763±0.003，验证队列0.714对0.741±0.008，前瞻性多中心验证队列0.700对0.706±0.004），GPT辅助流程在五种分类器上与人工开发模型性能大致相当，且五次重复运行的AUC标准差为0.001至0.019，表明在专家监督下GPT可自动化影像组学建模的关键步骤。