医学AI

在医疗人工智能领域，长期以来存在着两大核心挑战：任务与模态的碎片化，以及技术实现的不透明性。传统医学AI模型通常针对特定任务（如影像诊断、病理分析或手术指导）和单一模态（如2D图像、3D体积或文本）进行优化，形成了众多性能卓越但彼此孤立的“专科助手”。这种碎片化架构不仅导致临床应用中需要拼凑复杂系统来处理多模态数据，增加了维护成本，更限制了AI从跨模态关联中…