深度学习驱动的医学成像:不断演进的挑战与突破
深度学习与人工智能正推动医学成像领域的革命性发展,为诊断、预后及个性化患者护理提供先进工具,但临床应用仍面临透明度、可靠性、可推广性及伦理使用等关键挑战。本研究聚焦数据质量、隐私限制、算法可解释性以及标准化评估指标缺失等核心问题,鼓励跨学科合作开发稳健可靠的AI医疗解决方案,涵盖X射线、CT、MRI、超声等多种成像技术,同时深入探讨算法偏差检测与缓解策略、多模态AI模型在真实临床环境中的部署,以及生成式模型在数据增强中的应用,旨在加速适应不同医疗需求的可信AI工具开发与落地,最终提升全球医疗质量与患者预后水平。

