人工智能（AI）已取得显著进步，彻底改变了通用计算机视觉和自然语言处理等领域。这些技术作为AI整体能力的核心组成部分，在医疗保健领域日益重要，特别是通过生成式AI和多模态系统的应用。尽管AI有潜力显著影响医学影像和医疗结果，但其全面整合仍面临医疗和生物医学数据复杂性带来的独特挑战。近期研究表明，AI在提升诊断准确性和治疗效果方面成果显著，然而这些技术与临床实践的无缝整合仍存在重大差距。当前讨论聚焦于伦理影响、数据隐私问题，以及开发能够适应动态医疗环境的强健情境感知AI模型的迫切需求。解决这些问题需要集中努力，开发创新方案以弥合技术进步与实际医疗应用之间的鸿沟。
本研究专题旨在探索基础模型在医疗领域的创新应用，特别关注生成式AI、计算机视觉和自然语言处理。主要目标包括展示这些技术如何提升诊断精度、改善治疗效果并优化医疗运营。需解决的具体问题包括：生成模型如何创建增强数据可用性与隐私的合成数据集？整合语言和视觉模型生成准确临床报告的最佳实践是什么？零样本学习如何在医疗领域有效应用，确保在缺乏大量任务特定数据的情况下实现模型稳健性能？
为深入探讨AI在医疗领域的整合，我们欢迎但不限于以下主题的投稿：
- 从宏观到纳米的图像分析：探索放射学和显微镜检查中用于医学及生物医学图像分析的基础模型
- 生成式AI与合成数据：应用高效生成模型创建医疗分析用合成数据集，提升数据可用性与隐私保护
- 语言-视觉融合：利用数据驱动的情境感知渲染技术优化语言-视觉AI，生成精准临床报告
- 零样本学习：在医疗领域展示零样本学习技术，确保在缺乏大量任务特定数据时模型的稳健性能
- 新型评估指标与基准：引入受整体框架启发的指标，评估AI在医疗环境中的有效性与可靠性
- 技术整合：实施联邦学习以实现安全的去中心化医疗数据分析
- 模型漂移与监测：基于最新基准方法，提供模型漂移检测与管理策略
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