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总结
1月6日，中国科学院深圳先进院医学成像相关团队联合清华大学、澳门科技大学等合作者在《自然-生物医学工程》发表成果，提出AI模型AFLoc，可在无需医生事先标注病灶的情况下，从医学影像中自动定位疑似病灶区域。研究在胸部X光、眼底影像与组织病理图像三类典型模态上进行系统验证，结果显示模型表现优异。该方法有望降低医学影像数据标注成本，提升辅助诊断与相关研究效率，并为临床AI落地提供新思路。
正文
IT之家 1 月 6 日消息，中国科学院深圳先进技术研究院医学成像科学与技术系统全国重点实验室研究员王珊珊团队联合清华大学助理教授周洪宇、澳门科技大学教授张康等合作者，于今日在《自然 - 生物医学工程》发表最新成果， 实现让 AI 自己找病灶 。 研究团队提出了一种名为 AFLoc 的人工智能模型，这一模型最大的特点是： 不需要医生提前标注病灶，就能自动在医学影像中"找病灶" 。 ▲ AFLoc 模型自动定位的病灶区域 研究团队在 胸部 X 光、眼底影像和组织病理图像 三种典型医学影像模态上对 AFLoc 进行了系统验证，结果显示模型均表现出优异性能。 王珊珊研究员、澳门科技大学医学人工智能研究所教授张康为共同通讯作者；深圳先进院医工所影像中心博士生杨浩、清华大学助理教授周洪宇为共同第一作者；深圳先进院为第一完成及最后通讯单位。研究工作同时得到了郑海荣院士的指导与支持。 IT之家附论文链接： https://www.nature.com/articles/s41551-025-01574-7
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