2024医疗AI：35篇颠覆性研究，引领未来诊疗

医疗 AI 是下一个万亿级市场

原标题：2024 年医疗 AI 突破盘点，精选 35 篇不可错过的前沿论文
文章来源：HyperAI超神经
内容字数：14315字

AI 重塑医疗健康：2023-2024 年 35 篇前沿论文速览

本文由HyperAI超神经整理，精选了2023-2024年期间解读的35篇AI+医疗健康领域的前沿论文，涵盖医学图像分割、疾病诊断、药物研发等多个方面，展现了AI技术在医疗健康领域的蓬勃发展。

1. 医学图像分析与处理

1. UniMedI框架：浙江大学和微软亚洲研究院提出统一医学图像预训练框架UniMedI，利用诊断报告作为公共语义空间，整合2D和3D图像，更好地利用医学数据。(论文题目：Unified Medical Image Pre-training in Language-Guided Common Semantic Space)

2. Medical SAM 2：牛津大学团队基于SAM 2框架，开发Medical SAM 2医学图像分割模型，将医学图像视为视频，刷新医学图像分割SOTA榜。(论文题目：Medical SAM 2: Segment medical images as video via Segment Anything Model 2)

3. MemSAM：深圳大学和香港理工大学提出MemSAM模型，将SAM应用于超声心动图视频分割。(论文题目：MemSAM: Taming Segment Anything Model for Echocardiography Video Segmentation)

4. M2CF-Net：华中科技大学提出M2CF-Net模型，融合多分辨率和多尺度图像识别技术，提高干燥综合征诊断准确性。(论文题目：M2CF-Net: A Multi-Resolution and Multi-Scale Cross Fusion Network for Segmenting Pathology Lesion of the Focal Lymphocytic Sialadenitis)

5. S2P-Matching：华中科技大学等团队提出自监督的胶囊内镜图像拼接方法S2P-Matching，提高肠胃疾病早期诊断准确性。(论文题目：S2P-Matching: Self-supervised Patch-based Matching Using Transformer for Capsule Endoscopic Images Stitching)

6. ScribblePrompt：麻省理工学院提出医学图像分割通用模型ScribblePrompt，性能优于SAM，支持不同注释方式灵活进行分割。(论文题目：ScribblePrompt: Fast and Flexible Interactive Segmentation for Any Biomedical Image)

7. OBIA数据库：中科院基因组所发布我国首个开放的生物医学成像数据和相关临床数据存储库OBIA。(论文题目：OBlA: An Open Biomedical lmaging Archive)

2. 疾病诊断与预测

8. DeepDR-LLM：清华大学等团队构建面向糖尿病诊疗的视觉-大语言模型集成系统DeepDR-LLM，提供个性化糖尿病管理意见及糖尿病视网膜病变辅助诊断。(论文题目：Integrated image-based deep learning and language models for primary diabetes care)

9. IGI-DL系统：上海交通大学团队开发深度学习系统IGI-DL，通过组织病理学图像预测肿瘤微环境信息，提高癌症预后准确性。(论文题目：Harnessing TME depicted by histological images to improve cancer prognosis through a deep learning system)

10. MCF模型：中山大学等团队构建卵巢癌诊断人工智能融合模型MCF，识别卵巢癌的准确率优于传统生物标志物。(论文题目：Artificial intelligence-based models enabling accurate diagnosis of ovarian cancer using laboratory tests in China: a multicentre，retrospective cohort study)

11. AMC系统：上海交通大学团队搭建智能体心理诊所AMC，用于抑郁症的初步诊断。(论文题目：Depression Diagnosis Dialogue Simulation: Self-improving Psychiatrist with Tertiary Memory)

12. ROAM模型：清华大学和中南大学团队提出胶质瘤精准诊断AI基础模型ROAM，实现临床级诊断和分子标志物发现。(论文题目：A transformer-based weakly supervised computational pathology method for clinical-grade diagnosis and molecular marker discovery of gliomas)

13. PANDA大模型：阿里达摩院联合多家医疗机构发布PANDA大模型，实现胰腺癌早期筛查。(论文题目：Large-scale pancreatic cancer detection via noncontrast CT and deep learning)

14. GSP-GCNs模型：中山大学附属第一医院和中科大先进院提出GSP-GCNs模型，利用脑电图数据诊断帕金森病。(论文题目：An interpretable model based on graph learning for diagnosis of Parkinson’s disease with voice-related EEG)

15. RETFound模型：伦敦大学学院和Moorfields眼科医院提出视网膜图像基础模型RETFound，预测多种系统性疾病。(论文题目：A foundation model for generalizable disease detection from retinal images)

16. DeepDR Plus：上海交通大学和清华大合发布DeepDR Plus，预测糖尿病视网膜病变进展。(论文题目：A deep learning system for predicting time to progression of diabetic retinopathy)

3. 其他研究方向

剩余论文涉及乳腺癌、冠心病、痴呆症等疾病的预测模型，以及基于深度学习的RNA病毒识别、空间转录组语义注释等研究，篇幅限制，此处不再一一赘述。

总而言之，这些论文展现了AI在医疗健康领域的巨大潜力，未来AI技术将进一步推动医疗行业的进步，改善患者的就医体验。

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