2024 年医疗 AI 突破盘点，精选 35 篇不可错过的前沿论文

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赋能医疗健康：2023-2024年前沿论文解读

本文精选HyperAI超神经在2023-2024年期间解读的35篇AI+医疗健康领域的前沿论文，涵盖医学图像分析、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快速发展的态势。

1. 医学图像分析与分割

1. UniMedI框架：浙江大学和微软亚洲研究院提出的统一医学图像预训练框架，打破了医学数据异构化藩篱，成功整合了2D和3D图像。

2. Medical SAM 2：牛津大学团队基于SAM 2框架开发的医学图像分割模型，将医学图像视为视频，在3D医学图像分割上表现卓越。

3. MemSAM：深圳大学和香港理工大学提出的超声心动图视频分割模型，将SAM应用于医学视频。

4. M2CF-Net：华中科技大学提出的医学图像分割模型，用于提高干燥综合征诊断准确性。

5. S2P-Matching：华中科技大学等团队提出的自监督胶囊内镜图像拼接方法，用于肠胃疾病早期诊断。

6. ScribblePrompt：麻省理工学院提出的交互式生物医学图像分割通用模型，性能优于SAM。

7. OBIA数据库：中科院基因组所发布的开放生物医学成像档案，为全球医疗从业者提供共享资源。

2. 疾病诊断与预测

8. DeepDR-LLM：清华大学等团队构建的面向糖尿病诊疗的视觉-大语言模型集成系统，可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。

9. IGI-DL系统：上海交通大学团队开发的深度学习系统，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。

10. MCF模型：中山大学等团队构建的卵巢癌诊断人工智能融合模型，准确率优于传统生物标志物。

11. AMC系统：上海交通大学团队搭建的用于抑郁症初步诊断的自动化大模型对话Agent模拟系统。

12. ROAM模型：清华大学与中南大学合作提出的基于Transformer的精准病理诊断AI基础模型，用于胶质瘤的临床级诊断。

13. PANDA大模型：阿里达摩院联合国内外医疗机构发布的胰腺癌早期筛查模型。

14. GSP-GCNs模型：中山大学附属第一医院和中科院先进院提出的用于帕金森病诊断的深度学习模型。

15. RETFound模型：伦敦大学学院和Moorfields眼科医院提出的视网膜图像基础模型，用于眼部疾病诊断和系统性疾病预测。

16. DeepDR Plus：上海交通大学和清华大合发布的模型，仅基于眼底图像预测糖尿病视网膜病变进展。

17. MIRS评分系统：美国肯塔基大学等研究人员建立的乳腺癌预后评分系统。

18. 机器学习模型预测冠心病患者死亡率：湖北麻城人民医院的研究，利用机器学习模型预测老年冠心病患者一年内死亡率。

19. 机器学习模型预测痴呆症行为和心理症状：延世大学的研究，利用机器学习模型预测痴呆症行为和心理症状。

3. 其他应用

20. UniFMIR模型：复旦大学团队提出的跨任务、多维度图像增强基础AI模型，突破荧光显微成像极限。

21. LucaProt模型：中山大学等团队提出的深度学习模型，发现了大量新型RNA病毒。

22. Pianno工具：复旦大学团队开发的空间转录组语义注释工具。

23. HEAL框架：Google团队开发的用于评估医学AI工具公平性的框架。

24. AI辅助肺癌筛查：谷歌AI团队进行的跨国研究，证实AI辅助肺癌筛查的群体有效性。

25. AI辅助眼底疾病检测：北京协和医院等多家眼科中心的研究，利用AI辅助13种眼底疾病检测。

26. AI优化触觉传感器：浙江大学的研究，利用SVM优化触觉传感器，提高盲文识别率。

27. AI脑机接口：加州大学旧金山分校和伯克利分校的研究，利用AI脑机接口帮助失语患者重新发声。

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健康行业的变革，为患者带来更好的就医体验。

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