AI自诊病灶技术获我国科学家新成果 无需人工预标注

1月6日，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王珊珊研究员团队携手清华大学周洪宇助理教授、澳门科技大学张康教授等多位合作者，在国际顶级期刊《自然—生物医学工程》发表重要研究成果。该研究

实现了医学影像AI分析的关键突破，即让人工智能系统能够独立识别和定位病灶区域。

研究团队创新性地开发了一种名为AFLoc的人工智能模型。这一突破性的模型无需医生预先标注病灶位置，便能够自动在医学影像中精准识别病变区域。

figcaption>▲ 病灶区域的自动定位示例

为了验证AFLoc模型的性能，研究团队在多种典型医学影像模态上进行了系统性测试，包括：

• 胸部X光图像
• 眼底影像
• 组织病理切片

实验结果表明，AFLoc模型在这三种医学影像类型中均展现出了卓越的性能和稳定性。

论文的共同通讯作者为深圳先进院王珊珊研究员和澳门科技大学张康教授；共同第一作者包括深圳先进院医工所影像中心博士生杨浩、清华大学周洪宇助理教授。该研究由深圳先进院作为主要完成单位，同时得到了郑海荣院士的悉心指导。

如需了解更多信息，可访问以下链接查看论文：

https://www.nature.com/articles/s41551-025-01574-7