【医学影像 AI】探索 MONAI：医学影像 AI 的综合框架

引言：开启医学影像智能分析新篇章

近年来，人工智能 (AI) 技术，特别是深度学习，在医学影像分析领域展现出革命性的潜力。AI 模型能够辅助医生进行疾病的早期检测、精确诊断、病灶分割、治疗方案规划以及预后评估，为实现精准医疗带来了前所未有的机遇。例如，在癌症筛查中，AI 能够识别出肉眼难以察觉的微小病变；在神经系统疾病研究中，AI 可以对复杂的脑部结构进行量化分析。这些进步不仅有望提高诊断的准确性和效率，还能减轻医疗专业人员的工作负担，改善患者的就医体验。

然而，医学影像 AI 的发展并非一帆风顺，其广泛应用仍面临诸多挑战：

• 数据异质性 (Data Heterogeneity)： 不同医疗机构、不同扫描设备、不同成像参数产生的医学影像数据存在巨大差异，导致模型难以泛化。
• 标注成本高昂 (High Annotation Cost)： 训练高质量的监督学习模型需要大量精确标注的医学影像数据。而医学影像的标注工作通常需要具备专业知识的医生手动完成，耗时耗力，成本极高。
• 模型泛化能力不足 (Limited Model Generalizability)： 在特定数据集上表现优异的模型，迁移到新的、未见过的数据时，性能往往会显著下降。
• 研究成果临床转化