医学AI前沿论坛第6期｜目前主流的医学AI基础模型有哪些？我们应该如何在有限的数据下构建高性能的基础模型？
医学AI前沿论坛
为了促进医学AI领域的发展，激发青年科研人员的研究热情，【罗小罗团队】已经推出了5期高质量的前沿论坛，回放链接可以前往团队官网查阅：https://www.lxltx.site/
第6期预告
本周日（07-13）晚七点，我们团队将开展第6期医学AI前沿论坛，由【罗小罗团队】病理组的魏博（复旦大学）主讲。
医学AI的发展正面临高质量标注数据稀缺的核心挑战，如何在有限数据下构建高性能基础模型成为突破关键。
在本次前沿论坛中，我们会详细解读当下热门的医学 AI 基础模型架构，例如 Transformer 如何凭借其强大的自注意力机制，在医学影像分析、病历文本理解等多模态数据处理中大放异彩。
以最新的视网膜图像基础模型 RETFound 为例，阐述自监督学习如何在 160 万视网膜图像上进行训练，使其不仅能精准诊断眼部疾病，还能预测中风、帕金森病等全身性疾病，展示模型在跨病种诊断与预测中的卓越泛化性能。
针对医学领域标注数据稀缺的难题，报告将重点介绍创新的数据高效构建策略。
复旦大学团队提出的 “真实数据 + 合成数据” 混合训练框架 RETFound - DE 极具开创性，通过可控 AIGC 生成合成数据，就像为模型准备了丰富的 “模拟题”。
与真实数据结合训练后，在糖尿病视网膜病变、青光眼等常见眼部疾病任务中，数据效率提升高达 60%，跨人群泛化能力显著增强。
本期前沿论坛中，我们会深入讲解该框架的技术细节，包括基于 Stable Diffusion 和 ViT 构建的模型架构，以及如何对合成数据质量进行严格评估，确保其能有效助力模型训练。
医学 AI 的落地应用是本次报告的另一大重点。
在疾病诊断方面，展示 AI 模型在 CT、MRI 影像识别中如何实现亚毫米级别的精准病灶定位，帮助医生更早、更准地发现癌症等重大疾病；
在治疗方案制定上，AI 如何综合患者的基因信息、病史、实时生理数据，为肿瘤患者量身定制个性化放疗计划，在提高治疗效果的同时降低副作用。
此外，还会分享 AI 在远程医疗、智能健康管理等领域的创新实践，如可穿戴设备结合 AI 算法实时监测心血管疾病高危人群的生命体征，提前预警潜在风险，为患者提供全方位、全周期的健康守护。
参与方式
秉持我们团队致力于推动医学AI发展，吸引更多人投入医学AI研究的理念，本次医学AI前沿论坛费用全免！
本期论坛限额50人，获取名额的同学，将获得加入本期论坛交流群的资格，届时将在群内分享特邀会议链接，参与论坛：
- 报告结束后，直接开麦与讲者交流，提问效率更高
- 获取pdf版本的报告PPT（版权归罗小罗团队所有，仅供学术交流探讨，未经授权禁止商业形式转化）
名额获取
- 点赞并分享本篇推送到朋友圈，集齐15个赞
- 将点赞的截图发送给小助手微信（官网获取）
交流群
欢迎大家加入【医学AI】交流群，本群设立的初衷是提供交流平台，方便大家后续课题合作。
目前小罗全平台关注量71,000+，交流群总成员1600+，大部分来自国内外顶尖院校/医院，期待您的加入！！
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医学AI资料获取
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