今天阅读了nature最近提出的一种医学人工智能新范式：「全科医学人工智能」（generalist medical artificial intelligence, GMAI），GMAI 模型将能够使用很少或不使用任务特定的标记数据执行各种各样的任务。通过对大型、多样化数据集的自监督训练，GMAI可以灵活地解释医学模式的不同组合，包括来自成像、电子健康记录、实验室结果、基因组学、图表或医学文本的数据。
反过来，模型还可以生成具有表达能力的输出，如自由文本解释、口头推荐或图像注释，展现先进的医学推理能力。
不过我认为，在短时间内想实现单一模型具备如此多模态的能力处理医学领域的相关知识还是不太可能，就连目前发展最快的nlp领域，gpt4在生成医学报告仍会出现幻觉问题，更别说多模态。
今天同时读了篇论文：Universeg,文章提出一种方法可以在无需额外训练的前提下进行模型之前未见过的医学图像的分割。UniverSeg采用了一种cross-block机制来生成快速的分割图。模型基于22000张scan进行训练，实验证明模型在许多未见过的任务上表现很好。
不过文章在算法细节上讲的很粗糙，开源的代码也没有提供可以直接试验的接口，对文章的结论我很是质疑，过了这段时间有空复现一下。

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