生命与医学 · OECD FoS 3.2 · 教育部 100207 影像医学与核医学
医学影像与病理
Medical imaging & pathology
L3系统改造 → 持平 综合分 2.80 · 上次复审 2026-10-21 · 下次复审 2026-12-20
最大突破 2026-01 学科飞跃AI 影响 · 重要
MASAI 终期结果：AI 辅助乳腺筛查间期癌非劣效，敏感度 80.5% vs 73.8%（The Lancet） ↗
10.6 万名女性的随机试验首次以间期癌这一硬终点证明 AI 筛查可安全替代双人阅片，作者建议可考虑临床实施
分级理由
影像是 AI 落地最深的医学分支：FDA AI 器械清单中放射科占大多数；瑞典 MASAI 随机试验显示 AI 辅助乳腺筛查可安全减少约 44% 阅片量（Lancet Oncology 2023）。
S = 0.30·method + 0.35·discovery + 0.25·adoption + 0.10·education（教育缺证据时记 0 分；若为空则按其余权重归一）
依据来源
- fda.gov/medical-devices/artificial-intelligence-enabled-medical-devices/list-artificial-intelligence-enabled-medical-devices
- thelancet.com/journals/lanonc/article/PIIS1470-2045(23)00298-X/fulltext
综合分 2.5–3.49（或 ≥3.5 但方法/发现/采用有一项低于 3）：AI 成为标准基础设施或业务流程，多项独立突破。 全部分级标准 →
研究方向
影像筛查与分诊数字病理基础模型报告自动生成
论文
- Manual, digital, and AI tumour-infiltrating lymphocyte scoring: a secondary analysis of the APHINITY randomised trial APHINITY 随机试验二次分析：比较人工、数字与 AI 肿瘤浸润淋巴细胞评分（Lancet Oncology）
AI：AI 病理评分在大型随机试验样本中与人工评分对照；学科：为乳腺癌 TIL 生物标志物的 AI 标准化提供试验级证据
2026-09 · The Lancet Oncology
-
学科飞跃
Interval cancer, sensitivity, and specificity comparing AI-supported mammography screening with standard double reading without AI in the MASAI study: a randomised, controlled, non-inferiority, single-blinded, population-based, screening-accuracy trial MASAI 终期结果：AI 辅助乳腺筛查间期癌非劣效，敏感度 80.5% vs 73.8%（The Lancet）10.6 万名女性的随机试验首次以间期癌这一硬终点证明 AI 筛查可安全替代双人阅片，作者建议可考虑临床实施
2026-01 · The Lancet
- Towards a general-purpose foundation model for computational pathology UNI：计算病理通用自监督基础模型（Nature Medicine）
病理基础模型在 30 多项任务上超过此前方法
2024-03-19 · Nature Medicine
- International evaluation of an AI system for breast cancer screening 国际评估：AI 乳腺癌筛查系统在英美数据上超过放射科医生（Nature）
跨国数据上假阳性和假阴性均低于放射科医生
2020-01-01 · Nature
- Dermatologist-level classification of skin cancer with deep neural networks 皮肤癌分类达到皮肤科医生水平（Nature，Esteva 等）
引发医学影像 AI 研究热潮的标志性论文
2017-01-25 · Nature
- Development and Validation of a Deep Learning Algorithm for Detection of Diabetic Retinopathy in Retinal Fundus Photographs 深度学习检测糖尿病视网膜病变达到眼科医生水平（JAMA）
首批在顶级医学期刊证明 AI 读片达专科医生水平的研究之一
2016-12-13 · JAMA
- 用多模态空间先验的物理信息神经网络改进三成分 IVIM 拟合 Improved three component IVIM fitting using physics-informed neural network with multimodal spatial prior
结合 T1、FLAIR 解剖图像与交叉注意力等机制，缓解体素内不相干运动（IVIM）模型参数退化，提升拟合稳健性。
2026-10-20 · arXiv · Nhat Hoang, Abrar Faiyaz, Emmanuel A. Mensah, Md Nasir Uddin
- CAPS：可临床核验、解剖优先的缺失 MRI 模态合成用于脑肿瘤分割 CAPS: Clinically-Verifiable Anatomy-Prioritized Synthesis for Missing MRI Imputation in Brain Tumor Segmentation
针对多参数 MRI 缺失模态，用保持解剖特征与拓扑边界的混合损失合成图像，在 BraTS 成人胶质瘤数据上兼顾合成质量与分割性能（平均 Dice 82.38%）。
2026-10-20 · arXiv · Cecilia Diana-Albelda, Arthur Longuefosse, Mario Rubén Paz Campos, Álvaro García-Martín
- 扩展毒理病理视觉基础模型 Scaling Vision Foundation Models for Toxicologic Pathology
TOX-FM 在来自 6 个物种、60 多个器官、14000 多项毒理研究的 100 多万张全切片图像上训练，并在 18 项非临床和 9 项临床任务上评估。
2026-10-19 · arXiv · Jessica Loo, Theodoros Pissas, Byunghak Kang, Vincent A. Ella
- 多中心前列腺 MRI 中质量与技术差异对 AI 模型表现的影响 Evaluating the Interplay and Impact of Quality and Technical Variations on Performance of AI Models in Multi-Institutional Prostate MRI Datasets
分析 7 家机构 568 例前列腺 MRI，发现目测质量高并不足以保证 AI 模型表现一致，存在肉眼难以发现的采集技术影响。
2026-10-19 · medRxiv · Azamat, S., Singh, A., Midya, A., Zhang, Z.
- LUMINR：强度条件元学习隐式神经表示加速医学图像配准 LUMINR: Intensity-conditioned Meta-learned INRs for Accelerated Medical Image Registration
把局部强度和梯度特征作为条件，加速隐式神经表示在每对图像上的形变配准拟合。
2026-10-16 · arXiv · Damian Rynczak, Marek Wodzinski
- GliomaINK：基于肿瘤与解剖条件的流匹配框架合成胶质瘤 3D MRI 序列 GliomaINK: A Tumor and Anatomy Conditioned Flow Matching Framework for 3D MRI Sequence Synthesis in Glioma Patients
提出解剖引导的条件流匹配方法，为检查不完整的胶质瘤患者合成缺失的 MRI 序列，同时保留肿瘤特征。
2026-10-16 · arXiv · Moinak Bhattacharya, Annie Singh, Mohammad Chaudhry, Prateek Prasanna
- 直接估计多壳层弥散 MRI 信号的隐式神经模型 Implicit Neural Models for Direct Multi-Shell Diffusion MRI Signal Estimation
用小波激活的隐式神经表示连续表示整个弥散信号，实现超分辨率和 q 空间插值。
2026-10-16 · arXiv · Sanna Persson, Fabian Leander Sinzinger, Christoffer Olsson, Rodrigo Moreno
- 多模态分析预测晚期非小细胞肺癌抗 PD-(L)1 原发耐药：前瞻性 PIONeeR 研究 Multimodal profiling for prediction of primary resistance to anti-PD-(L)1 therapy in advanced non-small-cell lung cancer: the prospective PIONeeR biomarkers study
在多中心前瞻性队列中整合多模态生物标志物，构建预测免疫治疗原发耐药的模型，弥补 PD-L1 和 TMB 区分力不足。
2026-10-16 · medRxiv · Barlesi, F., Monville, F., Vely, F., Greillier, L.
- 近约 30 天来自 arXiv、bioRxiv、medRxiv、OpenAlex；要点由本站根据摘要撰写。
里程碑 9· 1 个飞跃
大号发光节点是飞跃性突破： AI 飞跃 冷色 · 学科飞跃 暖色 · 双环 = 两者都是
-
模型发布
Sophont 发布 Holon-S1：从常规 H&E 切片预测空间基因表达与通路活性的泛癌病理基础模型（仅限科研）AI：厂商称在 16 种器官上超过主流模型；学科：尚无临床验证，计划开展回顾性与前瞻性研究
PR Newswire厂商自述 -
临床
APHINITY 随机试验二次分析：比较人工、数字与 AI 肿瘤浸润淋巴细胞评分（Lancet Oncology）AI：AI 病理评分在大型随机试验样本中与人工评分对照；学科：为乳腺癌 TIL 生物标志物的 AI 标准化提供试验级证据
The Lancet Oncology待核实 -
临床学科飞跃
MASAI 终期结果：AI 辅助乳腺筛查间期癌非劣效，敏感度 80.5% vs 73.8%（The Lancet）10.6 万名女性的随机试验首次以间期癌这一硬终点证明 AI 筛查可安全替代双人阅片，作者建议可考虑临床实施
The Lancet待核实
这个筛选下没有里程碑。
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