打造三甲医院人工智能矩阵新引擎（二）：医学影像大模型篇--“火眼金睛”TransUNet
一、引言
1.1 研究背景与意义
在现代医疗领域，医学影像作为疾病诊断与治疗的关键依据，发挥着不可替代的作用。从传统的X射线、CT（计算机断层扫描）到MRI（磁共振成像）等先进技术，医学影像能够直观呈现人体内部结构，为医生提供丰富的诊断信息，涵盖疾病识别、病灶定位、疾病分期以及疗效监测等多个关键环节。例如，在肿瘤诊疗中，通过影像可精准确定肿瘤的位置、大小、形态，辅助医生制定手术方案或评估放化疗效果；在心血管疾病诊断里，心脏影像能清晰展现心肌状况、血管狭窄程度，助力病情判断与治疗决策。
然而，传统医学影像分析高度依赖医生的专业知识与经验，面对海量影像数据，人工阅片耗时费力，且主观性强，易受疲劳、经验差异等因素干扰，导致误诊、漏诊风险增加。据相关统计，在肺部小结节筛查中，人工阅片的误诊率可达 20% - 30%，漏诊率约 10% - 20%。这不仅影响患者的及时救治，还给医疗资源带来巨大压力。
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