如何降低对标注数据的依赖，实现多病种检测与病灶精准定位？请看此文单张3D胸部CT包 含数百万级像素点，放射科医生需逐切片审阅并系统排查肺部、心脏、气管、纵隔等多器官病变，这一过程不仅耗费大量精力与时间，还容易因视觉疲劳导致早期微小病灶漏诊，直接影响临床诊断的效率与准确性。AI辅助诊断模型本应成为临床诊疗的重要辅助工具，却长期受限于核心技术瓶颈：训练高精度多病种诊断模型需依赖海量专家标注数据，单张3D CT的精细化病灶标注往往耗费医生数小时，大规模数据集的标注成本动辄高达数十万元。这一现实困境让多数医疗机构与科研团队难以承担，严重制约了医学影像AI技术的规模化发展与临床