告别人工标注：Nature子刊EVA-X重塑胸片AI诊疗新范式

过去十年间，人工智能在医疗领域经历了显著演变。早期医学AI多采用“任务导向”的深度学习范式：向系统输入大量已标注数据，训练特定疾病识别模型，以完成单一诊断任务。这种模式虽推动了影像智能化，却遭遇核心瓶颈：医学数据的最大痛点并非匮乏，而是高质量人工标注稀缺。一张胸部X光片往往需资深放射科医师进行病灶识别、定位及严重程度分级，而海量影像数据虽丰富，却缺乏精细标注。因此，传统AI模型面临标注成本高昂、泛化能力受限、单模型单任务、难以适应真实临床场景等难题。近年来，人工智能领域迎来重大变革：从“专用模型”转向“基