要說當(dāng)今人工智能領(lǐng)域最熱門的話題之一，就是那些在自然圖像上訓(xùn)練的大模型能否在其他領(lǐng)域也表現(xiàn)出色。就像一個(gè)在城市里開車很熟練的司機(jī)，能否在鄉(xiāng)村小路上也游刃有余？最近，由帝國理工學(xué)院的Che Liu團(tuán)隊(duì)領(lǐng)導(dǎo)的一項(xiàng)大規(guī)模研究，就對(duì)這個(gè)問題給出了詳細(xì)的答案。這項(xiàng)研究發(fā)表于2025年9月，匯集了來自帝國理工學(xué)院、中國科學(xué)技術(shù)大學(xué)、牛津大學(xué)、慕尼黑工業(yè)大學(xué)等多所知名學(xué)府的研究力量，對(duì)視覺基礎(chǔ)模型DINOv3在醫(yī)學(xué)影像領(lǐng)域的表現(xiàn)進(jìn)行了全面而深入的評(píng)估。

DINOv3是什么呢？它就像是一個(gè)在數(shù)十億張普通照片上"練眼力"的AI模型，能夠識(shí)別和理解各種視覺模式。研究團(tuán)隊(duì)想要知道的是：這個(gè)只看過日常照片的AI，在面對(duì)X光片、CT掃描、病理切片這些醫(yī)學(xué)圖像時(shí)，能否也表現(xiàn)得同樣出色？這個(gè)問題的答案不僅關(guān)系到醫(yī)學(xué)AI的發(fā)展方向，更可能影響到未來醫(yī)療診斷的效率和準(zhǔn)確性。

研究團(tuán)隊(duì)設(shè)計(jì)了一場"全方位體檢"，讓DINOv3在各種醫(yī)學(xué)影像任務(wù)上接受考驗(yàn)。他們測試了從二維X光片分類到三維CT掃描分割的多種任務(wù)，涵蓋了胸部X光、病理切片、電子顯微鏡圖像、正電子發(fā)射斷層掃描等多種醫(yī)學(xué)成像方式。就像讓一個(gè)通才學(xué)生參加不同學(xué)科的考試，看看他在哪些科目上能發(fā)揮特長，又在哪些科目上遇到挫折。

結(jié)果顯示了一幅復(fù)雜而有趣的圖景：DINOv3在某些醫(yī)學(xué)影像任務(wù)上表現(xiàn)令人刮目相看，甚至超過了專門為醫(yī)學(xué)領(lǐng)域設(shè)計(jì)的模型，但在另一些任務(wù)上卻遭遇了慘敗。更令人意外的是，傳統(tǒng)認(rèn)為"模型越大性能越好"的規(guī)律在醫(yī)學(xué)領(lǐng)域并不總是適用，有時(shí)候小模型反而比大模型表現(xiàn)更佳。

一、從自然世界到醫(yī)學(xué)世界：一場跨界的挑戰(zhàn)

要理解這項(xiàng)研究的意義，我們首先需要明白什么是基礎(chǔ)模型。如果把人工智能比作學(xué)習(xí)能力，那么基礎(chǔ)模型就像是一個(gè)博學(xué)的通才，通過閱讀大量書籍積累了豐富的知識(shí)和理解能力。DINOv3就是這樣一個(gè)在17億張自然圖像上訓(xùn)練出來的"博學(xué)生"，它學(xué)會(huì)了識(shí)別各種物體、場景和視覺模式。

但是醫(yī)學(xué)影像和日常照片有著天壤之別。當(dāng)你看一張風(fēng)景照片時(shí)，能夠輕易識(shí)別出藍(lán)天、白云、綠樹，但面對(duì)一張X光片時(shí)，可能完全不知道那些灰白色的陰影代表什么。醫(yī)學(xué)影像有其特殊性：它們往往是黑白的，顯示的是人體內(nèi)部結(jié)構(gòu)，需要專業(yè)知識(shí)才能理解其中的異常模式。

研究團(tuán)隊(duì)面臨的核心問題就是：一個(gè)在普通照片上訓(xùn)練的AI模型，能否理解這些專業(yè)的醫(yī)學(xué)圖像？這就像讓一個(gè)只讀過文學(xué)作品的人去理解醫(yī)學(xué)教科書，能成功嗎？

為了回答這個(gè)問題，研究團(tuán)隊(duì)設(shè)計(jì)了一套全面的評(píng)估體系。他們選擇了醫(yī)學(xué)影像領(lǐng)域最常見和最重要的任務(wù)類型：分類任務(wù)（判斷圖像顯示的是正常還是異常）和分割任務(wù)（準(zhǔn)確標(biāo)出病變區(qū)域的邊界）。同時(shí)，他們考慮了不同維度的數(shù)據(jù)：二維圖像（如X光片、病理切片）和三維體數(shù)據(jù)（如CT、MRI掃描）。

這種設(shè)計(jì)就像為一個(gè)學(xué)生準(zhǔn)備了涵蓋各個(gè)學(xué)科的綜合考試。有些科目可能和學(xué)生的專長相近（比如胸部X光和普通照片都有明顯的形狀輪廓），有些則完全陌生（比如電子顯微鏡圖像顯示的細(xì)胞結(jié)構(gòu)）。通過這樣的全面測試，就能客觀評(píng)估這個(gè)"跨界學(xué)生"的真實(shí)水平。

二、胸部影像：意外的成功故事

當(dāng)研究團(tuán)隊(duì)讓DINOv3去分析胸部X光片時(shí)，結(jié)果令人驚喜。在NIH-14數(shù)據(jù)集（包含11萬多張胸部X光片，需要識(shí)別14種不同的胸部疾病）上，DINOv3的表現(xiàn)甚至超過了專門為醫(yī)學(xué)圖像設(shè)計(jì)的BiomedCLIP模型。這就好比一個(gè)從未學(xué)過醫(yī)學(xué)的人，僅憑對(duì)普通圖像的理解，就能在胸部疾病識(shí)別上擊敗醫(yī)學(xué)院的學(xué)生。

為什么會(huì)出現(xiàn)這種現(xiàn)象？研究團(tuán)隊(duì)分析認(rèn)為，胸部X光片中的許多病變模式實(shí)際上和自然圖像中的視覺模式有相似之處。肺部的紋理、心臟的輪廓、骨骼的形狀，這些都包含了DINOv3在自然圖像中已經(jīng)學(xué)會(huì)識(shí)別的基本視覺元素。就像一個(gè)善于識(shí)別云朵形狀的人，也能比較容易地識(shí)別肺部陰影的異常模式。

在肺炎檢測任務(wù)中，DINOv3也展現(xiàn)了出色的能力。研究使用了RSNA肺炎檢測挑戰(zhàn)賽的數(shù)據(jù)集，這個(gè)數(shù)據(jù)集包含了近3萬張胸部X光片。雖然DINOv3在這個(gè)任務(wù)上略遜于專業(yè)的醫(yī)學(xué)模型，但差距很小，充分證明了其跨領(lǐng)域應(yīng)用的潛力。

更有趣的是，在三維CT圖像的分類任務(wù)中，DINOv3的表現(xiàn)更加搶眼。在CT-RATE數(shù)據(jù)集上，這個(gè)包含了4萬多個(gè)CT掃描的大規(guī)模數(shù)據(jù)庫中，DINOv3大幅超越了專門的CT分析模型CT-CLIP。具體來說，DINOv3-B模型在線性分類任務(wù)中達(dá)到了79.8%的準(zhǔn)確率，而CT-CLIP只有73.1%。

這個(gè)結(jié)果特別令人意外，因?yàn)镃T圖像是三維的，而DINOv3本質(zhì)上是一個(gè)二維模型。研究團(tuán)隊(duì)采用了一種巧妙的方法：將CT掃描的每一層切片都單獨(dú)輸入DINOv3進(jìn)行特征提取，然后將所有切片的特征匯總起來代表整個(gè)三維掃描。這種方法就像把一本厚書逐頁閱讀，然后總結(jié)出整本書的要點(diǎn)。結(jié)果證明，這種"化整為零"的策略非常有效。

三、病理切片：專業(yè)壁壘的現(xiàn)實(shí)

然而，當(dāng)面對(duì)病理切片這種高度專業(yè)化的醫(yī)學(xué)圖像時(shí)，DINOv3遇到了嚴(yán)重的挫折。病理切片是通過顯微鏡觀察經(jīng)過特殊染色的組織樣本，用于診斷癌癥等疾病。這些圖像充滿了復(fù)雜的細(xì)胞紋理和微觀結(jié)構(gòu)，需要多年的專業(yè)訓(xùn)練才能準(zhǔn)確解讀。

在Camelyon16數(shù)據(jù)集的乳腺癌淋巴結(jié)轉(zhuǎn)移檢測任務(wù)中，DINOv3的表現(xiàn)只能用慘淡來形容。專門為病理學(xué)設(shè)計(jì)的UNI模型達(dá)到了96.5%的準(zhǔn)確率，而DINOv3-S只有84.0%，DINOv3-B更是降到了80.5%。這種差距就像讓一個(gè)從未學(xué)過外語的人去翻譯高難度的醫(yī)學(xué)文獻(xiàn)，結(jié)果可想而知。

更令人困惑的是，在這個(gè)任務(wù)中出現(xiàn)了"大模型不如小模型"的現(xiàn)象。按照常規(guī)理解，參數(shù)更多、計(jì)算能力更強(qiáng)的大模型應(yīng)該性能更好，但DINOv3-B（86M參數(shù)）的表現(xiàn)反而不如DINOv3-S（22M參數(shù)）。這打破了"越大越好"的傳統(tǒng)認(rèn)知，暗示著在特定領(lǐng)域中，模型的適配性可能比規(guī)模更重要。

在跨數(shù)據(jù)集的泛化測試中，這種差距更加明顯。當(dāng)研究團(tuán)隊(duì)用在Camelyon16上訓(xùn)練的模型去測試Camelyon17數(shù)據(jù)集時(shí)，專業(yè)模型依然保持了93%以上的準(zhǔn)確率，而DINOv3的性能進(jìn)一步下滑。這說明在高度專業(yè)化的醫(yī)學(xué)任務(wù)中，領(lǐng)域特定的知識(shí)和特征仍然不可替代。

研究團(tuán)隊(duì)分析認(rèn)為，病理切片的失敗主要源于兩個(gè)方面：首先，這類圖像包含的是細(xì)胞級(jí)別的微觀信息，而自然圖像主要是宏觀的物體和場景；其次，病理診斷需要識(shí)別非常細(xì)微的紋理變化和形態(tài)異常，這些特征在自然圖像中很少出現(xiàn)。就像一個(gè)習(xí)慣了風(fēng)景攝影的人，突然要去拍攝微距昆蟲照片，需要完全不同的技能和眼光。

四、三維分割：復(fù)雜任務(wù)中的得失

在三維醫(yī)學(xué)圖像分割任務(wù)中，DINOv3展現(xiàn)了復(fù)雜多樣的表現(xiàn)。分割任務(wù)要求AI不僅要識(shí)別出病變或器官，還要精確標(biāo)出它們的邊界，這比簡單的分類任務(wù)難度更高，就像不僅要認(rèn)出一個(gè)人，還要準(zhǔn)確描繪出他的輪廓。

在醫(yī)學(xué)分割十項(xiàng)全能賽（MSD）這個(gè)涵蓋10種不同器官和病變的標(biāo)準(zhǔn)測試中，DINOv3的表現(xiàn)可以用"參差不齊"來形容。在某些任務(wù)上，比如肺部和脾臟分割，DINOv3-L甚至取得了最佳成績，分別達(dá)到了72.4%和91.2%的Dice分?jǐn)?shù)（一種衡量分割準(zhǔn)確性的指標(biāo)）。但在整體表現(xiàn)上，它仍然落后于專門設(shè)計(jì)的分割模型nnU-Net。

這種結(jié)果反映了一個(gè)重要問題：DINOv3作為一個(gè)通用的特征提取器表現(xiàn)不錯(cuò)，但要在復(fù)雜的三維分割任務(wù)中達(dá)到最佳性能，還需要更精密的任務(wù)適配層。就像一個(gè)好的汽車發(fā)動(dòng)機(jī)，配上合適的傳動(dòng)系統(tǒng)才能發(fā)揮最大效能。

在電子顯微鏡神經(jīng)元分割這個(gè)極其專業(yè)的任務(wù)中，DINOv3遭遇了徹底的失敗。電子顯微鏡圖像顯示的是納米級(jí)別的神經(jīng)元結(jié)構(gòu)，需要識(shí)別和分割極其復(fù)雜的神經(jīng)元邊界。傳統(tǒng)專業(yè)方法的錯(cuò)誤率通常在0.1-0.2之間，而DINOv3的錯(cuò)誤率高達(dá)0.4-0.9，相當(dāng)于完全無法勝任這個(gè)任務(wù)。

這種失敗并不令人意外。電子顯微鏡圖像和自然圖像之間的差異實(shí)在太大，就像讓一個(gè)只看過油畫的人去理解抽象藝術(shù)一樣困難。研究團(tuán)隊(duì)通過可視化分析發(fā)現(xiàn)，DINOv3提取的特征圖過于粗糙，缺乏識(shí)別細(xì)微神經(jīng)元邊界所需的高頻細(xì)節(jié)信息。

五、PET掃描：功能成像的挑戰(zhàn)

正電子發(fā)射斷層掃描（PET）是一種顯示組織功能活動(dòng)的成像技術(shù)，主要用于癌癥診斷。與顯示解剖結(jié)構(gòu)的CT或MRI不同，PET圖像顯示的是組織的代謝活動(dòng)，活躍的癌細(xì)胞會(huì)在圖像中顯示為"熱點(diǎn)"。

在AutoPET-II和HECKTOR 2022兩個(gè)PET圖像腫瘤分割數(shù)據(jù)集上，DINOv3的表現(xiàn)堪稱災(zāi)難性。傳統(tǒng)方法能夠達(dá)到50-60%的分割精度，而DINOv3在大多數(shù)測試中的精度接近0%，基本上等于完全失效。

這種失敗的原因很容易理解。PET圖像顯示的是功能信息而非形態(tài)信息，這與DINOv3在自然圖像中學(xué)到的主要是形狀、紋理、顏色等形態(tài)特征完全不匹配。就像讓一個(gè)只會(huì)看外表的人去理解內(nèi)心活動(dòng)一樣，根本不在一個(gè)維度上。

研究團(tuán)隊(duì)通過可視化分析證實(shí)了這個(gè)假設(shè)。他們發(fā)現(xiàn)DINOv3在處理CT圖像時(shí)能夠識(shí)別出解剖結(jié)構(gòu)的輪廓，但面對(duì)PET圖像時(shí)完全無法理解那些代表代謝活動(dòng)的信號(hào)模式。這說明功能成像和結(jié)構(gòu)成像之間存在著根本性的差異，需要完全不同的理解方式。

六、規(guī)模定律的失效：大不一定美

傳統(tǒng)觀念認(rèn)為，在人工智能領(lǐng)域，模型越大通常性能越好，這就是所謂的"規(guī)模定律"。然而，這項(xiàng)研究發(fā)現(xiàn)了一個(gè)意外現(xiàn)象：在醫(yī)學(xué)影像領(lǐng)域，這個(gè)定律經(jīng)常失效。

在多個(gè)測試任務(wù)中，研究團(tuán)隊(duì)觀察到了"逆規(guī)模"現(xiàn)象。例如，在NIH-14胸部X光分類任務(wù)中，當(dāng)輸入圖像分辨率從256×256提高到512×512時(shí)，所有模型的性能反而下降了。在某些病理切片分析任務(wù)中，小模型DINOv3-S的表現(xiàn)超過了大模型DINOv3-B和DINOv3-L。

這種現(xiàn)象說明了什么？研究團(tuán)隊(duì)認(rèn)為，這反映了醫(yī)學(xué)影像領(lǐng)域的特殊性質(zhì)。不同于自然圖像處理中"細(xì)節(jié)越多越好"的邏輯，醫(yī)學(xué)影像分析往往需要關(guān)注特定尺度的特征。過多的細(xì)節(jié)信息有時(shí)反而會(huì)干擾模型對(duì)關(guān)鍵病變特征的識(shí)別，就像在嘈雜的環(huán)境中，降低音量反而能聽得更清楚一樣。

這個(gè)發(fā)現(xiàn)對(duì)醫(yī)學(xué)AI的實(shí)際應(yīng)用具有重要指導(dǎo)意義。它提醒我們不能盲目追求更大的模型或更高的分辨率，而應(yīng)該根據(jù)具體任務(wù)的特點(diǎn)選擇合適的模型規(guī)模和輸入?yún)?shù)。就像選擇工具一樣，最合適的往往比最大的更有效。

七、跨領(lǐng)域遷移的深層思考

這項(xiàng)研究的結(jié)果揭示了一個(gè)重要的科學(xué)問題：什么樣的視覺知識(shí)可以在不同領(lǐng)域之間遷移？通過系統(tǒng)的分析，研究團(tuán)隊(duì)發(fā)現(xiàn)了一個(gè)有趣的模式：DINOv3在那些與自然圖像有相似視覺特征的醫(yī)學(xué)任務(wù)上表現(xiàn)良好，而在差異較大的任務(wù)上則表現(xiàn)糟糕。

胸部X光片之所以成功，是因?yàn)槠渲邪嗽S多DINOv3熟悉的視覺元素：明暗對(duì)比、形狀輪廓、紋理變化等。這些都是自然圖像中常見的特征。而病理切片、電子顯微鏡圖像和PET掃描失敗的原因，恰恰在于它們包含的視覺信息類型是DINOv3從未接觸過的。

這個(gè)發(fā)現(xiàn)具有重要的理論意義。它表明，基礎(chǔ)模型的跨領(lǐng)域遷移能力并不是魔法，而是有其內(nèi)在邏輯的。模型只能遷移它已經(jīng)學(xué)到的知識(shí)類型，而不能憑空產(chǎn)生新的理解能力。就像一個(gè)會(huì)多種語言的人可以更快學(xué)會(huì)新語言，但如果要學(xué)習(xí)音樂，語言技能就幫不上太多忙了。

這也解釋了為什么在某些任務(wù)中，專門訓(xùn)練的小模型能夠超越通用的大模型。專業(yè)模型就像?？漆t(yī)生，雖然知識(shí)面窄，但在特定領(lǐng)域有著深入的理解。而通用模型更像全科醫(yī)生，知識(shí)面廣但在某些專業(yè)問題上可能不夠深入。

八、方法論的創(chuàng)新與局限

這項(xiàng)研究在方法論上也有值得關(guān)注的創(chuàng)新點(diǎn)。為了將二維的DINOv3模型應(yīng)用到三維醫(yī)學(xué)數(shù)據(jù)上，研究團(tuán)隊(duì)采用了"逐層處理"的策略。他們將三維掃描分解為一系列二維切片，分別提取特征，然后通過平均池化等方法整合成整體特征。

這種方法的巧妙之處在于充分利用了現(xiàn)有模型的能力，而不需要重新訓(xùn)練。就像用平面地圖拼接成立體地形圖一樣，通過合理的組合策略，二維工具也能處理三維問題。實(shí)驗(yàn)結(jié)果證明，這種方法在CT分類等任務(wù)上非常有效。

但這種方法也有其局限性。在需要理解三維空間關(guān)系的復(fù)雜分割任務(wù)中，簡單的特征聚合可能不夠充分。三維結(jié)構(gòu)的復(fù)雜性往往體現(xiàn)在切片間的關(guān)聯(lián)關(guān)系上，而逐層處理的方法可能會(huì)丟失這些重要信息。這就像只看電影的靜止畫面而無法理解完整的故事情節(jié)一樣。

研究團(tuán)隊(duì)主要采用了線性探測的評(píng)估方法，即凍結(jié)DINOv3的參數(shù)，只訓(xùn)練最后的分類層。這種方法的優(yōu)勢是能夠客觀評(píng)估預(yù)訓(xùn)練特征的質(zhì)量，但也可能低估了模型的潛力。如果允許精調(diào)整個(gè)模型，可能會(huì)獲得更好的性能。

九、實(shí)際應(yīng)用前景與挑戰(zhàn)

這項(xiàng)研究的結(jié)果對(duì)醫(yī)學(xué)AI的實(shí)際應(yīng)用具有重要指導(dǎo)意義。對(duì)于那些視覺特征與自然圖像相似的醫(yī)學(xué)任務(wù)，比如胸部X光分析、CT掃描評(píng)估等，使用預(yù)訓(xùn)練的通用視覺模型可能是一個(gè)高效的解決方案。醫(yī)院和研究機(jī)構(gòu)不需要從頭訓(xùn)練專門的醫(yī)學(xué)AI，而可以直接使用這些強(qiáng)大的基礎(chǔ)模型作為起點(diǎn)。

但同時(shí)，研究結(jié)果也清楚地表明了通用模型的局限性。對(duì)于高度專業(yè)化的任務(wù)，比如病理診斷、電子顯微鏡分析、功能成像等，仍然需要專門的醫(yī)學(xué)AI模型。這些領(lǐng)域的特殊性要求深入的領(lǐng)域知識(shí)和專門的特征學(xué)習(xí)。

從成本效益的角度來看，這個(gè)發(fā)現(xiàn)很有價(jià)值。醫(yī)學(xué)AI的開發(fā)通常需要大量的專業(yè)標(biāo)注數(shù)據(jù)和計(jì)算資源。如果能夠識(shí)別出哪些任務(wù)適合使用通用模型，哪些需要專門開發(fā)，就能夠更合理地分配資源，提高開發(fā)效率。

研究還發(fā)現(xiàn)了一個(gè)有趣的現(xiàn)象：在適合的任務(wù)上，DINOv3不僅能夠達(dá)到良好的性能，有時(shí)甚至能夠超越專門的醫(yī)學(xué)模型。這可能是因?yàn)樽匀粓D像的多樣性為模型提供了更豐富的視覺先驗(yàn)知識(shí)，在某些情況下這種多樣性比專業(yè)性更有優(yōu)勢。

十、未來發(fā)展方向與展望

基于這項(xiàng)研究的發(fā)現(xiàn)，未來的醫(yī)學(xué)AI發(fā)展可能會(huì)走向更加精細(xì)化的方向。研究團(tuán)隊(duì)提出了幾個(gè)有前景的發(fā)展方向。

首先是開發(fā)更好的適配技術(shù)。既然DINOv3在某些任務(wù)上展現(xiàn)了良好的基礎(chǔ)能力，如何通過更精密的適配層來充分發(fā)揮這種能力就成了關(guān)鍵問題。這可能包括參數(shù)高效的微調(diào)方法、更智能的特征融合技術(shù)等。

其次是探索混合模型的可能性。能否將通用視覺模型的強(qiáng)大特征提取能力與專業(yè)醫(yī)學(xué)模型的領(lǐng)域知識(shí)結(jié)合起來？這種混合方法可能會(huì)在保持專業(yè)性的同時(shí)，獲得更好的泛化能力。

第三是開發(fā)更好的三維適配技術(shù)。目前的逐層處理方法雖然有效，但還比較簡單。如何設(shè)計(jì)更精密的二維到三維的轉(zhuǎn)換機(jī)制，充分利用三維醫(yī)學(xué)數(shù)據(jù)的空間關(guān)系信息，是一個(gè)值得深入研究的方向。

研究團(tuán)隊(duì)特別提到了一個(gè)有趣的應(yīng)用前景：利用DINOv3強(qiáng)大的視覺特征來改進(jìn)醫(yī)學(xué)圖像的三維重建。由于該模型能夠提取高質(zhì)量的二維特征，這些特征可能有助于保持多視角之間的一致性，從而生成更準(zhǔn)確的三維醫(yī)學(xué)圖像。

說到底，這項(xiàng)研究給我們上了重要的一課：人工智能的跨領(lǐng)域應(yīng)用并不是簡單的"一招鮮吃遍天"，而是需要深入理解不同領(lǐng)域的特點(diǎn)和需求。DINOv3在醫(yī)學(xué)影像中的表現(xiàn)就像一個(gè)多才多藝的演員，在某些角色中發(fā)揮出色，在另一些角色中卻力不從心。關(guān)鍵是要找到合適的"角色定位"，發(fā)揮其優(yōu)勢，規(guī)避其劣勢。

這項(xiàng)研究不僅為醫(yī)學(xué)AI的發(fā)展提供了寶貴的實(shí)證數(shù)據(jù)，更重要的是為我們理解跨領(lǐng)域知識(shí)遷移提供了深刻的洞察。它提醒我們，在追求人工智能通用性的同時(shí)，不能忽視專業(yè)化的價(jià)值。最終，通用能力和專業(yè)能力的有機(jī)結(jié)合，可能才是人工智能在特定領(lǐng)域發(fā)揮最大價(jià)值的關(guān)鍵所在。

對(duì)于普通人來說，這項(xiàng)研究的意義在于讓我們看到了AI技術(shù)發(fā)展的復(fù)雜性和多樣性。它既不是萬能的魔法，也不是毫無用處的工具，而是需要在合適的場景中發(fā)揮合適的作用。隨著這類研究的深入，我們可以期待看到更多精準(zhǔn)、高效的醫(yī)學(xué)AI應(yīng)用走進(jìn)臨床實(shí)踐，為醫(yī)療診斷和治療提供有力支持。

Q&A

Q1：DINOv3在所有醫(yī)學(xué)影像任務(wù)上都表現(xiàn)很好嗎？

A：不是的。DINOv3的表現(xiàn)很有選擇性，在胸部X光和CT掃描等任務(wù)上表現(xiàn)出色，甚至超過專門的醫(yī)學(xué)AI模型，但在病理切片、電子顯微鏡圖像和PET掃描等任務(wù)上表現(xiàn)很差，基本無法勝任。這主要是因?yàn)楹笳甙囊曈X特征與DINOv3在自然圖像中學(xué)到的知識(shí)差異太大。

Q2：為什么大模型在醫(yī)學(xué)影像任務(wù)中不一定比小模型好？

A：研究發(fā)現(xiàn)醫(yī)學(xué)影像領(lǐng)域不遵循"越大越好"的傳統(tǒng)規(guī)律。在某些任務(wù)中，小模型DINOv3-S的表現(xiàn)反而超過了大模型DINOv3-B和DINOv3-L。這可能是因?yàn)獒t(yī)學(xué)影像分析需要關(guān)注特定尺度的特征，過多的參數(shù)和細(xì)節(jié)信息有時(shí)會(huì)干擾模型識(shí)別關(guān)鍵的病變特征，就像在嘈雜環(huán)境中降低音量反而能聽得更清楚一樣。

Q3：DINOv3作為二維模型如何處理三維醫(yī)學(xué)數(shù)據(jù)？

A：研究團(tuán)隊(duì)采用了"逐層處理"的巧妙策略。他們將三維掃描（如CT）分解為一系列二維切片，讓DINOv3分別處理每個(gè)切片提取特征，然后通過平均池化等方法將所有切片的特征整合成代表整個(gè)三維掃描的特征。這種方法在CT分類任務(wù)上非常有效，但在需要理解復(fù)雜三維空間關(guān)系的任務(wù)中可能有局限性。