为解决早期乳腺癌腋窝淋巴结（ALN）转移无创精准诊断难题，北海道大学研究人员开展基于 AI 和超声造影（CEUS）的研究。结果显示双模态模型诊断性能出色，能提取关键特征。推荐阅读，助力相关科研突破！

从社会影响角度，本研究具有一定的应用前景。通过简单的车载诊断设备收集驾驶数据，并结合智能手表等可穿戴设备获取实时生理数据，能够更便捷、低成本地实现抑郁症的早期检测。同时，数据记录器收集的匿名健康数据还可以用于公共卫生领域，帮助追踪特定疾病在人群中的流行情况，为医疗资源分配和区域疾病监测提供依据。