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生成式 AI 突破罕见眼病诊断困境，多模态模型重塑行业格局

这项研究提出了一种多模态文本到图像的生成式框架，旨在增强基础模型在罕见眼病诊断中的表现。罕见病数据稀缺一直是人工智能训练的痛点，该技术通过生成合成数据或跨模态理解，弥补了样本不足的缺陷。这意味着人工智能诊断不再依赖海量标注数据，为疑难杂症筛查提供了新工具。对于临床而言，这可能缩短确诊周期，减少误诊率，但距离实际落地仍需验证其在真实世界中的泛化能力与安全性。