自监督学习用于甲状腺细胞学图像分类

2026年10月，日本团队在《Communications Medicine》发表研究，将自监督学习用于甲状腺细针穿刺细胞学图像分类。报道称，该方法可自动提取细胞学图像特征并应用于图像分类，以缓解标注数据不足的问题。研究针对甲状腺结节术前评估中常用的细针穿刺细胞学检查，被视为迈向 AI 辅助细胞学诊断的一步。内分泌学者 Zak Kohane 就此表示，期待看到后续的前瞻性试验版本。目前公开信息显示该工作处于论文发表阶段，尚无前瞻性试验结果公布。

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还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。