本文主要是介绍2023年国自然医学科学部人工智能及大模型相关课题项目汇总，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！
2023年8月24日，国家自然科学基金委员会发布《关于2023年国家自然科学基金集中接收申请项目评审结果的通告》。
根据公告，2023年国家自然科学基金共资助资助面上项目20321项、重点项目751项、重点国际（地区）合作研究项目74项、青年科学基金项目22879项、优秀青年科学基金项目630项、优秀青年科学基金项目（港澳）25项、国家杰出青年科学基金项目415项、创新研究群体项目43项、地区科学基金项目3538项和外国学者研究基金项目109项（包括外国优秀青年学者研究基金项目50项、外国资深学者研究基金项目59项）。
国家自然科学基金作为国家支持基础研究的主渠道之一，被广泛视为衡量基础研究实力和原始创新水平的重要标志。
对于医院来说，国家自然科学基金项目数量和资助经费在一定程度上反映了医院的基础研究水平，衡量高校和科研院所人才队伍建设和科学研究水平的重要标志。得到国家自然科学基金的支持，代表着符合国家的科研需求和方向，而立项数量的不断增长，则是医院综合科研实力不断提升的体现。
其中人工智能+医学的课题方向成为了2023年国自然中标项目中重要的研究方向。下面就由“科研之心”对2023年国自然医学科学学部的中标项目中有关人工智能及大模型相关的课题汇总，统计如下：
为了便于阅读，将项目标题单独拎出来如下：
基于机器学习的心脏大血管手术后谵妄预测模型研究
基于PET/CT的深度学习模型预测弥漫大B细胞淋巴瘤分子亚型的研究
基于机器学习的急性颅内动脉粥样硬化性大血管闭塞的诊断模型构建及干预策略研究
基于中医诊疗多元信息智能关联方法的糖尿病大血管病变病证数字化表征与演变规律研究
肺磨玻璃结节演进不同阶段的多模态无创预测模型建立
基于眼外观三维重建的智能眼病筛诊模型研究
利用深度学习构建前列腺癌时序性CBCT剂量偏差干预和预警模型
基于多参数心脏磁共振心衰患者机器学习风险预警模型的研究
基于智能影像的低级别脑胶质瘤术后风险分层决策模型构建
基于多模态MRI和DenseNet深度学习构建TAO激素抵抗预测模型的研究
阿尔茨海默病早期认知功能下降病情演化临界预警模型研究
基于舌脉象多模态信息融合的NSCLC证候诊断与疗效评价模型研究
基于多尺度模型研究抗新冠病毒药物在人群中的效果
数字化三维斜视度测量模型构建与全病程智能监测应用
基于循环肿瘤细胞与多模态影像的肝癌超进展智能预测模型构建及验证
基于机器学习和影像学多参数融合的心血管不良事件风险预测模型研究
基于视觉-语言预训练模型的肺腺癌血供状态分层影像诊断系统的建立
基于cfDNA甲基化的机器学习模型在结直肠癌早期诊断中的研究
基于影像-病理多模态深度学习的三阴性乳腺癌预后模型及应用研究
基于反复妊娠丢失“外周——局部”交互作用机制探讨的妊娠结局AI预测模型构建
基于产前超声深度学习模型预测胎儿22q11缺失风险的应用研究
基于新一代深度概率模型的智能分子生成新方法及其应用研究
基于可解释人工智能模型的内镜下结直肠癌浸润深度的研究
基于多模态大数据构建糖尿病视网膜病变风险预测模型的方法学研究
基于LSA三维形变模型和深度学习的OPG-CBCT跨模态图像预测方法研究
基于深度学习多模态融合与多任务联合技术构建证素辨证智能迭代进化新模型
基于MRI-PET/CT图像特征构建局部晚期鼻咽癌诱导化疗决策的人工智能模型
基于舌苔宏蛋白质组学的人工智能胃癌高危人群识别模型构建及验证研究
基于人工智能的学龄前儿童近视发生发展多模态融合风险预测模型研究
基于弱标注下生成对抗网络的超高分辨力CT传导聋病因分类模型研究
基于深度学习的右心声学造影PFO-RLS和P-RLS智能诊断模型的构建
基于多模影像及多维信息时序特征的减重患者中长期骨强度预测模型研究
基于纵向脑血管病变影像数据的AI量化模型评价脑影像异常及脑卒中风险
联合病灶识别与临床模型预测的机器学习融合算法在甲真菌病诊断中的研究
基于深度学习挖掘免疫微环境和分子分型特征构建乳腺癌多模态预后分析模型
基于生长轨迹的儿童性早熟风险因素早期识别与临床鉴别诊断的纵向数据预测模型研究
基于深度学习的多模态磁共振成像构建脑胶质瘤TERT启动子突变预测模型研究
融合知识图谱与深度学习构建临床数据和先验知识联合驱动的中风病智能辨证决策模型
基于靶向纳米微泡超声造影视频的人工智能模型预测药物摄取及免疫治疗效果
基于右室重构时空演进异质性的深度学习模型精准预测肺动脉高压所致右心衰竭
基于头面部微动作的非自杀性自伤行为深度学习早期筛查模型构建及联动干预研究
精神分裂症阴性症状经颅磁刺激治疗效应遗传影像学器学习预测模型研究
基于影像学及深度学习算法构建颅内动脉瘤血管内介入治疗术后不良转归的预警模型
硅藻18S rDNA用于溺死地点推断人工智能预测模型的构建及法医学应用研究
基于术前影像和穿刺病理图像构建多模态融合甲状腺乳头状癌淋巴结转移预测模型
基于联邦学习和CT影像构建可解释性模型量化IB-IIA期非小细胞肺癌复发风险研究
基于视网膜影像基因组学的阿尔兹海默症智能筛查模型构建及机制研究
硅藻18S rDNA用于溺死地点推断人工智能预测模型的构建及法医学应用研究
基于混合交叉Transformer的宫颈癌多模态图像形变配准研究
基于三维WSI视觉Transformer模型预测宫颈癌免疫治疗疗效及其生物学机制研究
基于图卷积和Transformer构建跨模态神经网络多塔预测模型辅助UC中医诊疗决策的方法研究
基于MRI-血清学指标及Transformer神经网络早期精准预测药物性肝损伤急性肝衰竭的研究
基于MIXED Transformer和DS-TransUNet构建嵌入椎旁肌退变量化模块的体内校准骨密度模型检测骨质疏松的可行性研究。
科研之心，致力于探索AI大模型与科研结合。科研之心为您提供最新的AI资讯、最实用的AI工具、最深入的AI分析，帮助您在科学研究中发掘AI的无限潜力。
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