1. 面向病理图像智能分析的多模态智能体研究

        数字病理的发展为融合病理图像、诊断文本与医学知识开展智能分析提供了新的机遇。如何在超大规模病理切片中准确定位关键区域，并关联细胞、组织与切片等不同尺度的形态学特征，是实现精细化分析的重要问题。同时，复杂病理任务需要综合运用图像分析工具与专业知识，如何实现多步骤任务规划、工具协同调用及分析结果的证据核验，仍面临挑战。为应对这些挑战，本研究探索多尺度视觉—语言理解、知识引导的智能体规划与工具调用、基于病理证据的推理验证等关键技术，构建支持病灶识别、组织量化与辅助报告生成的多模态智能体，提升病理图像分析的效率、可解释性与可靠性。

相关技术：Vision–Language Models、Multimodal Agents、Tool Use、Evidence-Grounded Reasoning。

2. 面向癌症辅助诊断的多模态信息融合方法研究

        癌症辅助诊断需要综合病理图像、医学影像、分子组学与临床资料等多源信息，以形成对疾病特征的全面认识。不同模态在数据结构、语义层次与采集尺度上存在显著差异，如何建立跨模态关联并有效利用互补信息，是多模态融合的核心问题。此外，实际应用中的模态缺失、样本不均衡及跨中心数据分布差异，也对模型的稳定性与泛化能力提出了更高要求。为应对这些挑战，本研究探索跨模态表征对齐与互补信息融合、不完整模态条件下的鲁棒学习、跨中心泛化与不确定性评估等关键技术，为癌症识别、分型及风险分层提供更加准确、稳健且可解释的辅助诊断依据。

相关技术：Multimodal Fusion、Cross-Modal Alignment、Missing-Modality Learning、Domain Generalization、Uncertainty Estimation。

3. 面向胸片、超声等医学影像的可信多模态大模型研究

        多模态大模型为胸片、超声等医学影像的统一理解、交互分析与辅助诊断提供了新的技术路径。不同影像类型在成像机制、视觉特征与诊断任务上存在差异，如何准确识别细微异常，并建立影像证据与医学语义之间的对应关系，仍是重要挑战。同时，模型可能出现视觉信息利用不足、生成内容缺乏影像依据及跨任务适应能力有限等问题，影响分析结果的可信度。为应对这些挑战，本研究探索医学知识引导的视觉—语言对齐、面向专业任务的模型后训练、基于可核验任务反馈的强化学习等关键技术，增强模型在异常识别、医学视觉问答与报告生成中的证据关联和推理能力，提升医学影像智能分析的准确性、泛化能力与可信度。

相关技术：Vision–Language Models、Post-Training、Reinforcement Learning with Verifiable Rewards（RLVR）、Visual Grounding。

4. 面向计算机专业课程教学评价的多模态学习分析研究

        教育数字化积累了课堂视频、语音文本、程序代码与学习过程记录，为计算机专业课程的教学评价提供了丰富的数据基础。如何关联知识讲解、师生互动与编程实践等多模态信息，刻画教学过程与学习成效之间的关系，是开展精准评价的重要问题。同时，计算机专业课程强调问题求解与实践能力，如何结合代码质量、解题过程及课堂表现形成可解释的评价依据，并将评价结果转化为有效的教学反馈，仍有待深入研究。为应对这些挑战，本研究探索教学多模态数据的语义对齐与过程建模、融合代码语义与学习行为的能力分析、教学目标驱动的可解释评价与反馈生成等关键技术，支持课程教学质量诊断、学习成效评价与教学持续改进。

相关技术：Multimodal Learning Analytics、Code Intelligence、Explainable Assessment、Educational Agents。