吴锡焕

超声成像应用广泛，但高度依赖操作者，其视觉特征也不同于许多通用模型训练所依据的影像模态。吴锡焕在2026年的研究中，采用解剖结构感知的预训练方法，使用520万张超声图像开展训练。该篇获会议接收的论文在乳腺、甲状腺、心脏、胆囊及COVID-19相关任务上评估了模型。其价值在于覆盖面：能够理解常见超声结构的表征，可能减少构建各类下游工具所需的数据量。吴锡焕所在公司此前还在韩国推进临床试点与监管工作，使这项研究与实际影像工作流程相连，而非仅停留在基准测试。其贡献属于协作成果——他是共同作者和联合创始人，并非该模型的唯一创造者。公司声称诊断效果提高15%，并披露融资总额，但这些说法不作为独立证据。