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由于数据分布不均衡和标注成本高，跨模态知识迁移学习（Cross-Modal Knowledge Transfer Learning, CMKTL）成为解决医疗AI瓶颈的关键技术。跨模态知识迁移技术正在重塑医疗AI的开发范式，通过有效整合多源异构数据，显著提升了诊断准确率和模型泛化能力。随着多模态预训练模型的持续演进，医疗领域的AI应用将进入新的发展阶段。利用预训练大模型（如CLIP）作为教师模型，
