学院教授团队发表Nature子刊封面论文‌

中国学者团队在Nature子刊发表封面论文的突破性研究

近期，中国两所顶尖高校的教授团队分别在Nature子刊发表了具有重要学术价值的封面论文，展现了我国在人工智能与医学交叉领域以及社会科学计算研究方面的前沿成果。

北京邮电大学王光宇教授团队：医学影像分割通才基础大模型

2025年9月5日，北京邮电大学信息与通信工程学院王光宇教授联合北京大学等多学科团队在《Nature Biomedical Engineering》在线发表了题为"A generalist foundation model and database for open-world medical image segmentation"的研究文章，该研究被选为当期封面论文。

研究背景与创新点

医学影像分析是医疗决策中的关键任务，涉及从原始图像数据中准确识别和分割出感兴趣区域(如器官或病变)并进一步实现诊断和评估。近年来，人工智能(AI)与大模型在医学影像领域展现出了巨大潜力，然而现有的影像基础大模型在多源数据混合预训练中易引入与特定下游任务无关的信息，易导致"负迁移"现象并削弱特定任务性能。

王光宇教授团队提出了一种新的通才医学影像分割大模型MedSegX和一个可公开访问的目前最大规模的高质量影像数据库MedSegDB。其中，MedSegDB由来自129个开源数据集和5个私有数据集的数据整理而成，共包含167万对图像-掩码对，覆盖10种医学影像模态、39类主要器官和组织及111项分割任务。

技术突破

MedSegX模型通过层次化知识引导的混合适配器专家机制，在预训练阶段实现任务感知的参数解耦，并在推理中动态激活相关专家模块，从而在不同数据分布和任务条件下实现了高效泛化能力。研究显示，MedSegX在100个分布内(ID)任务上取得了SOTA性能，并在18个跨中心分布外(OOD)任务、7个未见过的肿瘤任务及9个真实临床分布外任务中表现出色。

学术影响

该研究获得国家自然科学基金、国家重点研发计划项目、新基石科学基金会所设立的科学探索奖、科技创新2030-"新一代人工智能"重大项目资助，香港中文大学(深圳)崔曙光院士团队提供了算力平台支持。王光宇教授作为90后科学探索奖得主，此前已在Cell、Nature Medicine等国际顶尖期刊发表多篇研究论文，展现了我国青年科学家在智能医学生物计算领域的强大实力。

清华大学经管学院李宁教授团队：大语言模型复现心理学实验

2025年8月，清华大学经济管理学院领导力与组织管理系Flextronics讲席教授、系主任李宁指导的研究团队在《自然计算科学》(Nature Computational Science)第五卷第八期发表题为"A Large-Scale Replication of Scenario-Based Experiments in Psychology and Management Using Large Language Models"的研究论文，该研究被选为当期封面论文。

研究背景与创新点

传统的心理学实验需要在现实世界中招募数百名志愿者，并安排他们在实验室里做决策、回答问题、参与情景模拟，而这个管理学背景的清华团队用AI构建了一个"数字化实验室"。

研究团队利用大语言模型(LLM)的能力，大规模复现了心理学和管理学中的经典情景实验。这种方法突破了传统实验在样本规模、实验成本和实施效率上的限制，为社会科学研究提供了新的范式。

技术方法

该研究通过精心设计的提示工程(prompt engineering)，让大语言模型模拟人类被试的行为反应，成功复现了包括最后通牒博弈、囚徒困境等经典实验。研究结果显示，LLM在多个关键行为指标上与真实人类被试表现出高度一致性，验证了这种新方法的有效性。

学术意义

这项研究开创性地将大语言模型应用于社会科学实验复现，为心理学和管理学研究提供了高效、低成本的新工具。李宁教授作为国际知名组织行为学专家，其团队长期致力于探索大数据与组织管理的交叉研究，此次成果展现了计算社会科学的前沿方向。

总结与展望

这两项研究分别代表了我国在医学人工智能和社会科学计算领域的最新突破：

医学AI领域‌：王光宇团队的通才医学影像模型解决了现有AI医疗系统在开放世界场景下的泛化难题，为临床决策支持系统提供了新思路。

社会科学领域‌：李宁团队开创性地利用大语言模型复现人类行为实验，为心理学和管理学研究提供了革命性的新方法。

这些成果不仅展现了我国学者在前沿交叉学科研究中的创新能力，也为相关领域的未来发展指明了方向。随着人工智能技术的不断进步，类似的跨学科研究有望在更多领域产生突破性成果。