本文探讨了Segment Anything模型（SAM）在医学图像分割中的应用与性能。研究表明，SAM在某些任务上优于传统方法，但在特定解剖结构的分割上仍有不足。通过微调和自监督学习，SAM的性能得到了提升。此外，文章提出了公平数据集FairSeg，以改善分割性能的公平性。总体来看，SAM在医学影像分析领域具有巨大应用潜力。