该文综述多任务学习在医学图像手术中的应用，分析其优势与局限，涵盖大模型等方向，并梳理手术报告生成与工具交互预测、少样本分类、形态-任务图泛化控制、密集预测、任务关系结构估计、Mod-Squad模块化模型、张量分解共享及低秩方法等研究进展。