本研究提出了一种改进方案，针对医疗通用基础模型在多任务学习中的不足，引入以图像为中心的多注释X光数据集（IMAX），使七个医疗任务的学习能力平均提升3.20%至21.05%。

Enhancing the Multi-Task Learning Capability of Medical Generalist Foundation Models through Image-Centric Multi-Annotation Data
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