本文评估了基于Segment Anything Model (SAM)的医学图像分割能力，发现其在CT数据上表现良好，但在结构性目标上存在局限。通过适当提示，SAM的性能显著提升。研究还提出了新模型和方法，展示了在肿瘤分割和病理学任务中的潜力。