Zhonghua er bi yan hou tou jing wai ke za zhi = Chinese journal of otorhinolaryngology head and neck surgery 2026年9月15日本文结合耳科、鼻科、咽喉科及头颈肿瘤的诊疗特点，总结多模态人工智能在耳鼻咽喉头颈外科的代表性应用，重点分析数据标准与跨模态对齐、模态缺失与模型泛化、隐私保护与多中心协作、可解释性、临床证据及工作流程整合等转化问题，并提出建立符合我国临床实践的专科数据标准、构建分阶段多中心验证体系、形成受专科医师监督的人机协作模式，审慎推动通用与专科大模型向多模态临床应用拓展。本文结合耳科、鼻科、咽喉科及头颈肿瘤的诊疗特点，总结多模态人工智能在耳鼻咽喉头颈外科的代表性应用，重点分析数据标准与跨模态对齐、模态缺失与模型泛化、隐私保护与多中心协作、可解释性、临床证据及工作流程整合等转化问题，并提出建立符合我国临床实践的专科数据标准、构建分阶段多中心验证体系、形成受专科医师监督的人机协作模式，审慎推动通用与专科大模型向多模态临床应用拓展。多模态人工智能驱动耳鼻咽喉疾病精准诊疗：关键挑战与未来方向本文结合耳科、鼻科、咽喉科及头颈肿瘤的诊疗特点，总结多模态人工智能在耳鼻咽喉头颈外科的代表性应用，重点分析数据标准与跨模态对齐、模态缺失与模型泛化、隐私保护与多中心协作、可解释性、临床证据及工作流程整合等转化问题，并提出建立符合我国临床实践的专科数据标准、构建分阶段多中心验证体系、形成受专科医师监督的人机协作模式，审慎推动通用与专科大模型向多模态临床应用拓展。本文结合耳科、鼻科、咽喉科及头颈肿瘤的诊疗特点，总结多模态人工智能在耳鼻咽喉头颈外科的代表性应用，重点分析数据标准与跨模态对齐、模态缺失与模型泛化、隐私保护与多中心协作、可解释性、临床证据及工作流程整合等转化问题，并提出建立符合我国临床实践的专科数据标准、构建分阶段多中心验证体系、形成受专科医师监督的人机协作模式，审慎推动通用与专科大模型向多模态临床应用拓展。