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一个模型读懂多类医学图像：MMKD-CLIP如何整合九个生物医学CLIP的知识
这项发表于 Nature communications 的研究提出了 MMKD-CLIP：一个面向生物医学图像与文本的通用视觉语言基础模型。
医学影像多中心协作的新路径：Fed-GPL让基础模型更会“因人给提示”
这项发表于 NPJ digital medicine 的研究提出 Fed-GPL：一种面向多中心医学影像分析的联邦生成式提示学习框架。
AI心电图之后，还需要谁来做心脏超声筛查？
这项前瞻性队列研究显示，由新手在AI实时引导下完成的聚焦心脏超声，在筛查部分结构性心脏病方面具有较高可行性和诊断准确性。
AI能否补上壶腹部病变内镜诊断的经验差距？
壶腹部病变在常规前视胃镜图像中并不总是容易判断，尤其是在正常壶腹、腺瘤和癌之间进行区分时，诊断经验会明显影响结果。
轻量化实时分割模型，能否让脊柱内镜看得更清楚？
这项发表于 NPJ digital medicine 的研究提出了 EndoSeg-RT：一种面向脊柱内镜场景的轻量级实时实例分割模型，可识别脂肪组织、骨、黄韧带和神经等关键结构。
一管常规产检血，能否提示胎膜早破风险？
这项发表于 NPJ digital medicine 的研究显示，利用常规产检中的临床、实验室和超声数据，解释性AI模型可对晚孕期胎膜早破前置状态，即PPROM风险进行较高区分度的分层。
马拉维儿童肺炎转诊预测：机器学习能否补上基层分诊的缺口？
这项发表于《PLoS Medicine》的队列研究表明，在马拉维基层医疗场景中，基于常规临床与家庭背景信息的机器学习模型，可较准确预测2至59月龄肺炎患儿7天内住院或死亡风险。
用生成式AI预演阿尔茨海默病脑MRI进展
这项发表于 NPJ digital medicine 的研究提出 IP-DDGAN，用于预测个体层面的阿尔茨海默病纵向脑MRI变化。
Cardiology: 重塑心血管诊疗的三个关键转变——从机会性发现到标准化诊断再到个性化监测
心血管AI的新范式正在浮现：普通影像中的隐匿信号、跨人群的诊断一致性、从单点到连续监测的转变。胸部X光的'生物年龄'、头颅CT的血管迹象、ECG的心功能评估，加上可穿戴式的实时监测，共同指向一个方向——更广泛的覆盖、更精准的分层、更早的干预。这是Cardiology的实践转向。
乳腺癌诊断前10年，AI评分已开始“抬头”
这项发表于 Radiology 的回顾性队列研究显示，常规筛查乳腺X线片中的AI辅助检测评分，在部分后来发生乳腺癌的人群中可于诊断前多年升高，最早可追溯至诊断前10年。
多期相CT不完整时，联邦学习还能可靠分割肝脏病灶吗？
这项发表于 NPJ digital medicine 的研究提出FedOG，用于在不共享患者数据的前提下，联合多家医院训练多期相增强CT肝脏病灶分割模型。
腰椎管狭窄手术后结局能否提前预测？来自北欧脊柱登记研究的答案
这项发表于 EClinicalMedicine 的多中心登记队列研究显示，基于术前信息建立的腰椎管狭窄手术后12个月功能障碍预测模型，在挪威、瑞典和丹麦登记人群中具有较好的可推广性。
腰椎也有“影像年龄”：MRI数字标志物如何识别退变风险
这项发表于 NPJ digital medicine 的研究显示，腰椎退变并不是简单随年龄线性增加，而是呈现具有阶段性的非线性变化。
AI能否让腕手超声更标准？Radiology多中心研究给出初步答案
腕手肌骨超声的价值，很大程度上取决于操作者能否稳定获取标准切面并识别关键解剖结构。Tang、Yang、Zhang等发表于Radiology的这项研究，开发并初步评估了一套面向动态腕手超声采集的AI辅助系统。
AI聊天机器人能提高HPV疫苗接种意愿吗？这项随机试验给出谨慎答案
这项随机临床试验显示，简短的GPT-4o聊天机器人对话可以在干预后立即提高父母为子女接种HPV疫苗的意愿，但效果并未超过政府公共卫生材料。
Pediatrics:诊断、预测、预防的纵深进阶——AI在儿童医学中如何从影像自动化走向疾病动态管理和罕见病精准诊疗
本期Pediatrics专科回顾展现AI医学的多维突破：从影像诊断自动化到长期病程预测，从常见病到罕见儿童肿瘤。AI不仅在优化诊疗流程，更在向资源受限地区扩展医疗可及性。这些进展标志着儿童医学正在进入诊断+预测+监测的立体时代。
从嘈杂问诊录音到可训练语料：医学大模型为何需要“结构化转录”
医患对话录音中包含大量噪声、错字、说话人混淆和话轮断裂，直接用于医学大模型微调并不理想。Qin、Tang、Huang等发表于NPJ digital medicine的研究提出，一个Planner-Memory-Executor智能体流程可以把原始转录整理为更可靠的结构化对话，并改善下游医学对话模型表现。
帕金森病认知预测为何总不准？这项研究把问题指向“测量”而非“模型”
这项发表于 NPJ digital medicine 的多队列研究提出了一个对临床AI很关键的判断：在帕金森病个体认知轨迹预测中，限制模型表现的核心因素可能不是机器学习方法不够先进，而是认知结局测量的保真度不足。
一张眼底照生成动态荧光造影视频：Fundus2Video为何值得眼科AI关注
这项发表于 NPJ Digital Medicine 的研究提出 Fundus2Video：一种从单张彩色眼底照片生成动态荧光素眼底血管造影（FFA）视频的生成式模型。
CADe进入常规肠镜：高基线检出率下仍能提高腺瘤发现
这项发表于Gastroenterology的多中心集群随机研究显示，在美国退伍军人健康管理局常规肠镜实践中，提供计算机辅助检出设备与腺瘤检出率升高相关。
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