数字医疗
《2025年利用人工智能的20大医疗科技公司》
随着人工智能（AI）技术的迅猛发展，其在医疗科技领域的应用日益广泛，成为推动行业创新与变革的重要力量。
《人工智能在传统医学中的应用映射》
《人工智能在传统医学中的应用映射》这份由世界卫生组织和国际电信联盟联合发布的技术简报，旨在探讨人工智能（AI）在传统医学中的应用现状、潜力、风险和挑战。
《纸上谈兵易，实践行路难：大语言模型在临床记录撰写中的困境》
《纸上谈兵易，实践行路难：大语言模型在临床记录撰写中的困境》一文深入探讨了大语言模型在辅助医护人员撰写临床记录时所面临的挑战。
《利用大语言模型先验知识减少临床试验所需患者数量》
引言《利用大语言模型先验知识减少临床试验所需患者数量》一文提出了一种创新方法
电子书：《德国医疗数据科学2025：德国医疗数据科学照亮健康》
《德国医疗数据科学2025：德国医疗数据科学照亮健康》，收录了德国医疗数据科学协会2025年年度会议的论文。
《用于对话式患者分诊的AI智能体：基于真实世界电子病历数据的初步模拟评估》
《用于对话式患者分诊的AI智能体：基于真实世界电子病历数据的初步模拟评估》这篇文章提出了一种新颖的框架
《推进医疗自动化：用于医疗必要性论证的多智能体系统》
《推进医疗自动化：用于医疗必要性论证的多智能体系统》这篇文章探讨了利用多智能体系统实现医疗“预先核准”(PA)流程的可能性，该流程目前依赖于劳动密集型的人工比较
《基于多模态大语言模型的准确且可解释的胎龄预测》
这篇文章提出了一种利用多模态大语言模型(MLLM)准确且可解释地预测胎儿扫描时胎龄的新方法。
《神经成像的可解释人工智能方法：常用工具的系统性失效、特定领域验证的必要性以及安全应用建议》
这篇题为《神经成像的可解释人工智能方法：常用工具的系统性失效、特定领域验证的必要性以及安全应用建议》的文章针对神经影像学...
《智慧医疗×深度医学：第20届世界医学与健康信息学大会论文集》
今天的医疗正在发生变化。有史以来第一次，人工智能不仅仅是在改进传统的医疗实践，它正在颠覆和重塑我们对数据、患者诊疗和医疗决策的思考基础，迫使我们重新思考一切
《从“麦斯”到“马斯”：医疗场景中多智能体机器人系统中的协调失败和推理权衡》
这篇题为 《从“麦斯”到“马斯”：医疗场景中多智能体机器人系统中的协调失败和推理权衡》的文章研究了将“多智能体系统”（...
《基于智能体的临床记录特征生成用于预测预后》
题为《基于智能体的临床记录特征生成用于预测预后》这篇文章提出了一种名为“斯诺” (可扩展的从临床记录到临床结局的生成流程) 的新型多智能体系统
《超越基准测试：用于构建值得信赖的医疗大型语言模型的动态、自动化和系统化红队智能体》
这篇题为《超越基准测试：用于构建值得信赖的医疗大型语言模型的动态、自动化和系统化红队智能体》的文章
《实现自主AI医生：自主智能体型AI与持证临床医生在真实世界环境中的定量基准测试》
一、研究背景与挑战随着全球人口老龄化加剧和医疗需求的不断增长，医疗服务体系正面临严峻挑战。
《赢得对健康人工智能的信任：协作共进之路》
引言《赢得对健康人工智能的信任：协作共进之路》是由世界经济论坛与波士顿咨询公司合作发布的一份白皮书
《“医码通”：一种用于医疗编码的生成式人工智能助手》
这篇文章介绍了“医码通”，一个利用生成式AI辅助医疗编码的框架，旨在解决传统自然语言处理(NLP)方法在自动化医疗编码方面面临的挑战。
《未来处方：人工智能在药学领域的作用》
引言《未来处方：人工智能在药学领域的作用》一文深入探讨了人工智能（AI）在药学领域的广泛应用及其对药物研发、临床试验、个...
《大语言模型与传统深度学习在健康的社会决定因素预测中的融合》
本文探讨了如何结合大语言模型与传统深度学习方法，自动从临床文本中提取“健康的社会决定因素”（SDoH），并预测其对患者健康的影响。
《基于多智能体协同的循证诊断推理在人类病理学中的应用》
随着全切片成像和人工智能（AI）技术的飞速发展，病理学领域正经历着深刻的数字化转型。
《探索用于ICD编码的大语言模型多智能体系统》
国际疾病分类（ICD）编码是医疗信息处理中的关键环节，其准确性直接影响到医疗服务的各个方面，包括账单处理、流行病学研究和医疗质量的提升。