数字医疗
《用于优化糖尿病诊断与管理的人工智能驱动的临床决策支持系统》
一、研究背景与研究目标全球2型糖尿病患病率持续攀升，世卫组织预测2035年糖尿病患者将增至5.92亿，发展中国家为高发区域。
《揭开医疗人工智能的神秘面纱：医疗卫生政策制定者须知》
由欧洲卫生系统与政策观察站联合世界卫生组织欧洲区域办事处发布的《揭开医疗人工智能的神秘面纱：医疗卫生政策制定者须知》
欧洲研究理事会：《医疗人工智能前沿研究：从疾病预防到诊断和治疗》
欧洲研究理事会2026年发布的这份题为《医疗人工智能前沿研究：从疾病预防到诊断和治疗》报告
《人机六维能动框架：人工智能时代人类能动性的培育》
本文聚焦人工智能普及背景下人类心理健康与自我发展困境，创新性提出人机六维能动框架（简称“人机能动框架”），系统地综合剖析智能技术对人类核心心理能力的侵蚀路径
《面向真实医疗场景的精准医学人工智能型临床决策支持系统》
本文为一篇叙事性综述，系统探究人工智能融合型临床决策支持系统（AI-CDSS）与智能诊疗路径在精准医学领域的应用现状、技术架构、落地成效、实施壁垒与发展方向。
《未来的人工智能驱动的临床决策支持系统》
本文系统梳理了人工智能驱动的临床决策支持系统（CDS）的发展历程、当前应用、核心优劣、全球监管体系、主流厂商、落地案例与未来趋势
《医疗AI智能体监管框架》
本文由多国行业专家联合撰写，推出医疗AI智能体监管框架（简称哈尔夫框架），这是一套面向临床环境自主式AI系统的综合性安全验证标准。
《面向长期健康管理的AI智能体框架》
。当前基于大语言模型的健康智能体多为单次交互、被动响应模式，难以适配慢性病管理、术后康复、心理健康干预等需要长期跟进、持续对齐用户目标的健康场景。
《临床人工智能：规模化落地的证据和政策要求》
本文基于彼得森健康技术研究所2026 年行业报告，结合2025 年该机构在美国华盛顿举办的专题研讨会成果，围绕临床人工智能（AI）规模化落地展开全面分析。
《爱尔兰医疗人工智能发展战略（2026-2030）》
这是由爱尔兰政府发布的国家级医疗人工智能发展战略，由爱尔兰卫生部与卫生服务执行局联合发布。
《2026未来医疗就绪度调研报告：患者、医生和护士眼中的AI
本报告基于对美国355名临床医务人员（医生和护士）及254名患者的深入调查
《2026年临床AI现状报告》
本报告由医疗人工智能科研评测协作联盟联合哈佛医学院、斯坦福医学AI中心顶尖专家团队编撰，依托全球多中心临床试验数据、真实落地案例与海量学术研究成果
《扩大医疗健康领域人工智能应用规模》
本文是经合组织2026年4月发布的医疗AI专项权威研究报告，聚焦经合组织成员国医疗人工智能规模化落地的现实难题，立足全球多国政策落地调研数据
《互补而非替代：2026年生成式AI在加拿大医疗领域的应用》
本文是加拿大标准协会公共政策中心2026年4月发布的权威医疗AI政策研究报告
《可解释计算病理学的概念引导的多模态专家混合模型研究》
本文聚焦计算病理领域现存核心痛点：传统多模态模型多为黑箱端到端融合，仅能输出诊断结果，无法解释病理形态、分子标志物等临床证据如何协同推理
《面向可解释疾病诊断的大语言模型不确定性推理》
一、研究背景与问题定义临床诊断本质上是一个高度不确定的推理过程。患者主诉往往不完整、时间信息模糊、症状描述带有主观性和语言歧义性（如“轻度乏力”、“高烧”）。
《在医疗领域“大模型充当评判”：应用、方法与人机对齐的综合分析》
一、背景与核心命题：寻找医疗AI的“量尺”随着大语言模型（LLMs）在临床文档、诊断推理、药物推荐等领域的广泛应用，如何对其生成的非结构化文本进行有效评估
《“复杂交叉基准测试”：AI智能体能否自动化端到端、长时程、条款密度高的医疗工作流？》
一、引言与问题背景近年来，大语言模型驱动的AI智能体在自动化复杂任务方面展现出巨大潜力，尤其是在编码、网页操作等长时程任务中取得了显著进展。
《“代码诊所”：临床推理智能体编码技能的自动化评估》
一、背景与动机近年来，以大语言模型（LLM）为核心的临床推理智能体在医疗人工智能领域展现出巨大潜力。
《医疗超级智能架构
一、范式转变：从“数据孤岛”到“医疗超级智能”报告开篇指出，截至2026年3月，消费者健康技术领域发生了一次确定性转变。