数字医疗
《精神健康与人工智能领域指南》
该指南由加拿大创新挑战计划、麦肯锡健康研究所和谷歌健康等多家机构合作编写，旨在探讨如何负责任地利用人工智能（AI）技术，以扩展基于实证的精神健康“任务共享”项目
《医疗人工智能：如何开发并实施安全、合乎伦理且值得信赖的人工智能系统》
随着人工智能（AI）技术的飞速发展，其在医疗领域的应用日益广泛，从辅助诊断、个性化治疗方案制定到患者监护，AI正逐步改变着医疗服务的模式。
《“骨原智析”：面向可解释骨健康分类的多模态原型学习》
本文提出了一种名为“骨原智析”的新型深度学习框架，旨在解决当前人工智能在骨健康评估领域面临的三大核心挑战：分类粒度粗糙、过度依赖单一数据模态以及缺乏可解释性。
《脆弱性与希望：基于知识图谱的奖励建模在诊断推理中的应用》
这篇文章系统地探讨了一个旨在提升大语言模型在医疗诊断领域可靠性的创新范式。研究的核心在于，不直接利用大语言模型生成诊断路径，而是将其训练成一个“奖励模型”
《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。