数字医疗
《医学推理：利用知识图谱提升大语言模型的医学推理能力》
《医学推理：利用知识图谱提升大语言模型的医学推理能力》一文提出了一种名为“医学推理”的创新框架，旨在通过知识图谱增强大语言模型在医学推理任务中的表现。
《生成式人工智能在医疗中的应用：实现临床卓越和管理效能的机遇》
这篇题为《生成式人工智能在医疗中的应用：实现临床卓越和管理效能的机遇》的研究性文章探讨了生成式人工智能在医疗领域的巨大潜力
《精准医疗中的生成式人工智能：推动诊断、治疗和良好的患者疗效》
这份由“持久系统公司”发布的白皮书《精准医疗中的生成式人工智能：推动诊断、治疗和良好的患者疗效》，重点阐述了生成式人工智能如何革新精准医疗
《患者安全与人工智能：医疗服务的机遇与挑战》
《患者安全与人工智能：医疗服务的机遇与挑战》这份报告探讨了生成式人工智能在医疗领域的应用对患者安全的影响。
《AI智能体在现代医疗中的应用：从基础到开拓
这篇题为《AI智能体在现代医疗中的应用：从基础到前沿——对临床环境中影响和集成的全面综述与实施路线图》的文章
《综合调研：基于大语言模型的多智能体AI医院》
《综合调研：基于大语言模型的多智能体AI医院》系统性地回顾了2023年至2025年间基于大语言模型的多智能体AI医院研究，涵盖72项相关研究成果。
《利用大型语言模型作为评判者，实现医疗人工智能文本生成的自动化评估》
这篇题为《利用大型语言模型作为评判者实现医疗人工智能文本生成的自动化评估》的文章，探讨了在医疗领域自动化评估人工智能生成文本（特别是临床摘要）质量的方法。
《生成式人工智能在医疗保健和医学中的应用：变革性创新的机遇与责任》
美国国家医学科学院的这份报告《生成式人工智能在医疗保健和医学中的应用：变革性创新的机遇与责任》深入探讨了生成式人工智能
电子书：《医疗中的生成式智能：用人工智能创造力重塑患者诊疗》
本书深入探讨了生成式人工智能在医疗领域的应用及其变革潜力。全书由多位专家撰写，涵盖了生成式人工智能模型的原理、应用以及伦理和监管框架等多个方面
《人工智能在医疗服务行业中的应用：早期应用与影响》
这份由彼得森健康技术研究所人工智能工作组于2025年3月发布的报告，探讨了人工智能（AI）在医疗服务行业中的应用和影响
《基于观察数据的可解释的人工智能驱动的2型糖尿病治疗指南》
本文探讨了利用可解释的人工智能（AI）技术，从观察性数据中制定精确的、结构化的、数据支持的2型糖尿病治疗进展指南。
《召唤GPT医生：从临床记录中提取信息以优化患者预测》
这篇文章探讨了如何利用大语言模型，从临床记录中提取信息来改进患者预后预测。传统的医疗预测模型主要依赖于电子病历中的结构化数据
《梅奥展望：人工智能如何重塑医院》
这份报告分析了梅奥诊所（Mayo Clinic）对人工智能（AI）的投资活动，以此预测AI如何重塑未来医院的面貌。
《心理健康知识增强的、基于大语言模型的社交网络危机干预文本迁移识别方法》
这篇题为《心理健康知识增强的、基于大语言模型的社交网络危机干预文本迁移识别方法》的文章提出了一种基于大语言模型的社会网络危机干预文本迁移识别方法
《通过高质量数据推进医学表征学习》
这篇题为《通过高质量数据推进医学表征学习》的文章关注的是高质量医学多模态数据集对模型性能的影响，并提出了一个名为“开放PMC”的高质量医学数据集
《用于评估健康语言模型的可扩展框架》
这篇题为《用于评估健康语言模型的可扩展框架》提出了一种名为“自适应精确布尔评估”的新框架，用于更有效、更经济地评估应用于医疗保健领域的开放式生成式大语言模型。
《将大语言模型与人类专业知识相结合，用于电子病历中的疾病检测》
本文提出了一种利用大语言模型高效识别电子病历中多种疾病的新方法。该方法旨在克服传统疾病检测方法中存在的局限性
《针对超声心动图数据不足的基于模态分解和掩码自编码器的心力衰竭预测》
本文提出了一种基于模态分解与掩码自编码器的深度学习框架，旨在利用稀缺的超声心动图数据库实现心力衰竭的准确预测。
《用于实时手术风险监控的以人为本开发可解释人工智能框架》
这篇文章描述了“我的手术风险”系统的用户中心化设计过程，“我的手术风险”是一个可解释的人工智能临床决策支持系统，用于实时预测手术患者术后9种并发症的风险。
《人体数字孪生在个性化医疗中的应用：综述与未来展望》
《人体数字孪生在个性化医疗中的应用：综述与未来展望》一文深入探讨了人体数字孪生技术在个性化医疗领域的应用前景及其面临的挑战。