数字医疗
《利用大型语言模型重新定义数字健康接口》
本文探讨了大语言模型（LLM）在数字健康领域的新应用，并提出了一种利用大语言模型作为数字健康工具与临床医生之间桥梁的全新方法。
电子书：《医疗和医学科学中的人工智能与机器学习：最佳实践与陷阱》
《医疗和医学科学中的人工智能与机器学习：最佳实践与陷阱》这本新书旨在为医疗保健行业的专业人士提供关于人工智能（AI）和机器学习（ML）技术的深入见解。
电子书：《数字健康2024（第五版）》
《数字健康2024（第五版）》是一本专业指南，由多位领域专家撰写，旨在为行业提供关于数字健康的相关知识和法律法规的全面指导。内容概述引言
《“麦迪卡尔”：整合知识图谱作为大语言模型的辅助工具，以增强电子病历的临床诊断能力》
本文提出了一个名为“麦迪卡尔”的框架，旨在通过结合大型语言模型（LLM）和知识图谱（KG）来提升电子病历（EMR）的临床诊断能力。
《利用深度计算模型进行逆向推理，实现心肌梗死的心脏数字孪生》
本文探讨了心肌梗死（MI）的心脏数字孪生（CDT）技术，这是一种能够提供个性化心脏功能评估的非侵入性方法。
《利用大语言模型实现零样本临床试验患者匹配》
确定符合临床试验条件的患者是将新药推向市场的关键瓶颈。三分之一的临床试验失败是因为他们无法招募到足够的患者，招募费用平均占试验预算的32%。
博士论文：《肿瘤学中的机器引导的活检分析：通过深度学习促进诊断可及性和生物医学发现》
在当今医学中，个性化治疗和精准医学正日益受到重视。本论文探讨了深度学习在肿瘤活检数据分析中的应用，旨在提升诊断效率和促进生物医学发现。
《动态雾计算提升医疗应用中大语言模型执行效率》
随着数字技术与医疗保健的融合，通过电子病历（EHR）、可穿戴设备和数字健康App等，生成了海量的医疗数据。
《“艾乐”：经微调的开源医疗大语言模型系列》
在医疗领域中，精确的信息传递和知识获取至关重要。然而，当前的通用语言模型在面对医疗专业内容时常常显得力不从心，无法提供足够的专业性和准确性。
《利用转换器实现零样本健康轨迹预测》
美国的医疗成本高居全球之首，但质量和安全性却不尽如人意。尽管电子病历已经普及，现有的决策支持技术多为基于规则的系统，其有效性受到局限。
《利用电子病历实现基于大语言模型的少样本疾病预测：一种结合预测智能体推理和批评智能体指导的新方法》
大语言模型（LLMs）已成为包括医疗保健在内的各个领域的强大工具。这些模型是在大量文本数据上训练的，使它们能够在多个领域对广泛的知识进行编码。
博士论文：《用于高通量生物数据的机器学习方法》
《用于高通量生物数据的机器学习方法》是美国麻省理工学院的一篇博士论文，该论文旨在探讨和解决高通量生物组学数据在机器学习分析中遇到的特定算法挑战。
《医疗中的合成数据生成方法：开源工具及方法综述》
本文综述了医疗保健领域合成数据生成方法的应用和效果
《用于人类病理学的多模态生成人工智能“副驾驶”》
本文介绍了一个名为“病理聊”的多模态生成式人工智能（AI）助手，旨在为病理学领域提供决策辅助。
《医疗数据策略现代化指南》
《医疗数据策略现代化指南》为医疗机构提供了一套全面的数据策略，旨在帮助医疗机构通过现代化的数据策略来应对日益增长的医疗数据的规模、多样性和复杂性
博士论文：《神经振荡的状态空间建模：利用睡眠脑电图评估阿尔茨海默病的神经病理学》
这是一篇关于神经振荡状态空间建模的研究论文，旨在开发一套新的方法，通过睡眠脑电图（EEG）评估阿尔茨海默病（AD）的神经病理学变化。
《“图谱医疗”：利用个性化知识图谱优化医疗预测》
医疗行业的数字化带来了大量电子病历数据的积累，这些数据包含了有关患者、治疗等有价值的信息。
《人工智能驱动的精准健康与数字健康决策支持系统》
本文探讨了人工智能（AI），特别是强化学习（RL）在精准健康和数字健康领域中的应用前景。
电子书：《数字健康和无线解决方案》
。本次大会于2024年5月7-8日在芬兰的奥卢市召开。数字化转型正在重塑医疗工具、医疗机构和运营模式。
研究报告：《一个治疗学大语言模型》
《一个治疗学大语言模型》是一篇探讨大语言模型（LLM）在治疗领域应用的研究报告。开发治疗药物是一项复杂且成本高昂的过程，通常需要10到15年