数字医疗
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
《利用生成式人工智能和基础模型实现个性化医疗：利用深度学习算法的预测分析和定制治疗方案》
在个性化医疗这一蓬勃发展领域的推动下，医疗服务的格局正在经历着一种朝着更加以患者为中心的方式的范式转变。
电子书：《用于医疗创新的合成数据的终极指南》
医疗行业正在经历一场数据驱动的革命，但数据隐私和安全问题却成为了一大障碍。合成数据（Synthetic Data）作为一种创新解决方案，可以帮助解决这些问题。
电子书：《转型精准医疗：数字健康与人工智能的交汇》
精准医疗正在彻底改变医疗保健行业，重塑传统方法，使其与患者个体特性保持一致。这一转变是由数字医疗技术和人工智能（AI）的融合所推动的
《足底热成像是表征糖尿病足溃疡风险的有效数字生物标志物吗？》
高达三分之一的糖尿病患者一生中会出现足部溃疡。这些溃疡不太好愈合，其中近60%的人会感染，20%的感染者需要手术截肢。
《通过大语言模型支持的检索增强生成技术生成可解释的生物医学假设》
生物医学研究中的假设生成过程对于揭示新的蛋白质与疾病的关联、了解发病机理和揭示治疗潜力至关重要。
《数字欧洲执委会对2024-2029年欧盟数字健康政策的建议》
数字欧洲执委会提出本建议旨在弥合欧盟数字健康行业与政策制定者之间的鸿沟。该委员会由来自领先的医疗保健和技术公司的高级管理人员组成。