数字医疗
电子书：《应用护理信息学之创新》
健康信息技术的使用对于全球护理服务变得越来越重要，这便需要更加关注该技术的创新使用。
《利用大语言模型进行语义临床试验匹配的患者记录解释》
临床试验对于推进科学发现、改善患者治疗和推动医学创新至关重要。它们的重要性在肿瘤学领域尤为明显，因为它们可以为替代治疗方案有限的肿瘤患者提供可能的治疗选择。
《用人工智能转型心血管医疗：从发现到实践》
人工智能（AI）有可能改变心血管医疗实践和研究的各个方面。临床医生和科技工作者已经在他们的工作中与人工智能进行了互动
《利用数字孪生和元宇宙技术为健康消费者提供混合疾病预测方法》
当今时代，社会正经历着人口老龄化的重大转变。伴随这一老龄化趋势的是慢性病发病率的逐渐上升。
《迈向知识注入的自动化疾病诊断助手》
互联网的发展主要是为了提供全球获取信息的途径。在过去的几年里，互联网已成为访问医疗保健相关信息的最受欢迎和最可靠的平台之一。
《用于虚拟治疗评估的心脏数字孪生流程》
《用于虚拟治疗评估的心脏数字孪生流程》是一篇关于心脏数字孪生技术在虚拟治疗评估中应用的研究论文。
《利用医学知识图谱构建用于诊断预测的大语言模型》
电子病历（EHR）的普遍使用和日常医疗记录的标准化文书实践是患者医疗连续性不可或缺的组成部分，它提供了患者医疗保健轨迹的综合而全面的描述，包括病情状况、诊断和治疗方案等。
博士论文：《基于人体肠道微生物群和代谢物组的健康状况计算预测》
肠道内的一系列微生物被称为肠道微生物群，对人类的整体健康至关重要。
《通过自动生成和丰富知识图加速医学知识发现》
虽然曾经被认为是早期人工智能(AI)研究的遗物，但知识图谱(KGs)近年来经历了惊人的复苏。
《利用大型语言模型增强电子病历对阿尔茨海默病发病风险的预测》
阿尔茨海默病（AD）是65岁及65岁以上美国人的第五大死因。筛查和早期发现阿尔茨海默病和相关痴呆症对于及时干预和确定临床试验参与者至关重要。
《X光胸片智能体：用于胸部X光片判读的、具有不确定性感知的放射学报告的视觉语言模型》
医学领域包括通过分析患者病史、评估症状、解读医学扫描以及考虑医务人员可用的任何其它相关数据来诊断疾病和病症的过程。
《治疗反应和癌症疗效的计算预测》
肿瘤的治疗发展仍然具有挑战性。虽然在某些情况下取得了重大进展，但进展仍然缓慢而渐进。
《函数时间变换模型及其在数字健康中的应用》
可穿戴和传感器技术的进步实现了为个人用户量身定制的实时、详细的生理和行为信号的采集。
博士论文：《受生理学启发的深度学习可改善心力衰竭的管理》
心力衰竭是一种越来越普遍的疾病，它会带来严重的发病率和死亡率。
《利用多模态数据集增强药物不良事件检测：语料库创建和模型开发》
药物不良事件（ADE）包括药物使用造成的任何伤害，无论是意外、超说明书用药，还是由于用药差错造成的。
《基于大语言模型的生成式人工智能医学实体数据抽取器》
人工智能（AI）在医疗保健中的整合，特别是通过电子病历的整合，标志着医疗技术的重大进步。
博士论文：《从电子病历中生成忠实完整的医院病程小结》
这篇题为《从电子病历中生成忠实完整的医院病程小结》的博士论文解决了从电子病历（EHR）中生成准确而全面的住院小结的挑战，以减轻临床医生的管理负担并缓解他们的职业倦怠风险。
《主动脉狭窄个性化血流动力学的人工智能多模态建模》
《主动脉狭窄个性化血流动力学的人工智能多模态建模》一文提出了一种人工智能驱动的计算框架，用于利用患者特异性计算机断层扫描（CT）成像数据对主动脉狭瓣窄（AS）血流动力学进行个性化建模。
《利用经知识调整后的大语言模型自动提取临床数据》
《利用经知识调整后的大语言模型自动提取临床数据》一文提出了一种利用经知识调整后的大语言模型（LLMs）从医学影像报告和临床报告中自动提取临床数据的新框架。
《范围综述：利用大型语言模型分析解释电子病历》
《范围综述：利用大型语言模型分析解释电子病历》一文探讨了大语言模型（LLM）在电子病历分析和解释中的应用，重点关注这项技术在医疗保健中的潜在应用、当前应用和未来影响。