数字医疗
《“急救对话”：基于多大语言模型智能体的合成多人急救医疗对话生成》
一、研究背景与动机在医疗人工智能领域，构建能够进行“对话式诊断预测”的模型是当前的前沿方向。
《临床规模下的人机交互优化：将生产信号转化为更安全、更人性化的对话》
随着大语言模型（LLM）在医疗领域的广泛应用，传统的静态医学问答基准（如MedQA、PubMedQA等）虽然在推动模型能力评估方面发挥了重要作用
《“症智通”
一、研究背景与核心痛点1.1 生成式医疗AI的信任危机随着大语言模型在医疗领域的广泛应用
《智能体型AI与医生在临床病史采集中的对比表现：基于多大语言模型的结构化框架评估》
一、研究背景与核心问题临床病史采集是诊断推理、分诊和治疗规划的基石。然而，在现实的门诊环境中，医生常常面临巨大的时间压力和文书记录负担。
《从概念到临床：全科远程医疗中自主AI部署的真实世界证据》
本文综述了一项于2026年发布的关于多智能体大语言模型（LLM）系统在全科远程医疗中应用的前瞻性真实世界研究。
《用于痴呆症多模态特征刻画与风险评估的多学科AI专家团队》
一、引言：破解“黑盒”困境，构建可解释的临床AI助手在神经内科的临床实践中，诊断阿尔茨海默病或血管性痴呆并非基于单一的测试，而是一个极其复杂的多模态推理过程。
《“医道经纬”：基于智能体的医疗AI端到端评估框架》
一、引言随着人工智能（AI）在医疗领域的广泛应用，如何准确评估医疗AI系统的性能成为关键问题。
《切断捷径：大语言模型多跳医学推理的拓扑正则化基准》
一、 引言：从“死记硬背”到“深度推理”的跨越在医疗人工智能的发展历程中，大语言模型虽然在MedQA、PubMedQA等基准测试中取得了专家级的成绩
《“善姿”：用于外科手姿与错误识别的多视角数据集及基准》
一、引言：外科教育培训的“数据荒漠”与“视角瓶颈”在外科医生的成长历程中，从医学生到专家的蜕变依赖于无数次的技能磨练与反馈。
《“普里斯马”: 迈向负责任的药品知识管理的规范性信息基础设施》
一、引言：药学AI的“结构性脆弱”与“根源性错位”在2026年的当下，人工智能在药学实践中的应用已从简单的辅助工具演变为深度的决策参与者。
《基于人工智能的常规磁共振图像心脏形状重建》
一、 引言：构建心脏数字孪生的几何基石在精准医疗和计算生物力学的前沿领域，构建患者特异性的“心脏数字孪生”已成为心血管疾病诊断与治疗规划的核心愿景。
《医疗AI研究员》
一、 引言：医疗AI科研的“自动化瓶颈”2026年的医疗人工智能正处于一个临界点。
《“医疗蜂群”：去中心化多智能体协作框架在医疗推理中的应用》
一、引言与研究背景近年来，大语言模型在医学推理任务中展现出强大的能力，广泛应用于疾病诊断、治疗建议和临床决策支持等场景。
《利用反事实多智能体推理改进临床诊断》
。该研究直面大语言模型在医疗诊断中“缺乏深度证据验证”的痛点，通过模拟临床医生的“假设性思考”过程，显著提升了诊断的准确性与可解释性。
《数学保证的隐私保护电子病历转换：人机协同设计方案》
《数学保证的隐私保护电子病历转换：人机协同设计方案》一文直面当前医疗AI面临的“数据孤岛”与“黑盒计算”难题，利用AI辅助设计的方法
《多智能体算法护理系统对可信AI的可辩驳性需求》
一、 引言：多智能体系统的崛起与“解释性”的局限2026年的医疗人工智能正处于从“辅助工具”向“算法医疗系统”进化的临界点。
从“概率猜谜”到“确定性记忆”：《“医链珠”：构建可信医疗AI的智能体原生、不可变数据基座》
一、 引言：2026年的医疗AI悖论与“语境错位”危机2026年的医疗人工智能领域正处于一个关键的十字路口。
《大语言模型在NHS基层医疗药物安全审查中的真实世界评估》
一、研究背景与意义用药安全是全球医疗行业面临的重大挑战。世界卫生组织估计，全球每年因用药错误造成的经济损失高达420亿美元，占全球医疗卫生总支出的近1%。
《基于AI推理的患者-临床试验匹配系统》
临床试验是推动医学创新、实现治疗突破的核心环节，而患者与试验的精准匹配是提升招募效率、加速研究进程的关键。
《“电子病历导航员”：面向异构电子病历的患者级临床问题应答多智能体系统》
《“电子病历导航员”：面向异构电子病历的患者级临床问题应答多智能体系统》一文提出了一种名为“电子病历导航员”的多智能体框架