数字医疗
《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。
电子书：《展望健康信息学和数字健康的未来》
《展望健康信息学与数字健康的未来》聚焦于健康信息学和数字健康领域，涵盖了众多研究成果与实践探索，为该领域的发展提供了丰富的见解和方向。
《大语言模型在儿科抑郁症辅助诊断中的应用》
这篇文章探讨了利用大语言模型 (LLM) 辅助儿科抑郁症诊断的可行性。研究人员发现，传统的抑郁症筛查方法，如PHQ-9抑郁症筛查量表，在儿科初级保健中应用受限
《系统性综述：人工智能生成的文本到视频技术在医学教育中的应用》
这篇系统性综述评估了人工智能 (AI) 生成文本转视频技术在医学教育中的应用现状。
《外科人工智能中大视觉-语言模型的系统性评估》
这篇文章对大视觉-语言模型在外科手术人工智能领域的应用进行了系统的评估。研究人员对11个最先进的视觉-语言模型进行了评估
《利用大语言模型自动判定心血管事件》
《利用大语言模型自动判定心血管事件》一文提出了一种利用大语言模型 (LLM) 自动判定心血管事件的新颖框架
《“团鉴”：支持医疗仿真培训中团队反思讨论的多模态学习分析系统》
《“团鉴”：支持医疗仿真培训中团队反思讨论的多模态学习分析系统》一文探讨了人工智能（AI）驱动的多模态学习分析系统“团鉴”在医疗仿真教育培训中的应用。
《屏幕之外：生成式人工智能对患者学习和医患关系的影响》
随着生成式人工智能技术的快速发展，其在医疗健康领域的应用日益广泛，特别是在患者教育和医患关系方面展现出巨大的潜力与挑战。
《多AI智能体团队框架在脓毒症治疗中的应用》
一、研究背景与目的脓毒症是一种危及生命的全身性感染并发症，其治疗需要多学科团队的快速协作。
《超越既定脚本：测试大语言模型在医疗中真实患者沟通风格中的应用》
这篇文章探讨了大语言模型在模拟真实患者沟通风格方面的潜力，并将其应用于医疗领域的教育和培训。
《多模态人工智能根据临床前数据预测药物组合的临床疗效》
。该项研究提出了一种名为“迈瑞格”的多模态人工智能模型，旨在通过整合药物结构、分子路径、细胞活力和转录组数据等多模态临床前数据，预测药物组合的临床疗效和安全性。
《人工智能驱动的情绪识别结合脑电图技术助力下一代精神健康》
这篇文章探讨了利用人工智能驱动的脑电图情绪识别技术来改善下一代精神健康的方法。文章指出，随着现代社会心理健康问题的日益严重
《2025年度观察清单：医疗人工智能》
人工智能（AI）在医疗领域的应用正以前所未有的速度发展，为医疗系统带来效率提升、诊断优化和患者体验改善的同时，也伴随着伦理、隐私和资源分配等复杂挑战。
《“术智联”： 基于思维链推理的手术智能多智能体工作流》
近年来，随着人工智能技术的快速发展，视觉语言模型在医疗领域展现出巨大的潜力，尤其是在外科手术场景理解方面。