研究报告：《数字健康趋势（2024）：对研究和患者诊治的影响》

这份2024年12月发布的、题为《数字健康趋势（2024）：对研究和患者诊治的影响》的研究报告

《医学中的生成式人工智能》

这篇题为《医学中的生成式人工智能》的文章全面探讨了生成式人工智能在医学领域的应用和挑战。

《用于数字孪生实时仿真的基于热力学的图神经网络》

本文提出了一种新颖的混合模型，用于实时仿真数字孪生人体器官，特别是肝脏组织。该模型结合了图神经网络的几何偏差和基于热力学原理的物理偏差

《医疗领域的人工智能智能体架构和临床决策》

《医疗领域的人工智能智能体架构和临床决策》一文探讨了人工智能(AI)智能体在医疗领域临床决策中的作用，重点比较了医生和智能体的决策过程、架构和方法。

《“瑞瑟”：一种基于大语言模型的半结构化精神健康访谈的可扩展分析方法》

《“瑞瑟”：一种基于大语言模型的半结构化精神健康访谈的可扩展分析方法》一文介绍了一种利用大语言模型（LLM）的专家指导下的自动化流程 ——“瑞瑟”

《利用非典型表征重校准提升医疗大语言模型置信度》

《利用非典型表征重校准提升医疗大语言模型置信度》一文深入研究了大语言模型（LLMs）在医疗领域的应用，特别是其置信度校准问题

《生成式人工智能在病理学和医学中的应用：深入探究》

这篇题为《生成式人工智能在病理学和医学中的应用：深入探究》的文章深入研究了生成式人工智能 (Gen AI) 在医学领域的变革潜力

综述：《应对数字健康中生成式人工智能的六大挑战》

随着人工智能系统在多个任务上超越人类表现，生成式人工智能工具在医疗领域的应用日益增多。这些工具能够创建文本、图像和其他内容，对于提高医疗工作效率具有显著潜力。

深度学习算法设计CRE，机器学习引领细胞特异性反式调控元件设计，临床应用的新纪元

导读在生物医学研究中，细胞特异性反式调控元件（cell-type-specific cis-regulatory element

《设计数字化患者体验：数字健康设计框架》

《设计数字化患者体验：数字健康设计框架》一文探讨了改善数字化患者体验的设计流程、挑战和策略。

《基于大语言模型的文本到表格的合成患者数据生成方法》

这篇题为《基于大语言模型的文本到表格的合成患者数据生成方法》的文章提出了一种新颖的方法，用于生成合成患者数据，即无需访问原始数据，仅需对所需数据库的描述

《公共医疗卫生中的人工智能：准备情况评估工具包》

《公共医疗卫生中的人工智能：准备情况评估工具包》是一份旨在帮助各国政府评估其在公共医疗卫生领域整合人工智能 (AI) 的准备情况

美国医疗研究与质量署：《健康素养通用预防措施工具包（第三版）》

2024年3月更新的《健康素养通用预防措施工具包（第三版）》是由美国医疗研究与质量署开发和推广的一套工具包，是一本为医疗机构和医护人员提供指导的重要资源

《人工智能驱动的精准医疗：通过个性化干预转型医疗》

随着科技的飞速发展，人工智能正逐步渗透到各个行业，而医疗保健领域无疑是其中最为关键和复杂的之一。

《从“以人为中心的人工智能”到“共生人工智能”：聚焦医疗应用》

《从“以人为中心的人工智能”到“共生人工智能”：聚焦医疗应用》一文深入探讨了人工智能的发展趋势，尤其是从“以人为中心的人工智能”向“共生人工智能”的转变