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11-032025
多组学融合技术前沿（上）——多层次生命图谱的构建与临床转化 多组学融合技术前沿（上）——多层次生命图谱的构建与临床转化多组学时代的范式跃迁生物信息学正从单一基因组分析迈向多维度、系统性的组学融合。中心法则（DNA→RNA→蛋白质→功能）为多组学提供了天然的层级框架，而疾病机制的复杂性则驱动研究者超越单一数据维度，整合基因组、表观组、转录组、蛋白组与代谢组，实现对病理过程的全景式解析。这一范式跃迁不仅是技术进步的必然，更是精准医学落地的核心支撑。分辨率革命：从...
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11-032025
npj flexible electronics | 荷兰埃因霍温理工大学开发可穿戴的柔性超声贴片：将专业医疗监测带入日常生活 10月13日，发表在《npj Flexible Electronics》上的一项突破性研究，展示了一种新型的超声成像系统，由来自荷兰埃因霍温理工大学和荷兰应用科学研究组织等团队完成，该系统巧妙地融合了柔性电子、低功耗芯片设计和前端数据压缩技术，一举攻克了长期阻碍可穿戴超声设备走向实用的三大“拦路虎”：如蛛网般复杂的内部连接、无法承受的电池功耗以及海啸般的数据传输量。01三大挑战：可穿戴超声的“不可能三角”该研究旨在开发可穿...
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10-172025
nature medicine（一区IF=50.0）|在全国范围内真实实施人工智能在基于人群的乳房X光检查筛查中进行癌症检测 这篇文章题为 《Nationwide real-world implementation of AI for cancer detection in population-based mammography screening》，发表于 Nature Medicine（2025年3月，31卷：917–924）。文章由 Nora Eisemann、Stefan Bunk、Trasias Mukama、Hannah Baltus、Susanne A. Elsner、Timo Gomille、Gerold Hecht、Sylvia Heywang-Köbrunner、Regine Rathmann、Katja Siegmann-Luz、Thilo Töllner、Toni Werner Vomweg、Christian...
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10-162025
Nature Biomedical Engineering ｜AI时代的药物智慧：DrugGPT如何改变临床用药安全 近期，西湖大学郑冶枫团队联合牛津大学、腾讯天衍实验室及英国多家顶尖医学机构，共同开发了一种基于知识协作机制的大语言模型药物分析系统——DrugGPT。该系统针对现有大语言模型在医疗场景中易产生“幻觉”、缺乏可追溯证据等关键痛点，创新性地引入三大协同模块：问诊分析模块（IA-LLM）、知识获取模块（KA-LLM）与证据生成模块（EG-LLM），实现药物推荐、剂量调整、不良反应识别、药物相互作用预测及药理学问答五大临床任务...
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10-162025
多模态深度学习助力阿尔茨海默病精准诊断：来自〈Nature Communications〉的新突破 这篇题为《Multimodal deep learning for Alzheimer’s disease dementia assessment》的研究论文由Shangran Qiu、Matthew I. Miller、Prajakta S. Joshi等多位学者合作完成，作者团队来自美国波士顿大学医学院（医学系、物理系、解剖与神经生物学系）、杜兰大学公共卫生与热带医学院、内布拉斯加大学医学中心放射科，以及中国北京协和医院神经内科。论文发表于《Nature Communications》。研究聚焦于当前阿尔茨海默病（AD）及...
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10-152025
《Nature》子刊：AI赋能糖尿病心血管风险新预测——从科学突破到全民健康守护 在全球糖尿病与心血管疾病高发的当下，如何用前沿科技守护亿万患者的生命健康？2025年9月25日，发表在国际顶级期刊《Scientific Reports》（Nature子刊）的一项研究，首次将Boruta特征选择算法与多种机器学习模型深度融合，开发出面向2型糖尿病（T2DM）患者的心血管疾病（CVD）风险智能预测平台。该模型不仅在大样本真实世界数据中实现了预测能力的显著提升，更以开放式在线工具的形式，推动精准医疗走进临床一线和普通家庭。本...
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10-142025
Nature重磅研究：大模型让你变得更聪明还是更笨，增强创造力还是在扼杀 大语言模型究竟是在增强我们的创造力，还是在悄悄地将其扼杀？最新的权威研究给出了一个出人意料，又在情理之中的答案：它两者都在做，而你最终是变得更聪明还是更“笨”，完全取决于你让它帮你做什么。这听起来像句废话，但背后藏着一个极为关键的机制。一项发表于《自然》期刊的最新研究中，科学家们发现，当人们处理简单的创意任务时，有大语言模型协作的团队，其创造力评分比纯人类团队更高。但在面对复杂的创意任务时，情...
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10-132025
The Lancet Digital Health(一区，IF=24.1)中国CT血管造影图像颅内动脉瘤检测的深度学习模型 本文题为《A deep-learning model for intracranial aneurysm detection on CT angiography images in China: a stepwise, multicentre, early-stage clinical validation study》，由胡斌等人共同完成，作者单位包括南京大学医学院、徐州医科大学等机构，发表于《The Lancet Digital Health》。该研究在中国开展多中心，开发CTA颅内动脉瘤检测AI模型，经四阶段验证：AI单独诊断灵敏度超医生，辅助医生后AUC、灵敏度提升，阅片...
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10-132025
Nature medicine 2025 用于疾病诊断辅助的通用医学语言模型 ✦前言✦本期分享的是北京邮电大学的王光宇研究团队于2025年发表在Nature Medicine上的论文：《A generalist medical language model for disease diagnosis assistance》。该研究提出了当前已知参数规模最大的开源医学语言模型 MedFound (176B)，并在此基础上构建了通用医学诊断大语言模型MedFound-DX-PA。该模型展现出与临床专家相媲美的医学知识储备及诊断推理能力，能够为多种临床场景下的疾病诊断提供高效、准确的辅助支持...
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10-012025
大规模语言模型在医疗领域的应用概述 概述○ 该研究论文综述了在医疗领域中大型语言模型（LLMs）的最新应用，并强调了它们在提升医疗质量方面的转变性作用。○ LLMs能够处理来自不同医学领域的大量数据，对医生、医疗提供者和患者提供有力支持。○ 论文探讨了LLMs在癌症诊断、牙科学、肾病学、皮肤科学等各个医学专业的应用，并介绍了LLMs在医学专业中的方法学、不同数据类型的处理方式以及在医疗领域的实际应用案例。○ 该综述强调了LLMs在改善患者护理、简化医疗...
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