Capital Medical University

6 篇关联报道

medRxiv 2026年10月6日
未确诊高血压筛查换用PU学习：漏诊从1237例降到729例，灵敏度升到0.817
在4.3万名中国社区成人中，把未确诊高血压筛查当作正例-未标注学习来处理，独立测试集上灵敏度达到0.817，漏诊729例，比标准XGBoost少41.1%。
Capital Medical University Beijing Anzhen Hospital University of Arizona Zhuofan Zhan Lizhu Guo Qiuyu Wang Hanfei Yang Boyang Li Huanqi Wu Liangkun Shi
弹性网络正例-未标注学习高血压筛查随机森林 SHAP特征归因两阶段可靠样本重建梯度提升树（XGBoost）
The FASEB Journal 2026年9月30日
整合代谢组学、孟德尔随机化与机器学习，研究锁定苯丙氨酸及其转运体SLC6A14作为胰腺癌诊断与治疗候选靶点
该研究整合血浆代谢组学、孟德尔随机化与机器学习，在55种血浆代谢物中确认苯丙氨酸与胰腺癌存在因果关联（IVW OR=1.641，95% CI 1.052–2.562，p=0.029），据此筛选出8个相关差异基因并用12种算法共113种组合构建随机森林诊断模型（训练集AUC 0.994，三个外部验证集AUC 0.918、0.983、0.923），再以SHAP锁定SLC6A14为核心基因，通过单细胞测序、模拟基因敲除、分子对接与动力学模拟提示染料木素（genistein）可稳定结合SLC6A14，并在BxPC-3与HPDE6-C7细胞对中用RT-qPCR验证了5个建模基因的高表达。
该研究整合血浆代谢组学、孟德尔随机化与机器学习，在55种血浆代谢物中确认苯丙氨酸与胰腺癌存在因果关联（IVW OR=1.641，95% CI 1.052–2.562，p=0.029），据此筛选出8个相关差异基因并用12种算法共113种组合构建随机森林诊断模型（训练集AUC 0.994，三个外部验证集AUC 0.918、0.983、0.923），再以SHAP锁定SLC6A14为核心基因，通过单细胞测序、模拟基因敲除、分子对接与动力学模拟提示染料木素（genistein）可稳定结合SLC6A14，并在BxPC-3与HPDE6-C7细胞对中用RT-qPCR验证了5个建模基因的高表达。
Changsha Central Hospital Capital Medical University University of South China Beijing Friendship Hospital Xing Liu Fangfang Qin Yibin Li Jianghong Ou
arXiv 2026年9月25日
NeuroSymb-MRG 用可微溯因推理与主动不确定性最小化生成放射报告，在 IU X-ray 与 MIMIC-CXR 上把 BLEU-1 提升到 0.602 与 0.487
该工作提出 NeuroSymb-MRG 框架，把图像特征映射为概率化临床概念，用可微逻辑层（乘积 t-范数 AND、概率和 OR、可学习门控 α）组合多跳溯因推理链，经规则解码器填入约 120 个模板并叠加检索证据与受限 LLM 改写，再用基于规则级预测熵（5 次 MC-dropout）与 k-center 多样性的主动采样（每轮 k=16）驱动临床医生在环审核；在 IU X-ray 与 MIMIC-CXR 上，BLEU-1 至 BLEU-4、ROUGE-L、METEOR 均优于所列代表性基线，例如 IU X-ray BLEU-1 为 0.602、MIMIC-CXR BLEU-1 为 0.487。
该工作提出 NeuroSymb-MRG 框架，把图像特征映射为概率化临床概念，用可微逻辑层（乘积 t-范数 AND、概率和 OR、可学习门控 α）组合多跳溯因推理链，经规则解码器填入约 120 个模板并叠加检索证据与受限 LLM 改写，再用基于规则级预测熵（5 次 MC-dropout）与 k-center 多样性的主动采样（每轮 k=16）驱动临床医生在环审核；在 IU X-ray 与 MIMIC-CXR 上，BLEU-1 至 BLEU-4、ROUGE-L、METEOR 均优于所列代表性基线，例如 IU X-ray BLEU-1 为 0.602、MIMIC-CXR BLEU-1 为 0.487。
NYU Langone Health Fudan University Capital Medical University First People's Hospital of Foshan University of Macau University of Science and Technology Beijing Peking University Tsinghua University Chunlei Meng Muge Qi Li Bao Qi Zhao (124612)Wei Luo (80175)Yiqing Lyu Wenxin Zhang Simon Fong
Topic Modeling Multimodal Machine Learning Applications Radiology practices and education
Zhonghua yi xue za zhi 2026年9月15日
人工智能赋能脊柱畸形外科：从临床评估到决策整合
该文从临床专家视角综述人工智能（尤其是深度学习）在脊柱畸形外科影像学参数测量、手术风险预测与个体化方案制定等核心环节的应用进展与价值，剖析技术推广瓶颈，并展望“人机共智”方向，主张AI与临床经验融合可推动学科从“标准化治疗”向“精准化个体化治疗”转型并构建智慧诊疗体系。
该文从临床专家视角综述人工智能（尤其是深度学习）在脊柱畸形外科影像学参数测量、手术风险预测与个体化方案制定等核心环节的应用进展与价值，剖析技术推广瓶颈，并展望“人机共智”方向，主张AI与临床经验融合可推动学科从“标准化治疗”向“精准化个体化治疗”转型并构建智慧诊疗体系。
Capital Medical University Beijing Chao-Yang Hospital, Capital Medical University Y Hai J X Huang Z H Feng
Movement Disorders Clinical Practice 2026年9月15日
特发性震颤TETRAS评分的最小临床重要差值
本研究利用TRANQUIL多中心随机对照试验的数据，采用基于锚定法（CGI-I与PGI-I）及ROC分析，为特发性震颤常用的TETRAS改良日常生活活动量表（mADL）和mADL11量表估计最小临床重要差值（MCID），推荐基于患者报告的MCID分别为-6.2和-4.1。
Tianjin Medical University General Hospital Zhejiang University Columbia University Xuan Wu Hospital of the Capital Medical University Sir Run Run Shaw Hospital Capital Medical University University of Minnesota University of Cincinnati Zhi Yang Yuan Yuan William G. Ondo Kelly E. Lyons Hu Yongsheng Zhen Zhang Wen Lv Alberto J. Espay
Chinese Medical Journal 2026年9月15日
早期肝纤维化的无创检测：进展与挑战
这篇综述系统评估了用于早期肝纤维化（F1–F2）检测的现有与新兴无创检测手段，涵盖血清标志物、分子影像探针、人工智能影像分析、尿液/呼气/唾液等替代生物流体、肠道菌群及多组学整合模型，指出这些方法虽在诊断性能上展现潜力，但普遍受限于验证不足、标准化缺失与临床路径整合困难，并提出分层诊断框架作为近期落地路径。
这篇综述系统评估了用于早期肝纤维化（F1–F2）检测的现有与新兴无创检测手段，涵盖血清标志物、分子影像探针、人工智能影像分析、尿液/呼气/唾液等替代生物流体、肠道菌群及多组学整合模型，指出这些方法虽在诊断性能上展现潜力，但普遍受限于验证不足、标准化缺失与临床路径整合困难，并提出分层诊断框架作为近期落地路径。
National Clinical Research Center for Digestive Diseases Capital Medical University Beijing Friendship Hospital Caihong Wang Zhi Chen Wen Zhang Hong Li Ruoyu Gao Wei Chen Ziyan Pan Hong You

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未确诊高血压筛查换用PU学习：漏诊从1237例降到729例，灵敏度升到0.817

整合代谢组学、孟德尔随机化与机器学习，研究锁定苯丙氨酸及其转运体SLC6A14作为胰腺癌诊断与治疗候选靶点

NeuroSymb-MRG 用可微溯因推理与主动不确定性最小化生成放射报告，在 IU X-ray 与 MIMIC-CXR 上把 BLEU-1 提升到 0.602 与 0.487

人工智能赋能脊柱畸形外科：从临床评估到决策整合

特发性震颤TETRAS评分的最小临床重要差值

早期肝纤维化的无创检测：进展与挑战