Rambam Health Care Campus

该研究开发并验证了开源临床模拟评估框架DiagnosticXchange，让AI系统在模拟医院中通过开具检查、申请影像和操作来诊断病例，并将每个动作映射到CPT编码以量化成本、时间、工作相对价值单位和侵入性；用8个大语言模型在19个专科的216个同行评审病例上完成1728次会话，结果显示三个系统准确率几乎相同（93.5%–94.0%）却在成本上差异显著（P<.001，最高与最低相差1.75倍）、医生监督需求相差2.1倍，最高效系统在5000美元内解决86%病例而最耗资源系统需10000美元才能达到同等准确率，无监督聚类识别出3种推理策略且行为特征比系统身份更能预测资源消耗（AIC 4683对50

该研究开发并验证了开源临床模拟评估框架DiagnosticXchange，让AI系统在模拟医院中通过开具检查、申请影像和操作来诊断病例，并将每个动作映射到CPT编码以量化成本、时间、工作相对价值单位和侵入性；用8个大语言模型在19个专科的216个同行评审病例上完成1728次会话，结果显示三个系统准确率几乎相同（93.5%–94.0%）却在成本上差异显著（P<.001，最高与最低相差1.75倍）、医生监督需求相差2.1倍，最高效系统在5000美元内解决86%病例而最耗资源系统需10000美元才能达到同等准确率，无监督聚类识别出3种推理策略且行为特征比系统身份更能预测资源消耗（AIC 4683对50

这篇综述聚焦胶质母细胞瘤的液体活检，指出组织活检具有侵入性且难以捕捉肿瘤异质性与时间动态，而液体活检可通过血浆、脑脊液、尿液和唾液中的游离DNA、循环肿瘤DNA、循环肿瘤细胞和细胞外囊泡等循环生物标志物实现无创实时监测，并提出超越既往生物标志物清单的量化技术评分卡，从灵敏度、临床可操作性、成本和可扩展性比较cfDNA、CTC和EV平台，同时引入多模态决策矩阵和人工智能驱动的融合流程，整合片段组学、EV蛋白质组学和CTC转录组学，以增强微小残留病灶检测并指导精准神经肿瘤学。

这篇综述聚焦胶质母细胞瘤的液体活检，指出组织活检具有侵入性且难以捕捉肿瘤异质性与时间动态，而液体活检可通过血浆、脑脊液、尿液和唾液中的游离DNA、循环肿瘤DNA、循环肿瘤细胞和细胞外囊泡等循环生物标志物实现无创实时监测，并提出超越既往生物标志物清单的量化技术评分卡，从灵敏度、临床可操作性、成本和可扩展性比较cfDNA、CTC和EV平台，同时引入多模态决策矩阵和人工智能驱动的融合流程，整合片段组学、EV蛋白质组学和CTC转录组学，以增强微小残留病灶检测并指导精准神经肿瘤学。