Reichman University

该研究回顾性分析了1,754张带标签的公开膀胱镜图像，测试Direct、Book-based与Optimized三种提示词在GPT-5.2、GPT-5、GPT-5-Mini与GPT-5-Nano上的良恶性分类表现，发现GPT-5与GPT-5-Mini在优化提示词下准确率分别达86.7%与89.2%，GPT-5在优化提示词下高置信度分诊在62.0%图像覆盖率下达到98.1%准确率、94.6%特异度与99.1%敏感度，提示工程虽未带来统计显著的性能提升，但改善了置信度校准与分诊表现。

该研究回顾性分析了1,754张带标签的公开膀胱镜图像，测试Direct、Book-based与Optimized三种提示词在GPT-5.2、GPT-5、GPT-5-Mini与GPT-5-Nano上的良恶性分类表现，发现GPT-5与GPT-5-Mini在优化提示词下准确率分别达86.7%与89.2%，GPT-5在优化提示词下高置信度分诊在62.0%图像覆盖率下达到98.1%准确率、94.6%特异度与99.1%敏感度，提示工程虽未带来统计显著的性能提升，但改善了置信度校准与分诊表现。

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。