跨七个精神病学研究领域综述显示：大数据带来机制洞见与跨学科协作，但样本量本身并不保证更精确的估计，临床转化仍存差距
这篇综述横跨社区与登记调查、队列与生物样本库、电子健康记录、数字表型、脑影像、基因组学及其他组学、随机对照试验七个领域，梳理大数据在精神病学中的进展、约束与未来方向，指出大数据推动了跨学科研究并揭示了精神障碍机制的复杂性、异质性与变异性，但样本量大并不保证估计更精确，从大数据到临床应用的转化仍存在差距，未来需在数据质量与方法严谨性、概念模型与临床问题上同等用力。
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这篇综述横跨社区与登记调查、队列与生物样本库、电子健康记录、数字表型、脑影像、基因组学及其他组学、随机对照试验七个领域，梳理大数据在精神病学中的进展、约束与未来方向，指出大数据推动了跨学科研究并揭示了精神障碍机制的复杂性、异质性与变异性，但样本量大并不保证估计更精确，从大数据到临床应用的转化仍存在差距，未来需在数据质量与方法严谨性、概念模型与临床问题上同等用力。
该研究提出 MergeRepair 框架，在 CommitPackFT 的 Python 子集（59,113 条样本，其中 Bug Fixes/APR 占 19.02%）上为 Development、Bug Fixes、Misc、Test & QA、Improvement 五个任务各训练一个 LoRA 适配器，用 weight-averaging、ties、dare-ties 三种方法做等权合并，并提出按顺序逐步合并的 continual merging；在 StarCoder2 与 Granite 两个 3B 代码模型上以 HumanEvalFix 的 pass@1/pass@10 评估，结果显示合并适配器可在不额外训练的情况下提升 APR 表现，例如 Sta
该研究用单词提示“Depression”在Sora 2的消费端应用与开发者API各生成50个视频（共100个），由两名受训编码者独立编码叙事结构、视觉环境、物体、人物人口学与人物状态，并提取视觉美学、音频、语义内容与时间动态等计算特征进行比较，发现应用端视频呈现明显的“康复偏向”（78%即39/50呈现从抑郁状态走向缓解的叙事弧，API端为14%即7/50），应用端视频随时间变亮（平均斜率2.90，SD 2.43每秒，对比API的-0.18，SD 1.24每秒；Cohen d=1.59；q<.001）且运动量约为API的3倍（Cohen d=2.07；q<.001），而两种接入方式共同收敛于狭窄的视觉语
该研究提出一种领域无关的配对比较方法，先微调大语言模型复现急诊分诊记录中的决策，再对仅翻转性别、其余临床内容保持不变的配对样本进行预测比较，在法国波尔多大学医院逾14万例就诊记录中发现女性版本比男性版本更易获得较低严重度（较不紧急）的预测分诊等级，合并每对差异率约1.1%（95% CI 0.9–1.3），并在MIMIC-IV上复现出方向一致但更大的约2.2%（1.7–2.7）差异，同时通过性别中性化重训模型使性别间预测差距消失，表明该不对称由显式性别标记介导。
这篇发表于《Nature Medicine》的评论文章主张，临床人工智能的信任无法通过基准测试“测”出来，而必须依靠真实临床环境中的严谨前瞻性研究来赢得，并指出这类研究中最难的教训往往不在技术本身，而在于AI周边的人与系统。
该研究提出SAFE-AI框架，将大语言模型的角色限制为从急诊病历中零样本抽取实体，再由基于临床指南本体构建的确定性规则计算图完成判断，在300份儿科院外心脏骤停病历（18,402行临床信息）上检测肾上腺素过量与给药延迟，报告过量检测准确率97.9%、延迟检测准确率91.6%，优于所比较的基线模型。
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