医学与健康

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American Journal of Respiratory and Critical Care Medicine 2026年10月1日
研究通过可成药基因组siRNA筛选发现ADAMTS14调控YAP核转位，在IPF患者肺组织的单细胞与空间转录组中定位到ADAMTS14阳性、CTHRC1高表达的肌成纤维细胞群并富集于成纤维细胞灶，在IPF患者来源肺成纤维细胞中敲低或敲除ADAMTS14后促纤维化基因、基质体基因与TGFβ反应下降，机制上鉴定V型胶原为ADAMTS14底物，其加工不足导致COL1:COL5比例由约50:1变为约20:1、基质不稳定、黏着斑紊乱、FAK-AKT信号与力传导减弱。
研究通过可成药基因组siRNA筛选发现ADAMTS14调控YAP核转位，在IPF患者肺组织的单细胞与空间转录组中定位到ADAMTS14阳性、CTHRC1高表达的肌成纤维细胞群并富集于成纤维细胞灶，在IPF患者来源肺成纤维细胞中敲低或敲除ADAMTS14后促纤维化基因、基质体基因与TGFβ反应下降，机制上鉴定V型胶原为ADAMTS14底物，其加工不足导致COL1:COL5比例由约50:1变为约20:1、基质不稳定、黏着斑紊乱、FAK-AKT信号与力传导减弱。
ADAMTS14通过切割V型胶原维持基质稳定性，缺失后削弱YAP核转位与IPF成纤维细胞活化
研究通过可成药基因组siRNA筛选发现ADAMTS14调控YAP核转位，在IPF患者肺组织的单细胞与空间转录组中定位到ADAMTS14阳性、CTHRC1高表达的肌成纤维细胞群并富集于成纤维细胞灶，在IPF患者来源肺成纤维细胞中敲低或敲除ADAMTS14后促纤维化基因、基质体基因与TGFβ反应下降，机制上鉴定V型胶原为ADAMTS14底物，其加工不足导致COL1:COL5比例由约50:1变为约20:1、基质不稳定、黏着斑紊乱、FAK-AKT信号与力传导减弱。
研究通过可成药基因组siRNA筛选发现ADAMTS14调控YAP核转位，在IPF患者肺组织的单细胞与空间转录组中定位到ADAMTS14阳性、CTHRC1高表达的肌成纤维细胞群并富集于成纤维细胞灶，在IPF患者来源肺成纤维细胞中敲低或敲除ADAMTS14后促纤维化基因、基质体基因与TGFβ反应下降，机制上鉴定V型胶原为ADAMTS14底物，其加工不足导致COL1:COL5比例由约50:1变为约20:1、基质不稳定、黏着斑紊乱、FAK-AKT信号与力传导减弱。
发表出处待核验 2026年10月1日
这篇以强迫症（OCD）为例的综述梳理了大数据方法在回答该病三大问题——病因是什么、哪种治疗对谁最有效、如何扩大循证治疗可及性——上的进展与约束，指出ENIGMA-OCD等大规模汇总数据使部分既往效应被证实为小而可重复、另一些则无法在大样本中重现或实为药物效应，Global OCD Study在五个国际站点统一方法招募250名未服药OCD成人与250名匹配健康志愿者后发现病例-对照脑差异相对较少、而特定脑与认知指标同OC临床特征的关联更具信息量，并强调大数据本身不是目的，只有在清晰因果框架、假设驱动与临床锚定下才能推进精准精神医学。
这篇以强迫症（OCD）为例的综述梳理了大数据方法在回答该病三大问题——病因是什么、哪种治疗对谁最有效、如何扩大循证治疗可及性——上的进展与约束，指出ENIGMA-OCD等大规模汇总数据使部分既往效应被证实为小而可重复、另一些则无法在大样本中重现或实为药物效应，Global OCD Study在五个国际站点统一方法招募250名未服药OCD成人与250名匹配健康志愿者后发现病例-对照脑差异相对较少、而特定脑与认知指标同OC临床特征的关联更具信息量，并强调大数据本身不是目的，只有在清晰因果框架、假设驱动与临床锚定下才能推进精准精神医学。
以强迫症为例，综述指出大数据在精神科需区分病因与病理生理、并以假设驱动才能回答具体精神障碍的三大问题
这篇以强迫症（OCD）为例的综述梳理了大数据方法在回答该病三大问题——病因是什么、哪种治疗对谁最有效、如何扩大循证治疗可及性——上的进展与约束，指出ENIGMA-OCD等大规模汇总数据使部分既往效应被证实为小而可重复、另一些则无法在大样本中重现或实为药物效应，Global OCD Study在五个国际站点统一方法招募250名未服药OCD成人与250名匹配健康志愿者后发现病例-对照脑差异相对较少、而特定脑与认知指标同OC临床特征的关联更具信息量，并强调大数据本身不是目的，只有在清晰因果框架、假设驱动与临床锚定下才能推进精准精神医学。
这篇以强迫症（OCD）为例的综述梳理了大数据方法在回答该病三大问题——病因是什么、哪种治疗对谁最有效、如何扩大循证治疗可及性——上的进展与约束，指出ENIGMA-OCD等大规模汇总数据使部分既往效应被证实为小而可重复、另一些则无法在大样本中重现或实为药物效应，Global OCD Study在五个国际站点统一方法招募250名未服药OCD成人与250名匹配健康志愿者后发现病例-对照脑差异相对较少、而特定脑与认知指标同OC临床特征的关联更具信息量，并强调大数据本身不是目的，只有在清晰因果框架、假设驱动与临床锚定下才能推进精准精神医学。
European Journal Pharmaceutical and Medical Research 2026年10月1日
这篇综述讨论分析质量源于设计（AQbD）的基本概念、工作流程、统计工具、应用、监管意义、优势、挑战与未来展望，指出AQbD通常从定义分析目标概况（ATP）开始，依次经过关键分析属性与性能特征识别、风险评估、关键方法参数识别、实验设计（DoE）应用、方法可操作设计区域（MODR）建立和分析控制策略制定，并认为AQbD与多元分析、化学计量学、自动化、人工智能、机器学习、绿色分析化学和实时分析技术的整合有望提升方法稳健性、减少实验负担并支持分析全生命周期的持续改进。
这篇综述讨论分析质量源于设计（AQbD）的基本概念、工作流程、统计工具、应用、监管意义、优势、挑战与未来展望，指出AQbD通常从定义分析目标概况（ATP）开始，依次经过关键分析属性与性能特征识别、风险评估、关键方法参数识别、实验设计（DoE）应用、方法可操作设计区域（MODR）建立和分析控制策略制定，并认为AQbD与多元分析、化学计量学、自动化、人工智能、机器学习、绿色分析化学和实时分析技术的整合有望提升方法稳健性、减少实验负担并支持分析全生命周期的持续改进。
AQbD综述梳理从ATP到MODR的分析方法开发流程，并纳入ICH Q14与Q2(R2)监管框架
这篇综述讨论分析质量源于设计（AQbD）的基本概念、工作流程、统计工具、应用、监管意义、优势、挑战与未来展望，指出AQbD通常从定义分析目标概况（ATP）开始，依次经过关键分析属性与性能特征识别、风险评估、关键方法参数识别、实验设计（DoE）应用、方法可操作设计区域（MODR）建立和分析控制策略制定，并认为AQbD与多元分析、化学计量学、自动化、人工智能、机器学习、绿色分析化学和实时分析技术的整合有望提升方法稳健性、减少实验负担并支持分析全生命周期的持续改进。
这篇综述讨论分析质量源于设计（AQbD）的基本概念、工作流程、统计工具、应用、监管意义、优势、挑战与未来展望，指出AQbD通常从定义分析目标概况（ATP）开始，依次经过关键分析属性与性能特征识别、风险评估、关键方法参数识别、实验设计（DoE）应用、方法可操作设计区域（MODR）建立和分析控制策略制定，并认为AQbD与多元分析、化学计量学、自动化、人工智能、机器学习、绿色分析化学和实时分析技术的整合有望提升方法稳健性、减少实验负担并支持分析全生命周期的持续改进。
British Journal of Radiology 2026年10月1日
这篇综述系统梳理了心外膜脂肪组织（EAT）与心包脂肪组织（PAT）的解剖、生理与病理角色，比较了CT、MRI与超声在量化这两种脂肪库时的优势与局限，指出深度学习分割（如Dice系数可达0.82至0.98）提升了准确性与可重复性，并汇总了影像学证据中EAT与心血管结局关联存在分歧、以及他汀、GLP-1受体激动剂、SGLT2抑制剂和生活方式干预可降低EAT体积的结果。
这篇综述系统梳理了心外膜脂肪组织（EAT）与心包脂肪组织（PAT）的解剖、生理与病理角色，比较了CT、MRI与超声在量化这两种脂肪库时的优势与局限，指出深度学习分割（如Dice系数可达0.82至0.98）提升了准确性与可重复性，并汇总了影像学证据中EAT与心血管结局关联存在分歧、以及他汀、GLP-1受体激动剂、SGLT2抑制剂和生活方式干预可降低EAT体积的结果。
心外膜与心包脂肪被区分为两种功能不同的心脏脂肪库，其影像量化正由深度学习分割与标准化方案推动走向心血管风险分层
这篇综述系统梳理了心外膜脂肪组织（EAT）与心包脂肪组织（PAT）的解剖、生理与病理角色，比较了CT、MRI与超声在量化这两种脂肪库时的优势与局限，指出深度学习分割（如Dice系数可达0.82至0.98）提升了准确性与可重复性，并汇总了影像学证据中EAT与心血管结局关联存在分歧、以及他汀、GLP-1受体激动剂、SGLT2抑制剂和生活方式干预可降低EAT体积的结果。
这篇综述系统梳理了心外膜脂肪组织（EAT）与心包脂肪组织（PAT）的解剖、生理与病理角色，比较了CT、MRI与超声在量化这两种脂肪库时的优势与局限，指出深度学习分割（如Dice系数可达0.82至0.98）提升了准确性与可重复性，并汇总了影像学证据中EAT与心血管结局关联存在分歧、以及他汀、GLP-1受体激动剂、SGLT2抑制剂和生活方式干预可降低EAT体积的结果。
Investigative Radiology 2026年10月1日
这项双中心研究纳入378例（190例良性、227个病灶；188例恶性、2681个病灶）局灶性肝脏病变患者，用nnU-Net自动分割并经腹部放射科医师确认后，从PCD-CT的9个光谱数据集（40、50、70、90、110、140、180 keV、虚拟平扫VNC和碘密度图IDM）提取影像组学特征，训练多种机器学习模型并按患者聚合病灶级预测，结果显示基于VNC训练的随机森林模型性能最高（AUC 0.899，95% CI 0.840-0.951，准确率83.5%），跨域分析中各训练重建的平均AUC相近（0.75-0.83），而测试重建的选择影响表现：110、140、180 keV与VNC测试最稳定（中位AUC≥
这项双中心研究纳入378例（190例良性、227个病灶；188例恶性、2681个病灶）局灶性肝脏病变患者，用nnU-Net自动分割并经腹部放射科医师确认后，从PCD-CT的9个光谱数据集（40、50、70、90、110、140、180 keV、虚拟平扫VNC和碘密度图IDM）提取影像组学特征，训练多种机器学习模型并按患者聚合病灶级预测，结果显示基于VNC训练的随机森林模型性能最高（AUC 0.899，95% CI 0.840-0.951，准确率83.5%），跨域分析中各训练重建的平均AUC相近（0.75-0.83），而测试重建的选择影响表现：110、140、180 keV与VNC测试最稳定（中位AUC≥
双中心378例PCD-CT光谱重建影像组学：VNC训练模型区分肝脏良恶性病变AUC达0.899，高keV与VNC测试更稳定
这项双中心研究纳入378例（190例良性、227个病灶；188例恶性、2681个病灶）局灶性肝脏病变患者，用nnU-Net自动分割并经腹部放射科医师确认后，从PCD-CT的9个光谱数据集（40、50、70、90、110、140、180 keV、虚拟平扫VNC和碘密度图IDM）提取影像组学特征，训练多种机器学习模型并按患者聚合病灶级预测，结果显示基于VNC训练的随机森林模型性能最高（AUC 0.899，95% CI 0.840-0.951，准确率83.5%），跨域分析中各训练重建的平均AUC相近（0.75-0.83），而测试重建的选择影响表现：110、140、180 keV与VNC测试最稳定（中位AUC≥
这项双中心研究纳入378例（190例良性、227个病灶；188例恶性、2681个病灶）局灶性肝脏病变患者，用nnU-Net自动分割并经腹部放射科医师确认后，从PCD-CT的9个光谱数据集（40、50、70、90、110、140、180 keV、虚拟平扫VNC和碘密度图IDM）提取影像组学特征，训练多种机器学习模型并按患者聚合病灶级预测，结果显示基于VNC训练的随机森林模型性能最高（AUC 0.899，95% CI 0.840-0.951，准确率83.5%），跨域分析中各训练重建的平均AUC相近（0.75-0.83），而测试重建的选择影响表现：110、140、180 keV与VNC测试最稳定（中位AUC≥
British Journal of Radiology 2026年10月1日
这篇由牛津大学团队撰写的综述系统梳理了冠周脂肪组织（PCAT）作为冠脉炎症生物传感器的解剖生理基础，说明标准化后的脂肪衰减指数（FAI Score）如何校正技术、解剖和生物学变异并用于预测 MACE，并汇总了人工智能自动分割与多参数风险建模的作用，以及他汀、抗 oxLDL 抗体、抗 TNF 生物制剂、放疗和卡格列净/GLP-1 类药物等干预后 FAI 下降的证据，指出 PCAT 成像有望补充传统危险因素和斑块指标，但当前证据仍在演进中。
这篇由牛津大学团队撰写的综述系统梳理了冠周脂肪组织（PCAT）作为冠脉炎症生物传感器的解剖生理基础，说明标准化后的脂肪衰减指数（FAI Score）如何校正技术、解剖和生物学变异并用于预测 MACE，并汇总了人工智能自动分割与多参数风险建模的作用，以及他汀、抗 oxLDL 抗体、抗 TNF 生物制剂、放疗和卡格列净/GLP-1 类药物等干预后 FAI 下降的证据，指出 PCAT 成像有望补充传统危险因素和斑块指标，但当前证据仍在演进中。
牛津团队综述：冠周脂肪成像把冠脉炎症变成可量化指标，FAI Score 在调脂、生物制剂和放疗后均出现下降
这篇由牛津大学团队撰写的综述系统梳理了冠周脂肪组织（PCAT）作为冠脉炎症生物传感器的解剖生理基础，说明标准化后的脂肪衰减指数（FAI Score）如何校正技术、解剖和生物学变异并用于预测 MACE，并汇总了人工智能自动分割与多参数风险建模的作用，以及他汀、抗 oxLDL 抗体、抗 TNF 生物制剂、放疗和卡格列净/GLP-1 类药物等干预后 FAI 下降的证据，指出 PCAT 成像有望补充传统危险因素和斑块指标，但当前证据仍在演进中。
这篇由牛津大学团队撰写的综述系统梳理了冠周脂肪组织（PCAT）作为冠脉炎症生物传感器的解剖生理基础，说明标准化后的脂肪衰减指数（FAI Score）如何校正技术、解剖和生物学变异并用于预测 MACE，并汇总了人工智能自动分割与多参数风险建模的作用，以及他汀、抗 oxLDL 抗体、抗 TNF 生物制剂、放疗和卡格列净/GLP-1 类药物等干预后 FAI 下降的证据，指出 PCAT 成像有望补充传统危险因素和斑块指标，但当前证据仍在演进中。
American Journal of Respiratory Cell and Molecular Biology 2026年10月1日
研究团队对22只C57BL/6小鼠（11只接受三次口咽部博来霉素0.25 mg/kg诱导肺纤维化，11只给予生理盐水对照）在基线和第7、14、21天进行呼吸门控µCT扫描，用U-Net深度学习分割左右肺并以气道标志将每侧再分为尖部与尾部共4个亚区，提取容积、充气分区与通气图等结构与功能生物标志物，发现生理盐水组各指标稳定且个体间变异小，而博来霉素组尖部（尤其左尖部）最早且最重受损，右尾叶在持续结构异常下通气功能于第21天恢复至基线水平，提示存在区域代偿性通气，这类局部功能障碍与代偿效应在全肺整体测量中无法被捕捉。
研究团队对22只C57BL/6小鼠（11只接受三次口咽部博来霉素0.25 mg/kg诱导肺纤维化，11只给予生理盐水对照）在基线和第7、14、21天进行呼吸门控µCT扫描，用U-Net深度学习分割左右肺并以气道标志将每侧再分为尖部与尾部共4个亚区，提取容积、充气分区与通气图等结构与功能生物标志物，发现生理盐水组各指标稳定且个体间变异小，而博来霉素组尖部（尤其左尖部）最早且最重受损，右尾叶在持续结构异常下通气功能于第21天恢复至基线水平，提示存在区域代偿性通气，这类局部功能障碍与代偿效应在全肺整体测量中无法被捕捉。
四分区µCT分析在小鼠肺纤维化模型中检出右尾叶代偿性通气，而全肺指标未能捕捉
研究团队对22只C57BL/6小鼠（11只接受三次口咽部博来霉素0.25 mg/kg诱导肺纤维化，11只给予生理盐水对照）在基线和第7、14、21天进行呼吸门控µCT扫描，用U-Net深度学习分割左右肺并以气道标志将每侧再分为尖部与尾部共4个亚区，提取容积、充气分区与通气图等结构与功能生物标志物，发现生理盐水组各指标稳定且个体间变异小，而博来霉素组尖部（尤其左尖部）最早且最重受损，右尾叶在持续结构异常下通气功能于第21天恢复至基线水平，提示存在区域代偿性通气，这类局部功能障碍与代偿效应在全肺整体测量中无法被捕捉。
研究团队对22只C57BL/6小鼠（11只接受三次口咽部博来霉素0.25 mg/kg诱导肺纤维化，11只给予生理盐水对照）在基线和第7、14、21天进行呼吸门控µCT扫描，用U-Net深度学习分割左右肺并以气道标志将每侧再分为尖部与尾部共4个亚区，提取容积、充气分区与通气图等结构与功能生物标志物，发现生理盐水组各指标稳定且个体间变异小，而博来霉素组尖部（尤其左尖部）最早且最重受损，右尾叶在持续结构异常下通气功能于第21天恢复至基线水平，提示存在区域代偿性通气，这类局部功能障碍与代偿效应在全肺整体测量中无法被捕捉。
American Journal of Respiratory Cell and Molecular Biology 2026年10月1日
该研究结合人脐带血单核细胞与新生小鼠流感模型，发现新生儿单核细胞在LTA或IAV刺激后持续高表达TLR2，而TLR2基因缺失、抗TLR2抗体阻断或髓系特异性TLR2缺失均可提高IAV感染新生小鼠的存活率（如TLR2−/−新生鼠存活61%对野生型25%，抗TLR2抗体组46%对7%），并伴随6天感染后中性粒细胞减少、髓系条件敲除鼠组织病理评分下降及IL-6、TNF-α、MCP-1、CXCL1、CXCL2等促炎因子和趋化因子在3至6天感染间不再升高，提示髓系TLR2信号通过放大肺部炎症加重新生儿对呼吸道病毒感染的易感性。
该研究结合人脐带血单核细胞与新生小鼠流感模型，发现新生儿单核细胞在LTA或IAV刺激后持续高表达TLR2，而TLR2基因缺失、抗TLR2抗体阻断或髓系特异性TLR2缺失均可提高IAV感染新生小鼠的存活率（如TLR2−/−新生鼠存活61%对野生型25%，抗TLR2抗体组46%对7%），并伴随6天感染后中性粒细胞减少、髓系条件敲除鼠组织病理评分下降及IL-6、TNF-α、MCP-1、CXCL1、CXCL2等促炎因子和趋化因子在3至6天感染间不再升高，提示髓系TLR2信号通过放大肺部炎症加重新生儿对呼吸道病毒感染的易感性。
缺失或阻断髓系TLR2可提高流感感染新生小鼠存活率，并减少中性粒细胞与肺部炎症
该研究结合人脐带血单核细胞与新生小鼠流感模型，发现新生儿单核细胞在LTA或IAV刺激后持续高表达TLR2，而TLR2基因缺失、抗TLR2抗体阻断或髓系特异性TLR2缺失均可提高IAV感染新生小鼠的存活率（如TLR2−/−新生鼠存活61%对野生型25%，抗TLR2抗体组46%对7%），并伴随6天感染后中性粒细胞减少、髓系条件敲除鼠组织病理评分下降及IL-6、TNF-α、MCP-1、CXCL1、CXCL2等促炎因子和趋化因子在3至6天感染间不再升高，提示髓系TLR2信号通过放大肺部炎症加重新生儿对呼吸道病毒感染的易感性。
该研究结合人脐带血单核细胞与新生小鼠流感模型，发现新生儿单核细胞在LTA或IAV刺激后持续高表达TLR2，而TLR2基因缺失、抗TLR2抗体阻断或髓系特异性TLR2缺失均可提高IAV感染新生小鼠的存活率（如TLR2−/−新生鼠存活61%对野生型25%，抗TLR2抗体组46%对7%），并伴随6天感染后中性粒细胞减少、髓系条件敲除鼠组织病理评分下降及IL-6、TNF-α、MCP-1、CXCL1、CXCL2等促炎因子和趋化因子在3至6天感染间不再升高，提示髓系TLR2信号通过放大肺部炎症加重新生儿对呼吸道病毒感染的易感性。
British Journal of Radiology 2026年10月1日
这篇综述汇总了在因其他临床指征（常规胸部CT、肺癌筛查CT、PET/SPECT衰减校正CT）而进行的胸部CT上机会性识别和量化冠脉钙化（CAC）的证据，指出CAC在胸部CT上的汇总患病率为52%，与全因死亡（汇总相对风险2.13）和主要不良心血管事件（汇总相对风险2.61）独立相关，并综述了AI/机器学习自动评分、影像组学、光子计数CT以及CAC作为多系统生物标志物等新应用，同时指出目前尚无评估该策略临床影响的随机试验结果。
这篇综述汇总了在因其他临床指征（常规胸部CT、肺癌筛查CT、PET/SPECT衰减校正CT）而进行的胸部CT上机会性识别和量化冠脉钙化（CAC）的证据，指出CAC在胸部CT上的汇总患病率为52%，与全因死亡（汇总相对风险2.13）和主要不良心血管事件（汇总相对风险2.61）独立相关，并综述了AI/机器学习自动评分、影像组学、光子计数CT以及CAC作为多系统生物标志物等新应用，同时指出目前尚无评估该策略临床影响的随机试验结果。
胸部CT上的冠脉钙化可被机会性检出：汇总分析显示52%的受检者存在钙化，AI模型可自动评分并预测心血管死亡风险
这篇综述汇总了在因其他临床指征（常规胸部CT、肺癌筛查CT、PET/SPECT衰减校正CT）而进行的胸部CT上机会性识别和量化冠脉钙化（CAC）的证据，指出CAC在胸部CT上的汇总患病率为52%，与全因死亡（汇总相对风险2.13）和主要不良心血管事件（汇总相对风险2.61）独立相关，并综述了AI/机器学习自动评分、影像组学、光子计数CT以及CAC作为多系统生物标志物等新应用，同时指出目前尚无评估该策略临床影响的随机试验结果。
这篇综述汇总了在因其他临床指征（常规胸部CT、肺癌筛查CT、PET/SPECT衰减校正CT）而进行的胸部CT上机会性识别和量化冠脉钙化（CAC）的证据，指出CAC在胸部CT上的汇总患病率为52%，与全因死亡（汇总相对风险2.13）和主要不良心血管事件（汇总相对风险2.61）独立相关，并综述了AI/机器学习自动评分、影像组学、光子计数CT以及CAC作为多系统生物标志物等新应用，同时指出目前尚无评估该策略临床影响的随机试验结果。
European Journal Pharmaceutical and Medical Research 2026年10月1日
这篇综述围绕个性化医疗这一目标，梳理了人工智能在生物标志物发现、疾病亚型划分、风险预测、早期诊断、治疗反应建模、药物基因组学、数字病理、纵向监测和临床决策支持等领域的应用，并讨论了支撑个性化的数据类型、概念基础、尚未解决的伦理与法律问题，以及从研究潜力走向临床实践之间的障碍，同时强调人工智能并非取代医生的决策，而是帮助医生获取超出个人即时记忆容量的信息。
这篇综述围绕个性化医疗这一目标，梳理了人工智能在生物标志物发现、疾病亚型划分、风险预测、早期诊断、治疗反应建模、药物基因组学、数字病理、纵向监测和临床决策支持等领域的应用，并讨论了支撑个性化的数据类型、概念基础、尚未解决的伦理与法律问题，以及从研究潜力走向临床实践之间的障碍，同时强调人工智能并非取代医生的决策，而是帮助医生获取超出个人即时记忆容量的信息。
这篇综述梳理人工智能在个性化医疗中的角色：从生物标志物发现到临床决策支持，并指出伦理法律与落地障碍仍未解决
这篇综述围绕个性化医疗这一目标，梳理了人工智能在生物标志物发现、疾病亚型划分、风险预测、早期诊断、治疗反应建模、药物基因组学、数字病理、纵向监测和临床决策支持等领域的应用，并讨论了支撑个性化的数据类型、概念基础、尚未解决的伦理与法律问题，以及从研究潜力走向临床实践之间的障碍，同时强调人工智能并非取代医生的决策，而是帮助医生获取超出个人即时记忆容量的信息。
这篇综述围绕个性化医疗这一目标，梳理了人工智能在生物标志物发现、疾病亚型划分、风险预测、早期诊断、治疗反应建模、药物基因组学、数字病理、纵向监测和临床决策支持等领域的应用，并讨论了支撑个性化的数据类型、概念基础、尚未解决的伦理与法律问题，以及从研究潜力走向临床实践之间的障碍，同时强调人工智能并非取代医生的决策，而是帮助医生获取超出个人即时记忆容量的信息。

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