医学与健康
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急诊医学人工智能能力框架:一项多阶段共识研究
该研究通过名义群体技术(2025年5月,n=6)与两轮改良德尔菲法(2026年4月至5月,专家组n=13,来自12家学术医学中心,第一轮应答率77%、第二轮100%)构建了美国首个专科特异性的急诊医学AI能力框架,最终形成5个主题(沟通AI、理解适用场景、与AI互动、AI风险管理、AI的认知影响)、5项派生能力(主题与能力一对一映射获13人中12人认可)、19个子主题和10个保留临床场景,所有主题、派生能力及被单独评分的子主题均达到预设共识阈值,10个场景中9个达到共识、1个作为未来态运行模型保留。
医疗器械全生命周期安全:监管框架、数字化转型与人工智能在器械与监测中的作用
这篇叙述性综述通过检索PubMed与ScienceDirect(2016—2026年,另加2013—2026年临床研究专题检索)并补充FDA、EMA、Cochrane Library等监管与行业文献,梳理了医疗器械从早期设计、临床研究、监管审评到上市后监测、软件变更管理、网络安全与AI/ML器械监管的全生命周期安全问题,指出器械安全需要比药品更广的社会技术框架,并强调安全证据正从回顾性、被动报告转向实时、主动、基于全生命周期的证据生成。
胶质母细胞瘤液体活检:新兴技术与转化机会
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。
乳房重建美学效果评估的当前概念与新兴技术:一项系统综述
该系统综述检索2000至2025年间评估植入物、自体或混合乳房重建美学效果的研究,纳入来自16个国家的51项研究、共7711名参与者,将评估工具分为主观与客观两类,发现主观工具以BREAST-Q为主(35/51,69%),客观方法见于19项研究,包括三维表面成像(8/51,16%)、BCCT.core(7/51,14%)、眼动追踪(3/51,6%)和基于人工智能的分析(3/51,6%),并指出尚无单一模态能全面覆盖所有美学维度,评估正逐步转向多模态整合。
人工智能能否在真实医疗系统中落地?AIM-HI 五个资助项目的早期洞察
该文总结了由 Kaiser Permanente 牵头、Gordon and Betty Moore Foundation 资助的“医学与医疗保健增强智能计划”(AIM-HI)通过全国多阶段结构化评分评审选出的 5 个资助项目(分别涉及脓毒症管理、静脉血栓栓塞风险评估、糖尿病视网膜病变筛查、心脏淀粉样变性检测和儿童哮喘风险预测)的跨项目早期经验,指出在多样化临床环境中真实世界 AI 部署是可行的,但常见挑战包括电子健康记录整合、数据复杂性、监管要求与临床工作流程差异,而成功关键在于将工具审慎整合进临床环境、与利益相关方建立牢固伙伴关系,以及持续评估与监测。
AI辅助手持超声在住院床边心脏分诊中的前瞻性实施研究:OPTIMUST
OPTIMUST是一项前瞻性单中心实施研究,在心脏科与非心脏科病房由未取得正式超声心动图认证的医师完成两个月结构化培训后,使用Caption AI赋能的手持超声进行聚焦检查,287次尝试中206次(71.8%)图像可分析,操作者对左室射血分数的评估与专家对同一手持图像集的复核相关(r=0.84),充盈压分类的二次加权κ为0.659,93.7%的检查中医生报告手持超声结果改变或确认了处理方案,32.8%在一个月内接受了全面超声心动图检查。
卵巢癌的表观遗传机制与临床转化:从分子通路到精准治疗
这篇综述系统梳理了卵巢癌中DNA甲基化、组蛋白修饰、染色质重塑和非编码RNA等表观遗传机制如何驱动化疗耐药与复发,并汇总了表观遗传药物(DNMT、HDAC、EZH2抑制剂)与PARP抑制剂或免疫治疗联用的临床试验结果,以及基于循环cfDNA甲基化、循环miRNA和人工智能液体活检平台的生物标志物进展,提出以表观遗传状态进行患者分层和实时监测耐药的精准肿瘤学框架。
用LLM配对比较审计急诊分诊中的性别差异
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。
焦虑青年对生成式AI的问题性依赖:一例病例报告
本病例报告描述一名二十多岁、患有广泛性焦虑障碍与重性抑郁障碍、既往社会与职业功能良好的女性,逐渐对ChatGPT形成功能性依赖,将撰写邮件、解读社交互动、预测未来与做决定等日常认知和人际任务外包给AI,并在独立完成这些任务时愈发不适,作者以I-PACE模型刻画这种认知卸载、独立判断信心下降与思维外化的模式,并提示AI的无限可及性可能强化寻求安慰行为、削弱对不确定性的耐受。
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