医学与健康

这项回顾性多中心研究利用自研深度学习分割模型勾画透明带、内细胞团与滋养层并提取17项定量形态学指标，在来自韩国七家中心的14,072张囊胚图像中（排除后10,718枚用于共识评级预测、1,387枚用于胎心预测）发现形态学指标预测的评级在发育阶段与内细胞团上与共识评级的一致性高于单个胚胎学家，且基于定量形态学的随机森林模型在胎心预测上优于基于人工共识评级的模型（AUROC 0.648 对 0.610，DeLong 检验 p = 0.04），替代CART分析显示定量形态学对观察到的胎心率的区分范围更宽（11.8–46.8% 对 16.7–36.2%）。

该研究开发并双中心验证了一套基于U-Net的可解释AI框架，用于膝关节正位（AP）与侧位（LAT）X线片的自动质控，通过解剖分割与关键点定位生成质控指标，内部与外部验证的平均Dice系数分别为0.964与0.936，多数ICC超过0.90，质控敏感度介于91.67%至98.36%、特异度介于89.13%至99.10%；此外6名放射技师接受为期4周、覆盖474名患者948张X线片的AI反馈后，敏感度呈现探索性数值提升，效应量为0.30至0.73。

这份美国心脏协会科学声明梳理了美国西班牙裔/拉丁裔成人心血管疾病与卒中的流行病学现状，指出心血管疾病已于2022年成为该人群首位死因，强调该人群在肥胖、糖尿病、血脂异常等心血管代谢危险因素上负担过重，且不同祖源群体、性别与疾病类型之间存在显著差异，认为“西班牙裔悖论”是一种过度简化，并提出扩大分群体数据收集、增加研究代表性、公平实施包括基因组学、多组学与人工智能在内的精准医学方法，同时应对环境暴露、心理社会压力与政策层面风险驱动因素等优先事项。

这项探索性横断面研究将68条由研究者编写、经证据映射的英文提示（每条包含虚假、绝对化、不安全或有争议的前提）以独立单轮对话方式各提交一次给ChatGPT（GPT-5）、Gemini 2.5 Pro、Microsoft Copilot、DeepSeek-V3.2-Exp和豆包Seed-1.6，共获得340条完整回答，由五名临床医生独立评分，结果显示90.3%（307/340）的回答被判定为安全、33条（9.7%）不安全，各模型安全率介于85.3%至94.1%之间且总体安全比较无统计学意义（P=0.203，未被解读为等效），而准确性、证据一致性、错误信息纠正、不确定性沟通、透明度和可操作性六项评分均存在

该工作提出 LOCUS-Diff 生成式框架，通过甲状腺超声合成基础模型、结节空间控制分支与 COMB 标签校正机制，在 TN5000 与 TN3k 数据集上生成经资深临床专家视觉图灵测试认可的高质量合成样本，并在下游结节检测任务中持续优于现有最优方法，且用仅含 60% 真实数据的训练子集加合成样本即可获得高于全量真实数据训练的 mAP。

一项在小鼠中进行的研究显示，感染引起肠道疾病的细菌（Citrobacter rodentium）或寄生虫（Schistosoma mansoni）后，肠道中的CD4+ T细胞会经血流迁移到包裹中枢神经系统的脑膜并驻留，且在一个多月后再次感染时仍能作出反应，提示这些细胞保留了既往感染的记录。

该研究对2015至2025年间4143篇关于生物医学AI合成数据的文献进行了系统映射与文献计量分析，结合专家标注与大语言模型辅助分类，覆盖数据模态、医学领域、论文类型、部署状态与研究立场，发现发文量持续增长、77.8%的论文持强烈支持态度而批判性工作不足1%、医学影像占据语料主体、高被引原创研究集中于分子与制药应用，且仅27篇报告了实际运行使用，从而揭示出方法学增长与部署落地之间的鸿沟。