慢性髓性白血病患者停用酪氨酸激酶抑制剂后，谁能够维持长期无治疗缓解，仍是临床决策中的关键问题。这项队列研究构建并外部验证了一项停药时外周血50基因转录组模型，为两年无治疗缓解的个体化风险分层提供了新的证据。

一项发表于《NPJ digital medicine》的横断面研究显示，在与具有不同情绪表达的虚拟人交谈时采集脑电图、自主神经和眼动信号，可对高抑郁症状进行一定程度的机器学习筛查。表现最好的情绪特异性多模态投票模型准确率为72%、AUC为0.76；其中，脑电图单独建模的表现已接近多模态模型。

本期 Oncology 覆盖显示，肿瘤AI正从单点识别转向无创分子表型、跨模态风险分层与工作流协作。真正决定其临床价值的，已不只是高AUC，而是跨中心泛化、校准能力、与标准检测的互补性及前瞻性结局证据。

PCI后双联抗血小板治疗（DAPT）的难点，并不只在于出院时选择何种方案，更在于随访过程中缺血获益与出血代价如何变化。发表于《NPJ Digital Medicine》的Transformer-DAPT研究，尝试以Transformer生存模型把这一持续变化的平衡转化为患者个体化、按时间点更新的风险轨迹。

退变性颈椎脊髓病（DCM）的手部症状常被描述为“手笨”“扣纽扣不灵活”，但老年人本身也会出现动作变慢。Jin、Wang、Wu等发表的多中心研究提示：一段10秒手机视频中的手指速度与协同信息，或可帮助区分病理性运动障碍与生理性衰老。

本期Pathology回顾显示，病理AI的重心正从单点识别转向专科化、可解释与可部署：模型不仅要发现形态学信号，还要经受读片者协作、跨中心验证、周转效率和治疗决策价值的检验。

韩国一项覆盖2003年至2024年中期监管临床试验计划的横断面研究显示，数字医疗器械与传统医疗器械正在形成明显不同的证据生成路径：前者更常直接开展关键性、回顾性研究，并在与上市许可匹配的样本中呈现更短的获批时间。

当多中心临床研究无法直接汇集患者级数据时，合成表格数据或许能成为数据共享的一种补充路径。发表于《NPJ Digital Medicine》的研究提出CLEO闭环框架：以统计保真度、下游任务效用和经验性隐私审计共同评估合成数据，并在颅内动脉瘤数据上取得了优于多种比较方法的综合表现。

面对儿童发热、咳嗽、行为异常等健康问题，照护者越来越可能先向通用AI聊天机器人求助。最新一项跨平台基准研究显示，四款消费级AI在受测儿科咨询中总体能够维持安全边界；同时，显式加入面向安全的系统提示词，可在所有模型和提问条件下进一步提高安全表现。

急诊人工智能往往被拆分为分诊、住院预测、病情评估和医嘱推荐等彼此独立的模型。Huang、Xu、Nie等发表于《NPJ Digital Medicine》的研究提出ED-Foundation：一个统一的多模态基础模型，在九个多中心回顾性数据集上覆盖急诊输入与流程阶段的多项任务。