腕手肌骨超声的价值，很大程度上取决于操作者能否稳定获取标准切面并识别关键解剖结构。Tang、Yang、Zhang等发表于Radiology的这项研究，开发并初步评估了一套面向动态腕手超声采集的AI辅助系统。

这项发表于 NPJ digital medicine 的研究提出FedOG，用于在不共享患者数据的前提下，联合多家医院训练多期相增强CT肝脏病灶分割模型。

这项发表于 EClinicalMedicine 的多中心登记队列研究显示，基于术前信息建立的腰椎管狭窄手术后12个月功能障碍预测模型，在挪威、瑞典和丹麦登记人群中具有较好的可推广性。

这项发表于 Radiology 的回顾性队列研究显示，常规筛查乳腺X线片中的AI辅助检测评分，在部分后来发生乳腺癌的人群中可于诊断前多年升高，最早可追溯至诊断前10年。

本期Pediatrics专科回顾展现AI医学的多维突破：从影像诊断自动化到长期病程预测，从常见病到罕见儿童肿瘤。AI不仅在优化诊疗流程，更在向资源受限地区扩展医疗可及性。这些进展标志着儿童医学正在进入诊断+预测+监测的立体时代。

这项发表于 NPJ digital medicine 的队列研究显示，基于血浆蛋白质组的机器学习“衰老时钟”不仅能较准确估计个体年龄，还与视网膜深度学习衰老表型、微血管改变和多种年龄相关眼病风险相关。

这项发表于《Nature communications》的研究提出了RenalCLIP：一个面向肾脏肿块的疾病中心视觉语言基础模型，旨在从术前CT中实现更精细的非侵入性评估。

这项发表于 NPJ digital medicine 的研究评估了一个名为 ANTIBIOTIC 的深度学习系统，尝试直接利用 MALDI-TOF 原始质谱数据完成细菌鉴定、抗菌药物耐药性预测，并辅助抗生素推荐。

这项发表于Gastroenterology的多中心集群随机研究显示，在美国退伍军人健康管理局常规肠镜实践中，提供计算机辅助检出设备与腺瘤检出率升高相关。

这项发表于 NPJ digital medicine 的多队列研究提出了一个对临床AI很关键的判断：在帕金森病个体认知轨迹预测中，限制模型表现的核心因素可能不是机器学习方法不够先进，而是认知结局测量的保真度不足。