一项前瞻性研究对皮肤科医生和生成式AI模型在指甲疾病诊断中的表现进行了直接对比，结果表明现有的免费通用大语言模型远不足以替代人类临床专家，在恶性肿瘤诊断上存在严重的准确性缺陷。

晚期肝细胞癌患者接受PD-1免疫抑制剂治疗时，约10-15%会出现超进展现象。一项最新研究开发了HOPE模型，通过整合CT影像与临床因素，准确预测超进展风险，内部验证AUC达0.801，为精准免疫治疗决策提供了有力支撑。

昏迷患者的预后评估一直是重症监护的难题。最近发表在《自然通讯》上的研究发现，通过脑电图（EEG）记录患者对熟悉名字的神经反应，可以有效预测他们的恢复结果，准确度达86-88%。

一项包含55项研究的系统证据图分析了2022-2025年大语言模型在临床实践中的应用现状，发现虽然人工智能辅助设计占主导地位，但诊断准确性的可靠性、报告规范性和临床终点的多样化仍存在重大不足。

一项国际多中心随机对照试验（RCT）发现，电针疗法在治疗膝骨关节炎时，不仅能显著缓解症状，还可能具有减少关节滑膜炎症和延缓软骨损失的潜在结构保护作用。这是电针疗法首次在大规模、高质量研究中展示超越症状缓解的生物学效应。

近日发表在《NPJ数字医学》的研究显示，中国医学生对生成式AI的依赖程度远超预期。超60%的医学生存在依赖行为，其中生成式AI被纳入日常学习，而关键思维能力因此受到威胁。这项混合方法研究为医学教育如何应对AI时代提出了重要启示。

一项针对1,117个皮肤病例的大规模临床研究发现，人工智能虽然在诊断协助中展现潜力，但难以匹敌资深皮肤科医生的诊断水平。这项研究揭示了AI模型在真实临床环境中的真实能力边界，为医学界思考人机协作提供了重要证据。

医学影像AI模型部署后常面临性能衰退的挑战。一项发表在《Radiology: Artificial Intelligence》上的研究介绍了ReclAIm框架，这是一个基于多代理大语言模型的自动化系统，能够监测、检测并自动修复医学影像分类模型的性能衰退问题。

一项发表于《自然通讯》的研究采用无监督深度学习框架分析全脑白质微观结构，揭示了远高于传统方法的遗传率，并鉴定了近千个与脑健康和神经疾病相关的新遗传位点。

本期回顾聚焦重症医学中的纵向患者预测与精准干预。脓毒症、呼吸衰竭等危重状态的轨迹预测使临床医生能够识别高风险患者并进行及时干预；同时，强化学习驱动的自动化决策、大语言模型增强的临床推理与动态因果推断的精准用药框架，正在将预测能力转化为可操作的临床决策。重症医学正从被动的静态评估演进为主动的、实时的、个性化的闭环系统。