SmartAlert并不直接禁止临床医生开具血常规，而是在模型判断结果很可能保持稳定时，于医嘱流程中提供取消或降低频次的选择。随机对照试点显示，这种患者特异性的决策支持使提醒触发后52小时内的血常规结果数相对减少15.4%，同时未发现重症监护病房转入、住院时间、30天再入院或住院死亡方面的统计学差异。

ReXGroundingCT将胸部CT报告中的自然语言所见，与影像内精确的三维分割掩膜逐一连接起来。这个数据集证明，专门的像素级监督确实能改善模型，但目前最好的论文内基线仍远未达到临床可用水平。

一项覆盖109个国家和地区的研究显示，消费者使用聊天机器人讨论健康问题的强度与提问内容并非由同一组因素决定：医院信任主要关联“问得多不多”，经济发展、人口年龄和卫生系统结构则更多关联“具体问什么”。

大语言模型已经进入心理健康支持的真实场景：在1871名美国成年人中，24%报告曾为心理健康目的使用大语言模型。经过总体采用率校准，研究者估计2024年全美可能有约1400万至1800万成年人有过此类使用经历。

FAST-NSTEMI是一套基于XGBoost的开放获取机器学习框架，可利用急诊就诊时的一次高敏心肌肌钙蛋白T检测，或结合第二次连续检测，评估非ST段抬高型心肌梗死风险。研究显示，该模型具有较高的鉴别能力，并能在维持相近排除安全性的同时，让更多患者更早获得明确分流。

PHISE试图在影像检查尚不可用时，为急救人员提供早期解剖学创伤严重度估计。它单独预测死亡的能力不及ISS和NISS，但与年龄、生命体征、格拉斯哥昏迷评分等院前信息共同进入机器学习模型后，预测表现可接近基于院内评分的模型。

在胃癌根治性切除术前，DeepComp通过整合CT影像与临床资料，同时评估Clavien-Dindo分级≥II级术后并发症和总体生存风险。来自中国11家中心、5237例患者的验证结果显示，该模型在多种临床场景下保持较好的区分能力，并显著改善外科医生的术前判断表现。

对提前分娩进行代谢组学分析时，不能把所有病例视为同一种结局。这项队列研究显示，自发性与医学指征性早产及早期足月产具有不同、且随孕期阶段变化的母体血清代谢特征。

病理AI正在越过辅助诊断，转向组织生态解析、疗效与预后预测、遗传线索识别及分子诊断发现。但模型能否跨中心、跨时间和跨模态保持可靠，已成为比刷新内部性能更关键的临床命题。

TopCoW挑战把脑动脉环自动分析从单纯追求像素重叠，推进到同时评价血管连续性、分支构成与解剖变异。领先算法的分割Dice超过90%，其生成的可解释血管图还可用于胎儿型大脑后动脉识别和动脉瘤定位。