一项多中心研究表明，整合PET/CT影像、代谢参数与电子病历的人工智能模型能够准确预测套细胞淋巴瘤患者的预后，为个体化治疗策略提供重要决策支持。

一项多中心研究表明，整合68Ga-PSMA PET/CT和多参数MRI的放射组学模型能有效诊断前列腺癌，LightGBM算法的内部验证AUC达0.91，外部验证AUC达0.825，为临床前列腺癌风险评估提供了新的非侵入性诊断策略。

焦点肝脏病灶检测是肝癌早期诊断的关键，但传统超声诊断存在明显的操作者依赖性。一项多中心研究开发了基于深度学习的Auto-DFLLs系统，可在超声视频中实时自动检测病灶，显著提高了初级和资深医生的诊断准确率。

通用的人工智能模型在医学领域的应用面临重大挑战，尤其是在安全关键的手术环境中。一项最新研究表明，专门为手术室设计的多模态AI基础模型ORQA能够显著超越ChatGPT-4o等通用AI系统，在复杂的手术场景理解、安全评估和实时决策支持上表现卓越。

近日发表于《自然通讯》的一项多中心研究介绍了一种基于深度学习的"数字病理活检"方法，能够精准预测局部进展期胃癌患者的术后早期复发风险，为个性化治疗和随访策略提供了科学依据。

随着人工智能在医疗领域的广泛应用，一项全球性调查确立了"医学AI的七宗罪"框架，旨在识别AI在临床实践中的系统性失败模式，并探讨如何构建值得信赖的、以人为中心的医学AI系统。

原稿 引入 大家好，欢迎收听本期播客。今天我想和大家讨论一篇刚发表不久的研究，话题有点沉重但非常重要——大型语言模型在临床推理中到底能做什么，又不能做什么。这项研究发表在《JAMA Network Open》上，来自一个多机构的合作团队。 正文 我们都知道，近两年语言模型的发展很快，ChatGPT、Claude、Gemini这些模型一个比一个强。医疗界也开始探索这些工具在临床决策中的应用前景。但这项新研究做了一件很扎实的事：他们开发了一...

一项涉及988名大学生的随机对照试验表明，对话式AI心理健康平台在减轻焦虑症状方面显著优于面对面团体治疗，但其有效性并非全面而是有条件的。该研究首次系统评估了"数字治疗同盟"在AI心理干预中的作用机制。

研究人员在台湾两家医院进行了为期13周的现实试验，评估了大语言模型辅助ICD-10编码的效果。结果显示，AI辅助工作流程能显著减少编码时间，但成功采用需要多层面的支持，包括系统实施、部门协调和针对性的用户培训。

一项新发表的综合基准测试研究评估了当前最先进的大语言模型在精神病学临床推理中的能力，发现顶级通用模型虽已达到接近专家水平的诊断准确率，但在复杂临床场景中仍存在关键局限，不适合在高风险决策中独立应用。