本研究提出了一种新方法，解决大型语言模型的幻觉和过时知识问题，分析超参数对检索增强生成（RAG）系统的影响，发现最佳超参数组合能提高响应速度并保持高检索准确性，为临床决策支持等应用提供重要参考。

该研究提出了VideoPath-LLaVA，这是首个在计算病理学中集成多种影像场景的大型多模态模型。该模型通过结合视频数据和指令，显著提升了病理诊断的合理性，为未来的病理视频分析和临床决策支持系统奠定了新基准。

本文探讨了人工智能基础临床决策支持（AI-CDS）的评估方法，强调应超越传统指标，采用生态有效的研究设计，以更好地评估AI在临床实践中的实际影响。

本研究探讨了医疗保健中临床决策支持系统的开发，强调公平性、可解释性和隐私保护，提出识别和缓解偏见的策略，以确保技术与伦理的平衡，提高临床决策质量。

本研究利用先进的预处理技术提升医疗影像数据集质量，实现正常与病理的分类，提供高质量的输入数据，具备良好的适应性，能够有效集成至临床决策支持系统。

本研究提出了DeepSPV深度学习管道，克服了使用二维超声图像评估脾脏体积的局限性。该管道结合了分割网络和变分自动编码器，能够准确估计脾脏体积，展现出在临床决策支持中的潜力。

本研究提出了一种自适应特征评估（AFE）算法，旨在优化智能医疗中的临床决策支持系统特征选择。该算法结合遗传算法和可解释人工智能，显著提高了预测准确性，实验结果显示准确率达到98.5%。

本文探讨了大型语言模型（LLMs）在医疗领域的应用与挑战，强调其在医疗文本生成、临床决策支持和患者护理中的潜力。研究指出，LLMs能够提高医疗服务质量，但也面临数据隐私和伦理问题。文章提供了构建和利用医学LLMs的指导，并展望未来发展方向。

该论文提出了多种基于深度学习的生存分析方法，旨在提高事件时间预测的准确性。研究涵盖非参数和参数模型，利用健康数据和创新机制，显著提升生存风险估计和临床决策支持的性能。

本文探讨了大型语言模型（LLM）在临床药学中的应用，包括药物推荐、临床决策支持系统（CDSS）和药物安全监测。研究表明，LLM能够提高药物处方的安全性和效率，并在药物发现和开发中展现潜力。

该研究提出了一种基于人工智能的病人分诊方法，通过分析病人数据提高分诊效率和准确性。探讨了大型语言模型在医学中的应用，包括知识检索和临床决策支持。研究表明，人工智能显著提升医疗效率和资源配置，未来需优化其在临床实践中的整合。

本文介绍了一种基于标签依赖的注意模型LDAM，旨在提高疾病风险预测的可解释性。研究开发了多模态学习框架，整合医学记录和健康指标信息，并在MIMIC-III测试集上验证了其有效性。通过使用大型语言模型，该研究展示了在临床决策支持和疾病风险估计中的潜力，尤其是在处理电子健康记录时的优势。

本文讨论了多模态机器学习在医疗人工智能中的应用，特别是医学图像的临床决策支持模型面临的五大挑战：表示、融合、对齐、翻译和协同学习。研究表明，多模态融合模型在疾病诊断和预测方面优于单一模式模型，未来需进一步探索其在临床环境中的转化应用。

本文讨论了多模态人工智能在医学图像临床决策支持中的应用，提出了五大挑战：表示、融合、对齐、翻译和协同学习，并探讨了应对这些挑战的方法及未来发展方向。

本文探讨了因果推断在临床决策支持系统中的应用，特别是在处理高维非结构化数据和时间关系方面的挑战。以阿尔茨海默病为例，展示了因果机器学习的优势，并提出了一种新方法，通过因果学习改善资源分配和决策公平性。研究强调了因果关系在解决公平性问题中的重要性，并提出了可解释人工智能的框架，以确保算法决策系统的透明性和公平性。

本文介绍了一种基于深度学习的3D组织图像处理平台MAMBA，能够更准确地预测患者结果。MAMBA利用3D形态特征提供临床决策支持，并揭示新的生物标志物。研究探讨了结合2D网络和特征减少模块的分类方法，提升前列腺癌诊断的准确性，并提出多种3D医学图像处理技术，以提高效率和准确度。

本文介绍了因果机器学习（CausalML）方法及其在干预和反事实分析中的应用，分为因果监督学习、生成建模、解释、公平性和强化学习五类。文章还探讨了因果推断在临床决策支持系统中的应用，特别是在处理高维非结构化数据和时间关系方面的挑战，并以阿尔茨海默病为例展示其优势。

本文探讨了不确定性感知模型在高风险预测任务中的应用，提出了多种训练策略以量化预测的不确定性，从而提升临床决策支持的可靠性。研究显示，这些模型在心脏治疗和冠状动脉疾病诊断中表现优越，强调了医疗领域中性能指标的重要性。