本研究提出了多语言基准BRIDGE，评估大型语言模型（LLMs）在临床实践中的表现，涵盖87个任务。结果显示，开源LLMs的性能与专有模型相当，而基于旧架构的医学微调LLMs表现不佳，为新模型在理解临床文本的开发与评估提供了重要资源。

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。

本研究解决了如何全面捕获癌症临床实践指南（CPGs）中所含的医学知识的问题，尤其是其上下文及关系。作者提出了一种方法，通过自动提取及节点与关系分类，创建了国家综合癌症网络（NCCN）CPGs的上下文丰富的数字表示。此外，利用大型语言模型（LLMs）进行节点分类，显著提高了问答的准确性，降低了错误答案和幻觉风险，对于医学领域的问答具有重要意义。

本研究针对临床决策制定中的人工智能系统绩效不足的挑战，提出了MedChain数据集，包含12,163个临床案例，覆盖临床工作流程的五个关键阶段。新颖之处在于其强调个性化、互动性和序列性。此外，研究还提出了MedChain-Agent，一个能够动态获取信息并处理序列临床任务的AI系统，显示出显著的适应性和性能提升。

本文探讨了利用卷积神经网络（CNN）对糖尿病视网膜病变（DR）进行自动化诊断的研究进展。研究表明，深度学习技术在DR分级和病变检测中具有高准确性和灵敏度，尤其是生成对抗网络和轻量级模型的应用提升了检测效率。这些方法在临床实践中具有重要潜力，有助于改善患者预后。

大型语言模型（LLMs）在医疗领域的应用正在快速发展，能够提升心血管疾病和糖尿病的风险预测。本文探讨了LLMs的构建、性能及其在临床实践中的挑战，强调了伦理监管和优化的重要性。研究表明，LLMs在知识检索和临床工作流自动化方面具有潜力，但仍需解决医疗代码理解等问题。

本文探讨了大型语言模型（LLMs）在医疗领域的安全性与脆弱性，指出操纵模型权重可能传播错误的生物医学信息，强调需要加强保护措施和验证机制。研究分析了对抗性攻击的有效性及其对模型性能的影响，提出了改进鲁棒性评估的方法，并探讨了将LLMs负责任地整合到临床实践中的挑战与创新需求。

大型语言模型（LLMs）在医学领域具有广泛的应用前景，能够有效辅助医师和患者。本文探讨了LLMs的构建、性能及其在临床实践中的应用与挑战，强调了从传统预训练模型向LLMs的转变。医疗从业者需了解这些模型的发展与应用，以提升医疗效果。

人工智能系统在临床实践中有潜力革新，但需要解决偏见问题。调查了生物医学领域中应用的偏见处理方法，并讨论了优势和弱点。同时回顾了其他潜在方法。

本研究旨在提高机器学习在临床实践中的可靠性，以阿尔茨海默病检测为例，研究了不同的数据增强技术和模型复杂度对整体性能的影响。通过数据增强和模型复杂度的综合效应，准确率的预测性能变化高达 10%。最佳模型（8 个卷积层、架构 B）在交叉验证折数和训练试验中最稳定，在测试集和外部测试集上表现出色。

换句话，除了「贵」，还有哪些因素影响了癌症精准治疗在临床实践中的应用呢？

最近，欧洲肿瘤学会（ESMO）刚刚发布 转移性结直肠癌（mCRC）的临床实践指南 。因为肝脏是结直肠癌最主要的转移部位，临床工作中我也会碰到不少肠癌肝转移的病人，所以系统性地学习一下指南还是非常有必要的。ESMO 指南一贯以中立和循证著称，所以更有学习的必要。我挑选了跟我的临床工作最为相关的可切除和潜在可切除的结肠癌肝转移部分进行了阅读，并做了一些笔记。 初始技术上可 R0...