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。

调查了大型语言模型（LLMs）在医学领域的应用和挑战，介绍了LLMs的构建和下游性能，以及在临床实践中的利用和面临的挑战。调查为构建实际和有效的医学LLMs提供了有价值的资源。

本研究通过严格遵守最佳实践，研究了数据增强技术和模型复杂度对机器学习在临床实践中的应用的影响。以阿尔茨海默病检测为例，发现数据增强和模型复杂度对准确率有显著影响。最佳模型为8个卷积层、架构B，在测试中表现出色。

本文讨论了图像质量评估在临床实践和算法开发中的重要性，提出了两种常见评估方法的局限性，并呼吁改进医学图像和机器学习的可解释性、可重复性和泛化性。未来研究的思路和指导方针也被提供。

基于神经元细胞自动机的新颖白细胞分类方法在三个数据集上取得了良好的竞争性能，提供了对分类决策过程的洞见，有助于专家理解和验证模型预测。该方法不仅适用于图像分类，还能解决常规方法的挑战，具有高潜力应用于临床实践。

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。

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...