本研究提出了“诊断竞技场”基准测试，以评估复杂诊断推理能力。通过分析1,113个病例，发现现有推理模型在临床诊断中的准确率仅为45.82%，显示其推广能力不足。

本研究提出了一个包含771,244个问答对的超声心动图报告数据集，旨在提升心脏病学问答系统的性能。通过微调大型语言模型，显著改善了问答效果，支持临床医生进行心脏鉴别诊断，减轻文档负担。

在电影《钢铁侠2》中，人工智能贾维斯展示了智慧医疗的自动化特征。现实中，医疗流程复杂且耗时，AI研究者开发了M³FM模型，能够在数据稀缺的情况下实现多模态、多语言的临床诊断，提高报告生成效率，减轻医生负担。该模型在多种疾病分类和报告生成任务中表现优异，展现了AI在医疗领域的潜力。

本研究提出MERA模型，旨在解决临床诊断预测中患者数据稀缺和疾病候选空间大的问题。通过层次对比学习和概念记忆化，结合自然语言知识与医学实践，MERA显著提升了诊断预测的准确性，尤其在MIMIC-III和IV数据集上表现突出。

本研究探讨医疗多模态基础模型（MMFM）在临床诊断和治疗中的应用，旨在缩小精准医学需求与数据利用之间的差距，并提出多模态表示优化方案，以提升患者治疗效果。

本研究提出了一种新的双重融合框架，结合DNA甲基化数据与全幻灯片图像，显著提升神经系统肿瘤的分类性能和可解释性，展示了其在临床诊断中的潜在应用价值。

本研究使用深度学习模型评估音频分类，比较了不同模型的性能，并强调了预训练的优势。研究发现，在小数据集背景下，CNN模型可以达到或超过Transformer模型的性能，对临床诊断有价值。

选择性分类方法可在低置信度预测时拒绝，可靠地应用于临床诊断等实际场景。通过提出广义风险覆盖曲线下的面积（AUGRC），该曲线满足所有要求，并可解释为未检测到故障的平均风险。实证结果表明，所提出的度量方法显著改变了度量排名中的5个数据集。

本研究提出了一种新的医学视觉提示框架，通过整合三个关键组件，实现了不同任务之间的相互学习，准确分割病变区域对于临床诊断和治疗至关重要。实验结果表明该方法在医学图像任务中表现优越。

该文章介绍了为临床诊断过程生成出院小结的任务，并提出了一种采用提取-摘要级联的文本摘要方法。研究结果显示，支持可追溯性的文本摘要结构提供了有希望的结果，并且一种句子重写的方法在生成的多个部分上对于忠实度调整的度量表现一致。

医生面临的挑战是对体征、症状和病史进行临床诊断，并选择治疗方法。制定战略包括定义诊断、指导策略和连贯行动。诊断阶段需要识别差距并确定优先级，可以通过情感与本能、清单和数据+指标来找到解决方法。