AI通过分析血液中蛋白质的变化，能够预测多种疾病，但缺乏大规模临床试验的支持。尽管DeepSeek在诊断上与医生相似，仍然存在对其可靠性的质疑，强调AI仅为辅助工具，不能替代医生。
本研究提出了一种基于深度学习的早期预警信号（EWS）方法，旨在有效预测疾病爆发。通过模拟不同噪声下的疾病动态，模型展示了在多种情境下的鲁棒性，具有重要的现实意义和应用潜力。
本研究利用长短期记忆网络（LSTM）和多层感知机（MLP）分析帕金森病患者的语音信号特征，以提高早期诊断和疾病进展预测的准确性。结果表明，所选特征能有效预测疾病在2期和3期的进展。
本文提出了一种结合声学、认知和语言特征的多模态系统，利用人工神经网络高精度检测阿尔茨海默病。研究探讨了多模态数据整合和生成模型在疾病预测中的应用，展示了改进的学习方法和鲁棒性，推动了阿尔茨海默病的诊断与监测。
本文评估了深度生成模型在合成患者电子健康记录中的能力，发现合成数据能够提高患者预测分类性能并解决数据不平衡问题。研究探讨了合成数据在疾病预测、药物开发和肿瘤检测中的应用，强调了真实数据的重要性。通过新算法生成的合成数据在机器学习模型训练中表现优越，未来将分析合成数据特征对结果的影响。
机器学习在医疗中用于疾病风险预测，超越传统统计模型。通过分析电子健康记录和可穿戴设备数据，提供更准确的个性化预测，适用于心血管疾病、2型糖尿病等。未来将整合更多数据源，推动个性化医疗发展。
该论文探讨了深度卷积神经网络在医学成像中的应用，特别是在计算机辅助检测方面。研究评估了不同网络结构和数据集规模对性能的影响，提出了3D全卷积神经网络和图卷积网络等多种模型，展示了它们在脑结构分割和疾病预测中的有效性。实验结果表明，这些方法在准确性和效率上优于传统模型，具有广泛的应用潜力。
本文介绍了多种基于图神经网络（GNNs）的脑图分析方法，包括NeuroGraph软件包、可解释的图稀疏化（IGS）模型和ContrastPool方法，旨在提升神经影像数据的分析和疾病预测能力。同时，研究探讨了生成对抗网络（GAN）在阿尔茨海默病中的应用，强调了GNNs在脑部疾病研究中的重要性及未来发展方向。
本文介绍了多种基于深度学习和图神经网络的单细胞RNA测序数据分析方法，如图注意力网络、拓扑主成分分析和双层图表征学习。这些方法提高了疾病状态预测和细胞分类的准确性，解决了数据稀疏性和噪声问题，为生物医学研究提供了新工具和思路。
本文综述了多模态机器学习在医疗保健中的应用，强调融合不同数据模态以提升临床诊断的有效性。研究表明，多模态模型在疾病诊断和预测方面显著优于单一模式模型，并讨论了五大挑战及其解决方案。未来的发展方向包括优化模型架构和提高临床应用的可解释性。
谷歌研究的基因组学团队开发了一种新的无监督深度学习模型，称为REGLE，该模型利用高维临床数据（HDCD）来发现基因变异与疾病之间的关联。REGLE优于现有方法，改进了基因发现和疾病预测，并增强了遗传风险评分。它可以在没有标记数据的情况下识别对器官功能的遗传影响，并有可能识别新的药物靶点。研究人员使用肺功能和心血管功能数据展示了REGLE的功能。该方法将进一步加深我们对人类特征和疾病遗传基础的理解。
本研究提出了多模态推荐系统的新方法，包括基于图形的物品结构增强方法MM-GEF和多模态UMLS图神经网络学习MMUGL。这些方法通过整合多模态特征和医学知识，提升了推荐和疾病预测的性能，实验结果显示其优于现有技术。
本文提出了一种结合医学知识的深度生成时间序列方法，用于复杂疾病轨迹的建模与分析。该方法在系统性硬化病中展示了有效性，能够进行个性化在线监测、疾病预测及临床假设测试。通过神经随机微分方程，模型能高置信度地预测患者的疾病进展和治疗效果。
本文介绍了多模态医疗数据融合框架，如HetMed和MMGL，旨在提高临床决策的准确性。这些框架利用图神经网络和自适应图学习，有效捕捉患者之间的复杂关系，并在疾病预测和生存分析中表现出优越性能，强调了整合医学知识和多模态特征的重要性。
本文提出了一个框架，以确保医疗人工智能中合成数据的质量，扩展了公平性和碳足迹等维度。通过提高透明度和降低风险，增强对合成数据的信任，促进医疗AI工具的发展。研究探讨了合成数据在疾病预测和药物开发中的应用，并提出了评估合成数据质量的新标准，强调隐私与实用性之间的平衡。
个人健康大型语言模型（PH-LLM）通过分析个人健康数据，提供个性化见解和推荐。研究表明，LLMs在抑郁症分类和健康预测方面表现优越，结合生理数据和上下文信息提升了临床决策支持的效果。新框架Health-LLM整合医学知识和特征提取，显著提高疾病预测准确性。对话健康代理（CHA）在糖尿病管理中表现出色，展示了LLMs在医疗领域的广泛应用潜力。
本文提出了一种基于时空相似性度量的多任务学习方法，用于有效预测阿尔茨海默病（AD）进展，并捕捉生物标志物之间的关系。实验结果表明，该方法在疾病预测和生物标志物变化关系的确定上优于传统方法，具有显著的临床应用价值。
本文提出了一种基于层级潜在变量模型的个性化医学方法，能够预测疾病过程并提高诊疗效果。研究分析了多种疾病的时间序列数据，结合深度学习和马尔可夫模型，揭示潜在状态和疾病进展模式，支持临床决策。该方法在硬皮病和帕金森病等疾病研究中显示出显著改进，具有重要的临床应用潜力。
本文综述了基于电子健康记录（EHR）数据的深度学习预测模型的进展，探讨了其在医疗保健中的挑战与未来方向。研究表明，结合结构化信息和文本医疗笔记的模型在疾病预测中优于传统方法，且新型框架能有效整合异构数据。此外，文章还讨论了发展中国家的EHR架构及机器学习在疾病诊断中的应用，强调了EHR数据多样性对模型性能的影响。
本文探讨了利用自我注意力的时间卷积网络和自监督视觉Transformer进行疾病预测的方法。通过将时间序列信号转化为时间嵌入，结合深度语义分割，实现了对不同类型用地的分类。研究表明，该方法在多模态学习中表现良好，有助于提升地理空间计算机视觉的用户体验和安全性。
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