本研究提出了一种新模型，结合BiLSTM-CRF、XGBoost和逻辑回归，旨在提高糖尿病风险预测的准确性，为临床决策提供支持。

本研究提出了一种基于nnU-Net框架的自动分割方法，显著提高了低收入和中等收入国家缺血性中风的检测效果，Dice得分为0.752，IoU得分为0.643，辅助医生评估病情。

本研究探讨了缺氧缺血性脑病（HIE）对新生儿的影响及预后挑战，并推出了波士顿新生儿脑损伤数据集第二版（BONBID-HIE），该数据集包含237名患者的MRI和临床数据，为HIE的理解与治疗提供了重要支持。

本研究提出了一种结合数字病理和临床特征的多模态人工智能测试，旨在提高乳腺癌复发风险评估的准确性。该测试利用视觉变换器模型与临床数据，在8161名患者中表现优于传统的Oncotype DX检测，促进个性化治疗选择。

研究中，我们使用CycleGAN模型将真实射线片转换为不同骨关节炎阶段，成功合成未来疾病状态，并将晚期射线片回溯为早期阶段。结果显示其在诊断、数据增强、医疗教育和预后方面的潜力。未来需要进一步改进和验证，包括卷积神经网络评估和医学反馈。

本研究评估了人工智能在影像学诊断和预后软组织及骨肿瘤中的应用。研究发现现有的影像-AI工具仍处于概念验证阶段，需要在设计、开发、评估和数据可重复性等方面进行改进。

本研究解决了颅内出血（ICH）预后中影像与表格数据复杂互动的挑战。通过学习与预后相关的临床和人口统计变量共享的特征表示，本文提出了一种3D多任务影像模型，显著提高了预后预测的准确性和可解释性。研究表明，该方法在ICH预后上优于现有的最先进影像模型，甚至超过了四位经过认证的神经放射科医师的表现。

肺癌是2020年全球癌症相关死亡的首要原因。人工智能在肺癌预后方面发挥了革命性作用，通过分析数据和整合临床变量，提高了生存预测准确性。AI技术可以提供全面的预后洞察和个性化治疗策略，改善非小细胞肺癌患者的预后。

AutoPrognosis-M是一种多模态框架，结合结构化临床数据和医学影像，使用自动化机器学习进行预测。通过多模态皮肤病变数据集的应用，突出了多模态机器学习和集成学习的优势。该框架已开源，推动医疗领域中多模态机器学习的应用和创新。

机器学习模型在临床决策中的作用越来越重要。一种基于投影的创新方法将临床专业知识与机器学习工作流结合，纠正电子病历数据中的错误，提供对患者健康状况的见解，并提升机器学习分类器的性能。该方法在早期脓毒症检测中验证，取得了较高的AUROC和精确度。

我们利用机器学习技术解决急性感染和败血症的诊断和预后需求，通过测量患者血液中的信使RNA丰度作为特征，并通过分类器将其转化为检测报告。该系统已获得FDA认定。其他研究也使用机器学习来预测感染性休克、区分病毒和细菌感染、检测败血症等。

该研究使用MST-former网络预测青光眼和阿尔茨海默病，通过多尺度时空变换和时间距离矩阵处理不规则采样数据，取得了显著的优势。青光眼预测的AUC值达到98.6%。

G-HANet 是一种新颖的基于基因组知识提炼的超级关注网络，通过对 WSI 图像进行基因组数据重构，实现了来自组织病理学和基因组学角度的病人超级关注建模，以改善癌症预后。

通过预处理技术和机器学习算法，研究发现对不平衡的临床数据集进行预处理可以提高预测心力衰竭患者死亡率的性能。相比树模型，尤其是随机森林和XGBoost，在F1评分和MCC上平均提高了约3.6%和2.7%。该研究有望改善心力衰竭管理中的患者预后。

研究人员整合病理图像、遗传数据和临床数据，构建了一种新的深度学习方法，用于预测乳腺癌患者的预后。实验结果显示该方法具有高准确性，可为个体化治疗策略提供便利。

HyperAI超神经官网上线了数千小时的中文语音数据库，包括多个数据集和论文案例。乳腺癌预后评分系统MIRS和SBeA是其中的亮点成果。HyperAI超神经是国内领先的人工智能及高性能计算社区，为开发者提供丰富的公共资源。

根据世界卫生组织国际癌症研究机构的数据，2020年全球乳腺癌新发病例数达到226万，超过肺癌成为全球第一大癌症。研究人员开发了一个精准的预后评分系统，用于乳腺癌转移和免疫基因组风险评估。人工智能在乳腺癌诊疗中的应用有望降低发病率和死亡率。

综述了采用基于生物医学知识的机器学习方法在癌症诊断和预后方面的研究现状和发展方向。

机器学习在医疗人工智能系统中的应用正向深度学习模型转变。多模态数据集成面临表示、融合、对齐、翻译和协同学习等五大挑战，近期的方法正在解决这些挑战。未来应进一步研究临床模型及其在临床环境中的转化方向。