
超越沉浸:为什么将动作观察与虚拟现实结合是中风后手部康复的改变者
一项多中心随机对照试验显示,将动作观察与虚拟现实相结合显著提高了中风患者瘫痪手的灵巧性,并且这种益处在干预后六个月仍然持续存在,为传统神经康复提供了一种优越的多模式方法。
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一项多中心随机对照试验显示,将动作观察与虚拟现实相结合显著提高了中风患者瘫痪手的灵巧性,并且这种益处在干预后六个月仍然持续存在,为传统神经康复提供了一种优越的多模式方法。

一项大规模回顾性研究表明,通过远程护理进行个性化碳水化合物减少治疗,与常规护理相比,显著降低了2型糖尿病和肥胖患者发生代谢相关脂肪性肝炎(MASH)和晚期肝并发症的风险。

一项大规模多中心随机对照试验(RCT)研究了人工智能辅助胃肿瘤检测,发现病理确诊检测率无显著提高,但显著减少了操作盲点,并对经验较少的内镜医师有明显益处。

本综述评估了突破性的ECG2HF模型,这是一种公开可用的人工智能工具,使用12导联心电图波形在预测10年心力衰竭风险方面优于标准临床评分。

这篇综述评估了一项关键研究,该研究表明跨模态成像能够以超过96%的准确率识别皮肤组织学特征,为传统活检提供了一种安全有效的无创替代方案,用于临床决策。

《美国医学会杂志·眼科学》(JAMA Ophthalmology)的一项多中心研究介绍了一种使用域迁移技术的深度学习模型,该模型能够准确检测不同OCT硬件供应商的黄斑疾病,具有高阴性预测值,并建立了适用于各种临床环境的稳健分诊系统。

MASAI试验表明,AI辅助乳腺X线摄影筛查在保持特异性和显著减少放射科医生工作量的同时,实现了更高的敏感性和不劣于标准双读的间期癌发生率。

TRICORDER试验表明,尽管AI听诊器能够检测心力衰竭、心房颤动和瓣膜病,但在英国初级保健中的实际应用并未在12个月内显著增加新诊断的数量。

一项3期随机临床试验表明,与常规护理相比,6周的移动应用引导的自我按压显著且持续地减轻了卵巢癌幸存者的疲劳,提供了一种安全、低成本的数字健康干预措施,用于长期症状管理。

一项多中心随机对照试验表明,远程机器人手术在距离长达2800公里的情况下,对于泌尿外科手术的成功率、低延迟和等效安全剖面均不逊于本地手术。

一项涉及30名眼科医生和住院医师的交叉研究显示,虽然Claude-3.5-Sonnet协作在复杂病例中提高了诊断准确性,但也增加了对错误决策的信心,并且未能达到单独使用AI的性能水平。

本综述评估了AI病理模型在预测EGFR突变方面的通用性,强调了不同遗传背景和样本类型下的显著性能差异及其在临床分诊中的作用。

这项多机构研究验证了Neuropath-AI,这是一种通过从组织病理学切片推断分子特征来预测中枢神经系统(CNS)肿瘤类型的深度学习系统。该模型在高置信度样本中达到了80%的Top-1准确率,为神经肿瘤学诊断提供了可扩展的工具。

单中心研究表明,基于CT的淋巴结分割和影像学外侵(iENE)分类的人工智能管道在预测HPV阳性口咽癌患者的预后方面显著优于传统的放射学评估,能够更有效地识别高风险患者。

发表在《NEJM AI》上的一项纵向研究评估了七种生成式AI聊天机器人对酒精滥用的支持情况,发现尽管它们在同理心和非评判性语言方面表现出色,但经常提供低质量或不准确的医疗信息,突显了临床应用中的关键安全问题。

研究人员开发了EEGSurvNet,一种深度生存模型,用于分析常规EEG以预测两年内的癫痫发作风险。该模型在两个月时达到了0.80的AUROC值,并在没有可见癫痫样放电的患者中表现出高疗效。

这项独立验证研究表明,AI增强的ECG模型能够有效检测不同人群中的左心室收缩功能障碍,AUROC最高达到0.93。然而,在模型透明度和数据共享方面仍存在显著障碍,影响临床应用。

一项随机多方法研究揭示,尽管AI临床决策支持系统在抗生素转换中受到欢迎,但其主要影响是强化保守处方。研究表明,可用性和临床证据比AI解释在护理点的重要性更高。

一项随机对照试验表明,使用Better Pregnancy应用程序的移动健康管理模型显著降低了妊娠糖尿病(GDM)的发病率,改善了血糖控制,并提高了高危孕妇的自我效能,为现代产科护理提供了可扩展的解决方案。

经过验证的多模态AI模型利用数字病理学和临床数据显著改善了前列腺癌生化复发患者的危险分层,识别出最能从挽救性激素治疗中获益的患者。
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