
基于智能手机的肺康复:弥合慢性呼吸疾病护理的差距——一项随机对照和可行性研究
一项随机试验表明,基于智能手机应用程序的肺康复计划显著改善了慢性呼吸疾病患者的生活质量和体力活动水平,为传统中心化护理提供了一种可扩展的替代方案,尽管在患者依从性方面存在挑战。
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一项随机试验表明,基于智能手机应用程序的肺康复计划显著改善了慢性呼吸疾病患者的生活质量和体力活动水平,为传统中心化护理提供了一种可扩展的替代方案,尽管在患者依从性方面存在挑战。

全面的荟萃分析表明,基于规则的聊天机器人在4-8周的时间窗口内能显著减轻抑郁症症状,而大型语言模型(LLM)基聊天机器人的临床效果因高变异性而证据不足。

最近的强有力的随机对照试验表明,通过智能手机提供的数字认知行为疗法在广泛性焦虑障碍方面提供了显著且持久的改善,克服了关键的可及性障碍,并突显了其对大规模公共卫生影响的潜力。

德国一项102名参与者的试点RCT发现,自我指导的数字心理干预在3个月内显著减少了炎症性风湿病患者的心理痛苦,并适度提高了生活质量。

对98名ARDS患者的高保真数字孪生模型显示,APRV(高压25/低压0,长时间吸气,短时间呼气至75%峰值呼气流速)可将机械功率降低约32%,潮气量招募降低约34%,代价是可控性高碳酸血症;需要进行临床试验。

一项系统回顾和荟萃分析发现,实时自动临床恶化警报系统可以减少院内心跳骤停,并可能缩短重症监护病房(ICU)住院时间,但对死亡率的益处尚不确定,需要进行更高质量的试验。

本综述评估了从噪声单导联心电图(ECG)中预测心力衰竭风险的人工智能算法,综合了来自大型多国队列的证据,强调了AI-ECG模型在传统临床评分之外改善风险分层的优势。

一项国际研究开发了AI-ECG模型,能够诊断并预测未来的中度至重度二尖瓣、三尖瓣和主动脉瓣反流,并在不同人群中进行了验证,发现与亚临床腔室重塑有关。

多中心深度学习模型可靠地分类了活检焦点评分和ACR-EULAR定义的舍格伦综合征(AUROC ≈0.88–0.89),并识别出一种与疾病相关的新颖CD8+ T细胞腺周模式;需要前瞻性验证。

PANORAMA研究表明,人工智能模型在常规对比增强CT上检测胰腺导管腺癌(PDAC)的AUC值(0.92)高于68名放射科医生(AUC 0.88),提示早期检测潜力。多中心验证使用了组织病理学和≥3年的随访作为参考标准。

丹麦的一项RCT研究了治疗师指导的在线项目TG-iConquerFear,该项目针对具有临床癌症复发恐惧(FCR)的结直肠癌幸存者。与增强的自助相比,在3个月时,TG-iConquerFear显著降低了FCR评分;组间效应具有临床意义(Cohen d 0.62)。

这篇2020-2025年的叙述性综述(327项深度学习研究)评估了深度学习(DL)在耳鼻喉科诊断、预后、分割及新兴术中应用中的表现,并概述了安全、公平实施的实际步骤。

一个由AI驱动的筛查项目(ATTRACTnet)应用于心电图、超声心动图、人口统计学和骨科病史,显著增加了转甲状腺素心脏淀粉样变性(ATTR-CM)的病例检测,并在目标人群中迅速启动了治疗。

基于AI的分析确定了肌肉体积是NSCLC生存的强预测因子,突出了二甲双胍调节的脂肪效应,并阐明了与肥胖悖论相关的分子联系,为超越BMI的个性化预后提供了信息。

一项多中心观察性研究报道,临床医生接触人工智能辅助息肉检测后,非人工智能结肠镜检查的腺瘤检出率绝对下降了6%——这引发了对内镜医生技能下降和需要保护措施的担忧。

一项前瞻性队列研究使用Apple Watch数据表明,单侧全膝关节置换术后步数、站立时间和步速显著增加,峰值出现在6个月,并在12个月时持续存在。

AI-RAPNO 综合了当前儿科脑肿瘤成像的人工智能发展,并提供了实用建议,以提高基于 RAPNO 框架的 AI 驱动反应评估的可信度、通用性和临床实施。

一种生成患者特定数字孪生的人工智能驱动决策辅助工具(AI-DA)提高了决策质量,减少了决策冲突和后悔,并在考虑全膝关节置换术(TKA)的患者中产生了比单独教育更好的6-9个月膝关节功能。

本综述考察了首个第3阶段随机试验,证明了人工智能驱动的糖尿病预防计划生活方式干预在改善体重减轻、HbA1c和体力活动方面与人类指导不相上下。

这项涉及49项随机对照试验(RCTs)的网络荟萃分析表明,数字健康干预措施,特别是虚拟现实、二维视频和二维游戏,显著减少了儿科手术患者的围手术期焦虑和疼痛,并提高了麻醉诱导的依从性。
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