人工智能
最新新闻
141 articles · 20 / page
在外科教育中利用人工智能：基于深度语言学习模型的模拟提升本科生病史采集技能
一项随机对照试验表明，将基于深度语言学习模型（DLM）的模拟整合到外科培训中，显著提高了高年级医学生的病史采集技能和沟通信心。
提高牙科诊断：人工智能在检测根尖周透射影中的作用
一项随机对照试验表明，人工智能辅助适度提高了牙医在诊断根尖周透射影（PRs）时的准确性，主要通过减少假阳性，对初级临床医生尤其有益，并促使治疗决策更加保守。
利用人工智能驱动的模拟患者提高医学生外科病史采集技能：一项随机对照试验
这项随机试验表明，使用深度语言学习模型作为模拟患者可以显著提高高年级医学生在临床轮转期间的外科病史采集技能和自信心。
利用机器学习预测高危冠状动脉疾病：来自SCOT-HEART试验的见解
基于临床数据训练的机器学习模型在CT扫描中预测冠状动脉疾病的准确性优于传统风险评分，可能指导心血管护理中的资源更有效利用。
利用人工智能：基于大型语言模型的对话代理在短视频应用试验中减少年轻人的抑郁和焦虑
一项为期28天的随机对照试验表明，基于大型语言模型训练的对话型AI通过在短视频应用中集成对话干预，有效减少了年轻人的轻度抑郁和焦虑症状。
结肠镜检查中的人工智能辅助光学诊断：确保安全同时减少不必要的息肉切除术
一项随机试验表明，通过人工智能辅助光学诊断保留小的非肿瘤性结直肠息肉与系统性切除一样安全有效，支持更少侵入性的结肠镜检查策略。
基于深度学习预测视网膜神经纤维层厚度作为眼压升高患者青光眼的新风险生物标志物
一种新型深度学习模型能够从视盘照片中预测视网膜神经纤维层厚度，从而实现对眼压升高患者原发性开角型青光眼的风险分层。基线和纵向变化与疾病转化高度相关。
深度学习通过眼压增高的视盘照片预测视网膜神经纤维层厚度以评估青光眼风险
通过视盘照片预测视网膜神经纤维层（RNFL）厚度的深度学习模型可以识别出眼压增高患者中患原发性开角型青光眼（POAG）的风险较高的个体，从而提高早期风险评估和监测疾病进展的能力。
数字生物测量在长新冠中的应用：来自STOP-PASC随机临床试验二次分析的见解
可穿戴设备数据揭示了长新冠中不同的生理和行为模式，反映了症状的异质性，且在尼马特雷韦-利托那韦与安慰剂组之间未发现显著差异。
移动短信改善未控制2型糖尿病患者的血糖和血压控制
在中国进行的一项随机试验显示，基于移动短信的干预措施在12个月内适度改善了未控制2型糖尿病患者的糖化血红蛋白（HbA1c）和收缩压。这支持了使用移动健康（mHealth）策略来管理心血管风险。
通过数字干预提升炎症性风湿病患者的心理健康：一项探索随机临床试验
要点 研究背景与疾病负担 炎症性风湿病——包括类风湿关节炎（RA）、银屑病关节炎（PsA）和系统性红斑狼疮（SLE）——是一类慢性自身免疫性疾病，其特征是导致关节损伤、疼痛和功能障碍的全身性炎症。除了身体上的负担，患者还经常承受巨大的心理困扰，包括焦虑和抑郁，这损害了他们的生活质量和疾病预后。由于接触精神卫生专业人员的机会有限、社会偏见以及慢性病管理的复杂性，心理困扰在风湿病学中常常未被充分认识和治疗。 数字健康技术的日益普及为远程提供可扩展的心理支持创造了机会。然而，其在炎
人工智能革新制药：从药物发现到临床应用的智能创新
人工智能正在显著改变制药研发，通过加速药物发现、配方设计和临床试验，为行业带来新的机遇和挑战，特别是在中国。
人工智能通过心电图能发现广泛心血管疾病征象
最初设计用于特定心脏诊断的人工智能增强心电图模型，揭示了更广泛的心血管风险检测和预测能力，挑战了其作为特定条件工具的使用，并支持其作为全面心血管生物标志物的角色。
驾驭未来：人工智能在增强同行评审中的作用
人工智能有望缓解同行评审面临的挑战，提高效率和质量，同时保留人类监督，以确保科学出版的公平性和完整性。
Nat Cancer：AI基础模型革新前列腺癌无创诊断与分级
一支多学科的中国团队开发了一种基于AI的MRI-病理学基础模型，能够准确、无创地诊断和分级前列腺癌，显著改善临床决策并减少不必要的活检。
利用移动技术进行早期心力衰竭检测：初级保健中 ECHOS3 登记研究的见解
在初级保健环境中，通过移动应用程序辅助筛查，识别出三分之一的高危患者出现新的心力衰竭病例，特别是射血分数保留的心力衰竭，这为早期诊断提供了一条有前景的途径。
利用AI写作临床文档靠谱不？评估大型语言模型生成的医院出院总结
一项比较大型语言模型生成与医生生成的出院总结的研究发现，两者在质量和安全性方面相当，表明AI辅助文档可以减轻临床负担而不影响患者护理。
个性化步态再训练：膝关节内侧骨关节炎的一种有前景的保守治疗方法
一项随机试验显示，个性化足部进程角修改显著减轻了膝关节内侧疼痛，并减缓了膝关节内侧间室骨关节炎的软骨退化。
人工智能工具在药学学生OSCE表现和焦虑中的作用
一项随机试验评估了人工智能生成的学习材料，结果显示对药学学生的客观结构化临床考试成绩或考试焦虑水平没有显著影响，强调了进一步研究长期教育成果的必要性。
增强大学生抑郁症治疗：具有社交线索的AI聊天机器人显示出更优效果
一项为期16周的随机试验表明，与仅文本聊天机器人相比，具有高社交线索设计的AI聊天机器人在减轻大学生的抑郁和焦虑症状方面显著有效，提高了依从性、满意度和治疗联盟。
按科室浏览
打开分语言的专科信息流和科室页面。