PLoS Digital Health：科学家有望利用机器学习模型可靠地预测多发性硬化症患者的疾病进展
来自鲁汶大学等机构的科学家们通过研究表示，机器学习模型或能可靠地告知临床医生多发性硬化症患者的残疾进展情况。
2024-08-05
Nature Medicine：瞿佳/张康/王劲卓团队开发全球首个通用大型生成式AI医学影像模型，帮助提高癌症患者生存率
该研究开发了在真实数据和合成数据上训练的生成式AI模型，显示出更好的预测能力，在罕见病诊断、报告生成和自我监督学习的背景下非常有益。
2024-12-16
龙尔平/陈庆宇团队研发“小世界增强”落地级医学大模型，并推向临床试验
不同于主流的通用大模型，该研究将整体医疗场景拆分为特定的“小世界”，建立了全景数据采集-知识精炼-算法增强的“小世界增强”SSPEC技术框架，成功研发了兼具高专业度和共情支持的导诊大模型。
2024-07-20
构建新型可模拟人类脑动静脉畸形病变过程的动物模型阐述其发病机制及潜在药物治疗靶点
脑 动 静 脉 畸 形（BAVM）是一类复杂难治的脑血管结构异常疾病，受限于复杂的血管构筑及其与脑组织密切的解剖关系，目前的外科治疗对许多BAVM病例束手无策。
2024-07-16
Nat Mach Intell：科学家利用基础模型识别出了新型的癌症成像生物标志物
研究结果表明，当只有有限的数据能用于训练深度学习网络的情况下，基础模型或许就能在医学研究上表现出一定的有效性，尤其是当应用于识别癌症相关应用场景的可靠成像生物标志物时。
2024-05-13
