将机器学习创新转化为临床实践：从计算机到病床的跨越
本文探讨了如何将机器学习模型从理论开发阶段转化为实际临床应用，强调了外部验证、透明度、可解释性以及监管要求等方面的重要性。
环球医讯AI与医疗健康
- 癌症护理中的人工智能与靶向疗法在癌症会议上的讨论来自加州大学旧金山分校的顶尖癌症研究人员在2025年的美国癌症研究协会（AACR）年会上，介绍了关于靶向疗法、癌症基因组学、使用人工智能个性化癌症治疗等方面的最新进展。
- AI工具通过自拍分析“面部年龄”预测癌症风险一项新的研究表明，一种算法可以通过普通照片估计身体衰老的速度，这一发现可能改变癌症护理的性质。研究人员开发了FaceAge这一AI工具，通过分析自拍来预测生物年龄，并发现生物年龄比实际年龄大五年的癌症患者预后较差。
- FDA将利用生成式AI提高效率美国食品药品监督管理局（FDA）计划在所有中心部署生成式AI，以提高审查流程的效率。这一举措旨在减少科学家们的重复性工作，并加速新疗法的审批过程。
- AI模型分析社交媒体帖子以检测抑郁迹象爱荷华州立大学的研究团队开发了一种深度学习模型，通过分析社交媒体上的帖子来检测抑郁症的症状和风险因素。该模型利用了Reddit和WebMD的数据，并且能够提供个体和群体层面的监测，但同时也引发了伦理和隐私方面的担忧。
- AI可以从心脏扫描中猜测种族类别——这意味着什么以及为什么重要一项研究发现，AI模型可以从心脏扫描中以高达96%的准确率猜测患者的种族类别，尽管没有提供明确的种族信息。这揭示了AI系统不仅反映了现实世界的偏见，还可能加剧这些偏见。
- 杜克大学开发新型成像系统，利用人工智能更清晰地观察视网膜细胞杜克大学的生物医学工程师开发了一种新的成像系统，该系统利用人工智能技术，能够比现有昂贵的技术更清晰地观察单个视网膜细胞，这将大大提高现代医学对多种疾病的诊断和监测能力。
- 杜克大学开发新型成像系统，利用人工智能更清晰地观察视网膜细胞杜克大学的生物医学工程师开发了一种新的成像系统，该系统利用人工智能技术，能够比现有技术更清晰地观察视网膜细胞，这将大大提高对多种疾病的诊断和监测能力。
- 纽卡斯尔团队利用AI技术生成心脏3D图像以诊断冠心病纽卡斯尔医院NHS信托基金使用了一种名为Heartflow的AI驱动技术，将心脏CT扫描转换为3D图像，从而帮助诊断冠心病，并减少侵入性血管造影的需求。这项技术已经使超过2,300名患者受益。
- 生成式AI有望塑造药物设计的未来研究人员开发了一种名为DiffSMol的生成式AI模型，该模型能够生成具有潜在药物候选特性的3D小分子结构，从而加速和优化药物开发过程。该模型在生成新分子时表现出显著的成功率，并且可以在短时间内生成单个分子，这为药物设计提供了新的可能性。
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