用于肺癌EGFR预测的AI模型显示基于血统的性能差异
一项队列研究显示，开源AI病理模型在预测肺腺癌EGFR突变时在不同血统群体中的表现存在差异，亚洲患者（AUC 0.68）的准确性明显低于欧洲（AUC 0.84）和非洲（AUC 0.85）人群，这对公平的临床应用提出了重要考虑。
机器学习在个性化学校正念训练预防青少年抑郁症中的不足：MYRIAD试验见解
MYRIAD试验的二次分析显示，虽然机器学习模型可以识别可能从学校正念训练中受益的青少年，但这些预测的临床相关性仍然很小。因果森林和弹性网回归模型检测到了统计学上显著但实际影响微乎其微的结果差异。
超越简单量化：人工智能和肿瘤间质比如何重新定义肝细胞癌预后预测
研究人员开发了一种基于人工智能的框架，揭示了肝细胞癌中肿瘤间质比与死亡率之间的非线性关系，通过一种新颖的令牌引导多模态融合方法，提高了预后的准确性，超越了传统方法。
自适应AI变革心血管事件裁决：新算法在多个终点上实现接近人类的准确性
研究人员开发并验证了ADAPT-CEC，一种可以裁决不同试验定义下心血管事件的人工智能算法。结合AI与选择性人工审查的混合方法达到了95.6%的准确率，并复制了主要试验结果。
可穿戴TEAS在管理中重度术后恶心呕吐方面优于甲氧氯普胺
一项随机临床试验表明，可穿戴经皮穴位电刺激（TEAS）在高风险手术患者中对中重度术后恶心呕吐（PONV）的2小时缓解率更高，24小时复发率显著降低，优于静脉注射甲氧氯普胺。
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。
远程医疗提供的营养疗法显著降低代谢功能障碍患者晚期肝病风险
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。
人工智能在胃镜检查中的应用：解读一项里程碑式的多中心随机对照试验
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。
精准预测新发心力衰竭：人工智能心电图的临床整合
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。
‘虚拟活检’时代：跨模态成像与皮肤组织学的无创识别
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。
打破硬件障碍：域迁移AI如何实现供应商无关的3D OCT黄斑疾病检测
《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。
AI辅助乳腺X线摄影优于标准双读：来自MASAI试验的见解
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。
初级保健中的AI听诊器：为什么实施科学比算法准确性更重要
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。
移动应用引导的自我按压：卵巢癌相关疲劳的可扩展解决方案
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。
远程手术打破距离障碍：里程碑RCT证实其与本地机器人泌尿外科手术具有非劣效性
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。
人机协作在眼科临床推理中的应用：提高诊断准确性，但存在过度自信和自动化偏差的风险
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。
精准肿瘤学与人工智能：数字病理学中祖先相关变异对EGFR预测的影响
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。
基于分子的中枢神经系统肿瘤分类中，AI助手实现高准确率：多机构验证
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。
AI驱动的影像学检测在预测HPV阳性口咽癌预后方面优于放射科医生
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。
高同理心，低准确性：生成式AI能否安全地支持酒精滥用？
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。