AI工具如何提升患者疾病的疗效：是没用?还是没用好?|ai工具|人工智能|医学|治疗|科学|肿瘤学

AI在医学领域快速发展形成了AI医学专科。有人质疑AI实际上“没什么用”或“不知道如何用？”

AI软件或算法模型作为一种智能化辅助工具，需要找到最恰当应用场景，包括辅助鉴别和诊疗疾病；决策优选方案，或帮助医生病案整理和患者自我管理健康等等。

我们收集了2024年AI医学领域的研究论文、前沿进展评论以及专题综述报告等，欢迎获取，微信联系GlobalMD2020

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第一册

1. 将人工智能引入医学

2. 使用GPT-4诊断复杂临床病例

3. 通过美国保险索赔来描述医疗 AI 设备的临床应用

4. 精准医疗多模态生成式人工智能

5. AI-ML医疗设备试验的开发渠道和代表性（2010年至2023年）

6. 案例研究: 高影响力的医学期刊反映出人们对精神病学的负面情绪

第二册

1. 机器学习在公共卫生筛查中前瞻性评估：识别未知的丙型肝炎携带者

2. Almanac——临床医学检索增强语言模型

3. 人工智能识别胆囊切除术中与失血和手术经验相关因素

4. 美国总统关于人工智能的行政法令

5. 案例研究: 当模型训练你时：诱导信念修正及其对人工智能研究和患者影响——预测儿童阻塞性肾积水

6. 案例研究：使用ChatGPT促进真正知情的医疗同意

7. 数据集、基准和协议

8. 对开源大型语言模型GPT-4和Claude2在肾脏病学多项选择题上的基准测试

第三册

1. 政策进展——医疗健康领域人工智能框架

2. 观点: 利用人工智能实现医疗保健零伤害、最大益处

3. 在监管不明朗和不断发展背景下，研究型医学中心如何管理人工智能预测工具

4. 机器学习利用生物医学信号推断健康状况——驾驶真实汽车时检测糖尿病患者低血糖症

5. 治疗开始前对脓毒症预测模型的评估

6. 急性肾损伤预测模型的外部验证

7. 迈向通用型生物医学人工智能

第四册

1. 人工智能干预试验必须预先注册

2. 放射治疗期间通过机器学习指导评估降低医疗成本——随机对照研究的经济学分析

3. 你所需要的只是无序数据——用于广谱头部障碍检测的逆向监督学习

4. 人工智能成熟路线图：医疗保健领域有效且可持续的人工智能框架

5. 案例研究：任务设置在算法设计中的影响：回归与分类

6. 癌症诊疗中心的GPT-4 — 全院部署面临的挑战和经验教训

7. 数据集、基准和协议

8. CORAL：专家精选的肿瘤学报告推动语言模型推理

第五册

1. 更强大的特征表示是否是组织学图像搜索所需要的？

2. 观点：谁在培训谁？

3. 患者门户——当患者将人工智能掌握在自己手中时

4. AI-MARRVEL——用于诊断孟德尔遗传病的知识驱动型人工智能系统

5. 临床肿瘤学法的比较评估

6. 扩大医疗人工智能的应用——从基于价值护理和按服务收费的角度进行报销

7. 案例研究：组织病理学幻灯片索引和搜索 — 我们到达了吗？

8. 数据集、基准和协议

9. 大型语言模型无法胜任医学编码工作——医学代码查询的基准测试

10.GPT与住院医生——基于官方评分的基准

第六册

1. 全球健康数据鸿沟

2. 观点：大型语言模型看似奇迹，但科学厌恶奇迹

3. 关于“开始治疗前对脓毒症预测模型的评估”的回复信

4. 基于机器学习的肿瘤学沟通促进支出分析

5. 使用可解释的机器学习提高医生对发作期-发作间期损伤连续体脑电图模式分类表现

6. 展望人工智能在下一医疗支付时代的作用：数字化医疗服务提供者与付款人之间的协作

7. 非洲数据科学健康研究的伦理监督

8. 案例研究：GPT-4用于信息检索和肿瘤内科指南比较

9. 评论：医学人工智能和大型语言模型的临床文本数据集——系统评价

第七册

1. AI-RISE 迎接挑战 — 人工智能缩短STEMI治疗时间

2. 人工智能在大查房中的人机共存人工智能

3. 观点：首席健康人工智能官——新兴技术中的新兴角色

4. 人工智能大查房：为什么医学必须成为知识处理学科

5. 检索增强生成使GPT-4 可用于临床试验筛选

6. 利用人工智能通过心电图快速识别ST段抬高型心肌梗死(ARISE)— 随机照试验

7. 共同制定数据使用同意书——人工智能驱动的生物医学人工智能伦理

8. 评论：医学中大型语言模型的医学伦理

9. 你所需要的只是无序数据——用于广谱头部障碍检测的逆向监督学习

第八册

1. 大型语言模型时代：我们需要数据标准吗？

2. 观点：呼吁人工智能实施科学中心评估临床效果

3. 未来AI医学模型演变—从针对特定任务、以疾病为中心到全民健康预测

4. 大型语言模型能否为研究论文提供有用的反馈？大规模实证分析

5. 心脏病诊疗革命：心电图分析中的人工智能为更好的疾病检测和治疗铺平了道路

6. 临床人工智能的监管

7. 案例研究：FHIR-GPT通过大型语言模型增强健康互操作性

第九册

1. 基于人工智能的糖尿病性黄斑水肿筛查，以改善资源匮乏地区的医疗保障

2. 观点：人工智能生态系统——确保生成式人工智能安全有效

3. 人工智能大查房：探索医疗诊断和人工智能的过去和未来

4. 通过3D光学相干断层扫描提高糖尿病性黄斑水肿检测：整合隐私保护AI和通用性技术——在越南开展的一项前瞻性研究验证

5. 对临床人工智能在不同人群医学图像分析中的可信度评估

6. 案例研究：医疗机构AI解决方案评估 — OPTICA工具

7. GPT-4性能、不确定性和遗传文献综述中的漂移

第十册

1. 推进自闭症检测：数字化进步

2. 观点：如果机器超越我们——医疗保健正处于转折点

3. 解决医疗保健领域的算法歧视问题

4. 人工智能大查房：像素与陷阱：为医学成像构建强大的人工智能

5. 四通道心电图作为心脏肥大和扩张早期诊断的单一来源——一种深度学习方法

6. 人工智能检测结核病和胸部 X 光异常的前瞻性多点临床验证

7. STRokE DOC-AI：利用人工智能工具优化远程卒中网络中的枢纽辐射型网络

8. 政策: 健康数据实用程序在支持健康人工智能中的作用

9. 案例研究: 幼儿自闭症远程筛查移动应用程序的验证

第十一册

1. 我们需要更多人工智能的随机临床试验

2. 观点: 为广泛采用诊所就诊记录做好准备

3. 欧盟人工智能法案：对美国医疗保健的影响

4. 基于人工智能的临床级组织病理学诊断异常检测

5. PROTEUS：一项评估 AI 在负荷超声心动图检查中的应用的前瞻性随机临床试验

6. 用人工智能革新医疗保健：效率、信任和卓越护理的新时代

7. 案例研究: 大型语言模型可更有效地报告医院质量指标

8. 结合多个大型语言模型可提高诊断准确性

9. 肿瘤药物数据协调的人工智能——亚马逊与OpenAI

第十二册

1. 大型语言模型中的认知偏差：对研究和实践的启示

2. 多模态眼科图像的全新基础模型：推进疾病检测和预测

3. 观点: 玛丽走出去：通过定性和人工智能方法捕捉患者体验

4. 基于人工智能的副驾驶生成因果证据

5. 人工智能大查房：利用人工智能重拾语音

6. 通用眼科人工智能多模态多任务视觉基础模型的开发与验证

7. 人工智能临床文档是否提高医生的工作效率？一项纵向研究

8. FDA 授权的败血症预测 AI/ML 工具：开发和验证

9. 案例研究: 新加坡在全国范围使用人工智能进行眼科筛查

10.提示标准：利用人工智能评估医学生诊疗后笔记

11.认知偏差和人工智能

邀请参加|第3期长寿医学考察活动

新加坡长寿医学研究和长寿诊所模式：解码健康长寿年会和实地考察国际知名的Chi Longevity Clinic新加坡国立大学公共医院创建首家长寿诊所及其服务项目。，报名微信GlobalMD2020

2025新年,我们将正式启动【长寿医学国际合作交流项目，旨在引领长寿医学循证研究，推广普适性健康长寿策略和方法，通过线上和线下、实地考察以及主题论坛等形式，与国内外长寿医学专家、长寿诊所掌门人和抗衰科技企业家和投资大咖们共同探讨长寿医学产业发展和长寿诊所运营模式，分享最新前沿进展和AI技术应用。

(群规: 实名+机构)