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本系统范围综述审视了牙科医疗中三类大型AI模型：语言生成模型、判别式视觉基础模型和牙科专用基础模型，分析了97项研究，表明通用模型和领域专用模型发挥互补作用，集成流水线优于单一模型方法。

提出RAG4Outcome，一种整合多模态临床数据（PET-CT报告、手术记录、随访笔记）的检索增强生成框架，用于改善慢性骨髓炎的预后预测，增强可解释性和临床可靠性。

本研究评估了通过与大型语言模型（LLM）的交互式对话（通过 MedSyn 系统）如何提高急诊科医生在急诊环境中的诊断准确性，结果显示住院医师在处理疑难病例时的诊断准确率有显著提升。

本文介绍了 OncoAgent，这是一种专为肿瘤学隐私保护临床决策支持设计的双层多智能体框架。文章详细阐述了结合修正型 RAG、反思安全循环以及针对 AMD 硬件优化的双层 QLoRA 微调的系统架构。

本文提出了一种随机因果表征学习框架，以解决个性化医疗中的偏差-精度悖论，并证明了其在重症监护室（ICU）临床决策支持中提高了准确性和可解释性。

The author uses an AI agent to analyze 8 years of his mother's hypertension records, identifying morning surges and drug interactions that were missed during brief hospital visits, highlighting AI's role in bridging gaps in chronic care continuity.

Google DeepMind 宣布启动 AI 联合临床医生研究计划，旨在通过"三方协同诊疗"改善医疗服务——即 AI 智能体在医生监督下协助患者。该系统在一项初级医疗咨询研究中展现出高准确率且零严重错误，表现优于现有循证综合工具。