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本文介绍了ReTA，一个基于强化学习的框架，用于动态增强电子健康记录(EHR)图谱与外部知识图谱(KG)，以改善诊断和死亡率等预测任务。
本文为量化双极论证框架（QBAFs）引入对比解释，通过解释两个主题论证之间的差异来增强AI的可解释性，应用于医疗保健和偏差识别。
本文提出了一种名为AI Morbidity and Mortality (AI M&M)的非责备框架，用于对临床AI失败进行案例审查，旨在将个体错误转化为可操作的机构学习。
本文提出了MiNER，一个微调的BioBERT模型，用于从疟疾相关临床文本中提取生物医学实体，并发布了一个人工标注的数据集以供未来研究。
本文比较了用于评估危机热线通话记录中自杀风险的阿拉伯语和英语大型语言模型，表明两者都能在保持音频本地处理以保护隐私的同时，有效识别高风险案例。
本文介绍了一项初步研究，评估大语言模型在验证医学因果假设方面的准确性，发现尽管它们表现出较高的召回率，但往往无法提供有效的科学证据或拒绝无支持的声明。
a16z已募集85亿美元增长基金，投资于六大超级趋势，包括企业AI、消费级AI和医疗健康，聚焦变革性技术周期。
Arintra Health 已获得2500万美元的B轮融资，用于开发自动化医疗计费编码的人工智能，提高医院的收入获取和效率。
这篇文章询问AI智能体开发者关于跟踪竞争对手功能、决定产品路线图以及在竞争性垂直领域中理解买家偏好的方法。
中国国家药品监督管理局开始审理诺和诺德的诺和盈片剂上市申请，这是该药物在中国市场的关键监管进展。
HealthBench-Psych 引入了 OpenAI HealthBench 基准测试的一个心理健康子集，用于评估 LLMs 在心理健康对话中的表现，经过临床医生审查验证，并评估了 20 个模型作为可重复使用的资源。
一个名为 /fuck-cancer 的AI技能正在开源，旨在通过创建实用医疗摘要来帮助癌症患者和护理人员导航诊断和治疗。
该论文提出了一种多模态提示学习框架，用于处理电子健康记录中的缺失模态，以实现重症监护病房中的鲁棒临床预测，引入了四种提示类型来捕获依赖关系和交互作用。
联合国在各机构中使用AI工具以促进和平、安全与人权，其中包括UNICEF的无障碍数字教科书、UNEP的甲烷泄漏检测系统以及WHO的AI辅助结核病筛查。
本文介绍了 llava-medical-8B-clip-vit-stage2，这是一个专为医疗保健领域微调的专用视觉语言模型，使人工智能能够解读 X 光和 MRI 等医学图像并回答相关问题。
这篇文章对比了中国在建筑和医学等领域的专家将AI作为工具的实际应用与美国专注于面向消费者的模型的做法，强调了中国的综合方法和伦理考虑。
本文讨论了近期医疗研究，揭示AI模型继承人类偏见的现象，并列举了Zack等人（2024年）和Omar等人（2025年）的具体研究案例。文章邀请读者分享在ChatGPT和Claude等模型中遇到AI偏见的经历。
大曼彻斯特的NHS董事会拒绝采用Palantir的联邦数据平台，理由是本地系统更优和公众信任问题，同时英国和欧洲对Palantir合同的广泛争论仍在进行。
HealMed 是一个由专家审核的基准测试，用于评估医学领域大语言模型在九种语言上的表现，由医学专家开发以评估临床任务中的多语言性能。