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该论文提出CASE——一系列用于证据搜集的临床智能体，结合工具使用框架与智能体后训练方法，在基于UK Biobank构建的纵向多模态医学基准上进行评估，其基于Qwen3-VL-8B的智能体在匹配评估条件下答案准确率相对GPT-5.4和Claude Opus 4.8分别提升超16%和10%。
一项使用英国生物银行数据的研究发现，由于战后配给制，在出生后的头1000天内接触较少糖分的婴儿，在成年后癌症风险较低且生物衰老较慢。
本文认为，非线性模型在生物医学预测中常未能超越线性回归的原因在于测量噪声而非模型不足，因为噪声对非线性结构的衰减速度快于线性结构，这一限制无法通过更多数据或模型复杂度来克服。