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VarNet-T是一种新型深度学习框架，能够在仅有肿瘤样本的情况下准确识别体细胞变异并估计肿瘤突变负荷（TMB），相比现有方法性能提升20-33%，有望改善癌症患者的免疫疗法精准筛选。 Original paper: Improved tumor-only variant calling and mutation burden estimation with VarNet-T. — Nature communications. 10.1038/s41467-026-71705-4 📄 阅读文章
高龄患者在ICU中的预后评估至关重要，但机器学习模型在不同医疗中心的表现往往存在显著差异。最近的多中心研究通过12个国际医学中心对ELDER-ICU模型进行了验证，并系统性地评估了模型更新策略，为临床AI工具的跨区域推广提供了重要证据。 Original paper: Multicenter validation and updating of the ELDER-ICU model for severity assessment in elderly critical illness. — NPJ digital medicine. 10.1038/s41746-026-02472-1 📄 阅读文章
一项基于236,623对心电图和超声心动图数据的研究表明，通过卷积神经网络和概率神经网络的人工智能模型，心电图可以准确估计左心室射血分数，其中个性化模型显著提升了预测精度。这一突破为资源受限地区提供了一种成本效益高的心脏功能评估新途径。 Original paper: Personalized artificial intelligence based left ventricular ejection fraction and systolic dysfunction assessment. — NPJ digital medicine. 10.1038/s41746-026-02462-3 📄 阅读文章
一项最新研究表明，基于机器学习的预后工具能够显著改善临床医生对结肠直肠癌肝转移(CRLM)患者的预后判断和治疗决策，特别是对经验相对较少的外科医生帮助最大。该研究还发现AI辅助使医生的决策时间缩短，信心提升，但临床转化仍需进一步验证。 Original paper: Impact of an AI prognostic tool on clinician performance in colorectal liver metastases. — NPJ digital medicine. 10.1038/s41746-026-02606-5 📄 阅读文章
一项发表在NPJ Digital Medicine的研究展示了一种无创的深度学习方法，通过分析眼球结膜血管的高倍视频，可以预测血红蛋白浓度和红细胞计数。这项技术有望在未来为资源紧张地区和居家健康监测提供便捷的血液检测方案。 Original paper: Towards noninvasive blood count using a deep learning pipeline from bulbar conjunctiva videos. — NPJ digital medicine. 10.1038/s41746-026-02598-2 📄 阅读文章
最新研究表明，先进的大语言模型在临床预测任务中的表现已经能够与专门构建的医学模型相当甚至超越，这对临床AI工具的选择策略带来了重要启示。 Original paper: ClinicRealm: Re-evaluating large language models with conventional machine learning for non-generative clinical prediction tasks. — NPJ digital medicine. 10.1038/s41746-026-02539-z 📄 阅读文章
一项包含超过7万人的多中心研究表明，通过放射组学分析常规心脏CT中的心包脂肪组织，可以识别早期心肌重塑信号，为无症状患者进行心衰风险分层，其诊断效能达到0.85以上。 Original paper: Early Prediction of Heart Failure From Routine Cardiac CT Using Radiomic Phenotyping of Epicardial Fat. — Journal of the American College of Cardiology. 10.1016 📄 阅读文章
近期发表在《放射学·人工智能》上的研究表明，一项新开发的轻量化AI模型——USDist（超声双蒸馏模型）——能够以高精度诊断乳腺癌，同时可直接部署在便携式超声设备上，这对资源有限的医疗机构意义重大。 Original paper: Clinic-aligned Dual Distillation of Video and Image Foundation Models for Automated Breast Cancer US Diagnosis. — Radiology. Artificial intelligence. 10.1148 📄 阅读文章
一项新发表的研究开发了一个结合动态增强MRI和病理学数据的图神经网络系统，可以在治疗前准确预测乳腺癌患者对新辅助化疗的病理完全缓解情况，为个体化治疗决策提供有力支持。 Original paper: Radiopathomic Graph Deep Learning for Multiscale Spatial-Contextual Modeling of Intratumoral Heterogeneity to Predict Breast Cancer Response to Neoadjuvant Therapy. — Radiology. Artificial intelligence. 10.1148 📄 阅读文章
一项发表在《自然通讯》上的最新研究展示了一种革命性的自动化牙科种植体技术。通过压电陶瓷材料，这种种植体能在咀嚼时自动产生电信号，激活抗菌和抗炎功能，有望从根本上预防种植体周围炎——困扰现代口腔种植的一大难题。 Original paper: Occlusion-activated autonomous piezoelectric implants for adaptive prevention of peri-implantitis. — Nature Communications. 10.1038/s41467-026-71556-z 📄 阅读文章
