医学中的人工智能
人工智能在推进临床实践和患者护理方面具有巨大潜力。
人工智能能说"我不知道"吗？
作者：A. Sikora, L.A. Celi 和 R.-E.E. Abdulnour
日期：2026年5月9日
临床医生理应坦诚自己的知识盲区或无法预测结果的情况。然而，新兴的人工智能工具通常无法或不愿做到这一点。
克服医疗保健人工智能中的数字鸿沟
作者：D. Blumenthal, K.J. Bennett 和 J.E. McDonough
日期：2026年5月9日
在医疗保健人工智能的使用中，可能会出现进一步影响经济、种族和地理上处于边缘地位群体的数字鸿沟，但某些政策方法可以帮助缩小这一差距。
犹他州的处方续签试点计划
作者：S. Gerke, R.B. Parikh 和 I.G. Cohen
日期：2026年4月18日
犹他州最近推出了一项试点计划，涉及一个为慢性病患者自主续签某些处方的人工智能系统。该计划引发了重要的临床和法律问题。
人工智能与医生的鉴别诊断
作者：G. Dhaliwal 等
日期：2025年10月8日
一个人工智能系统和一名医生被给予一个病例描述，该患者因发烧、低氧血症和菌血症入院。他们的鉴别诊断结果展示在基于幻灯片的视频演示中。
从睡眠脑电图评估大脑健康：一项用于认知、疾病和死亡率的多队列深度学习生物标志物
作者：W. Ganglberger 等
日期：2026年2月26日
这项研究表明，应用于整夜睡眠脑电图的端到端、多任务深度学习框架可以推导出大脑健康的潜在表征，并提炼成单一的可解释评分。在六个大型队列中，这种大脑健康评分在预测认知能力、疾病状态和死亡率方面优于人口统计学和传统脑电图指标。
实时预测迟发性脑缺血的纵向模型的静默验证
作者：J. Willms 等
日期：2026年1月22日
迟发性脑缺血是蛛网膜下腔出血后常见的严重并发症，显著影响患者预后。本研究展示了在真实重症监护室环境中成功集成实时DCI预测算法的方法，采用静默验证技术。
人工智能赋能的精准教育系统
作者：S.V. Desai, S. Khan 和 K. Lomis
日期：2026年2月21日
医学生达到安全、独立执业的路径各不相同。人工智能可以帮助加速实施基于能力的医学教育，支持个体化发展。
人工智能与初级医疗：能否解决初级医疗危机？
播客主持人Lisa Rosenbaum与斯坦福初级保健医生兼AI实施专家Steven Lin讨论了人工智能的前景与风险，以及其作为解决初级医疗长期危机的局限性。
医疗监督人工智能使用
作者：R.-E.E. Abdulnour, B. Gin 和 C.K. Boscardin
日期：2025年8月20日
许多学习者在使用大型语言模型方面比其监督者更为熟练。作者提供了一种临床监督方法，可以减轻人工智能的风险并放大其潜力。
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