204 ورقة بحثية
تُظهر هذه الدراسة أن التعلم متعدد المهام القائم على المركبات فقط يحدد بفعالية الأعباء النفسية والاجتماعية متعددة الأبعاد في نصوص دعم الأقران لمرضى السرطان، بينما يقل أداء الإشراف القائم على الملصقات الناعمة المستمدة من النماذج اللغوية الكبيرة مقارنة بالنماذج المرجعية ذات الملصقات الصلبة في تصنيف العواطف.
تقدم هذه الورقة سير عمل قائم على لغة بايثون وقابل للتكرار، يقوم بمحاكاة ودمج البيانات السريرية والبيولوجية (biomarker) والحركية الدوائية (pharmacokinetic) لمراحل الأورام المبكرة لتوليد مجموعات بيانات جاهزة للتحليل، ورسوم توضيحية، ونماذج تنبؤية استكشافية لدعم اتخاذ القرارات الانتقالية.
تُظهر هذه الدراسة أن نماذج التعلم الآلي متعددة الوسائط التي تدمج بيانات السجلات الصحية الإلكترونية المهيكلة مع تضمينات الملاحظات السريرية يمكنها التنبؤ بدقة بالتعرض العالي للأفيونيات داخل المستشفى، مما يدعم جهود الإشراف المستهدفة على الأفيونيات.
تُظهر هذه الدراسة أن إطار عمل هجين لتعلم الآلة يجمع بين تعزيز التدرج ونماذج ماركوف شبه المخفية يمكنه تصنيف أربع مراحل من دورة الطمث بدقة باستخدام الأعراض المبلغ عنها ذاتياً فقط، محققاً دقة بنسبة 67.6% ومثبتاً أن ديناميكيات الأعراض تعد مؤشراً حيوياً رقمياً قابلاً للتوسع ولا يتطلب أجهزة لصحة الإنجاب.
تُظهر هذه الدراسة الاستطلاعية التجريبية أن DR. INFO، وهو مساعد سريري يعتمد على الذكاء الاصطناعي الوكيل، يحسن بشكل كبير كفاءة الوقت ودعم اتخاذ القرار السريري للأطباء في سياقات الرعاية الصحية البرتغالية، محققاً درجات رضا عالية وصافي نقاط ترويج (NPS) يبلغ 81.2 دون وجود دليل على تحيز الاستنزاف.
تقدم هذه الورقة MedScope، وهو إطار عمل تقييمي خفيف الوزن يقيم بشكل منهجي ستة نماذج لغوية كبيرة مفتوحة المصدر على أسئلة طبية متعددة الخيارات باستخدام مقاييس متعددة الأبعاد وتحليلات بصرية، كاشفاً عن تباين كبير في الأداء ومسلطاً الضوء على عدم ملاءمتها الحالية للنشر السريري عالي المخاطر غير الخاضع للإشراف رغم قيمتها كقواعد مرجعية شفافة.
تقدم هذه الدراسة وتقيم مساراً متعدد المراحل يجمع بين مصنف رموز (Bio-ClinicalBERT) مضبوط بدقة مع نماذج لغوية كبيرة مفتوحة المصدر ومنتشرة محلياً للمراجعة، مما يثبت أن هذا النهج الهجين يحسن بشكل كبير دقة وكفاءة استخراج معلومات الـ 4M الصديقة لكبار السن (ما يهم، الأدوية، الحالة الذهنية، والحركية) المهيكلة من الرسائل النصية غير الرسمية لدور الرعاية، مقارنة بالنماذج أحادية المرحلة.
يقدم MedResearchBench أول معيار متعدد المجالات مصمم خصيصاً لتقييم وكلاء أبحاث الذكاء الاصطناعي في المهام الطبية السريرية من خلال الاستفادة من مجموعات البيانات العامة والحقائق المرجعية عالية الجودة لتقييم الأداء عبر سبعة مجالات سريرية باستخدام ستة أبعاد طبية متخصصة، مما يعالج الفجوة الحرجة في تقييم قدرة الذكاء الاصطناعي على إجراء أبحاث ذات جودة صالحة للنشر وسليمة سريرياً.
تقدم هذه الورقة وتتحقق من صحة VaaS، وهو مسار متعدد الطبقات وفعال من حيث التكلفة يقلل من الهلوسة الاصطناعية في توليد الاستشهادات العلمية إلى مستويات تقترب من الصفر من خلال التحسين المتكرر والقياس المرجعي الصارم، مما يمكّن الأبحاث الطبية الحيوية المعتمدة على الذكاء الاصطناعي بشكل موثوق على نطاق الإنتاج.
يُظهر مشروع SwissPedGrowth جدوى استخراج بيانات قياسات الجسم عالية الجودة من السجلات الصحية الإلكترونية غير المتجانسة لمستشفيات الأطفال السويسرية لأغراض أبحاث النمو، على الرغم من التحديات المتعلقة باكتمال البيانات والحاجة إلى التوزين لضمان تمثيل السكان.