153 篇论文
健康信息学正以前所未有的速度重塑现代医疗，它不再仅仅是电子病历的数字化，而是利用数据科学挖掘海量健康信息，以优化诊疗决策、提升公共卫生响应效率。这一领域架起了临床医学与计算技术之间的桥梁，让原本沉睡的数据转化为挽救生命的洞察。
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以下为您呈现健康信息学领域的最新论文列表，带您第一时间探索数据驱动医疗的未来。
该研究利用英国 1900 多万成年人的电子健康记录，开发并内部验证了 CHARIOT 模型，该模型结合生存分析与因果推断，能够量化预测不同干预措施（如启动他汀类药物、降压或戒烟）对个体未来 10 年心血管风险的具体降低幅度，从而推动以患者为中心的可行动预防策略。
该论文提出了一种名为 TDA Engine v2.1 的计算框架，利用拓扑数据分析技术识别被删减流行病学数据中的结构性空白，并通过结合时间分类与因果推断机制，有效区分了数据缺失是源于随机波动还是系统性抑制。
该研究在固定模型参数的前提下，通过对比通用 deliberative 与特征专家两种多智能体协议，证实了内部角色分解作为一种结构化归纳偏置，能够独立重塑大语言模型在临床分类任务中的误差分布并显著调节灵敏度与特异性的权衡。
该研究通过构建包含 8 类攻击策略的医疗 AI 对抗测试框架，系统评估了主流大语言模型在临床场景下的安全护栏，发现尽管模型对多数攻击具有较强抵抗力，但在“权威身份伪装”（尤其是教育场景）下存在显著漏洞，表明安全改进应聚焦于针对特定语境的行为调控而非单纯的事实准确性。
该研究利用 AI-READI 数据集，通过结合 K-means 聚类与 XGBoost 的迭代标签清洗方法纠正了“健康”组标签中的 56.9% 误分类，并构建了一个融合卷积与双向长短期记忆网络（Conv+BiLSTM）的深度学习框架，实现了对连续血糖监测数据中糖尿病前期状态的高精度（ROC-AUC 约 0.932）分类与早期干预。
该研究提出了一种结合因果推断、可解释效应树与校准评估的部署就绪框架，利用大规模围手术期数据区分可行动与不可靠的异质性，从而在个性化治疗选择中实现从“黑箱”预测到可信决策支持的转变。
该研究评估了本地部署的 200 亿参数大语言模型在系统评价摘要筛选中的表现，结果显示其在敏感性增强提示策略下能显著加快筛选速度并发现部分人工错误，但准确率因领域而异，建议将其作为辅助第二筛选工具使用。
这项针对传统、补充及整合医学期刊编辑的横断面调查显示，尽管编辑们普遍认可人工智能在语言校对和伦理筛查等常规编辑工作中的潜力，但受限于缺乏具体政策、培训及伦理障碍，其实际采纳率仍然较低。
这项基于社会技术系统理论的研究通过对 20 名网络安全专业人士的定性访谈，揭示了医疗人工智能的公信力并非仅取决于技术性能，而是依赖于通过可见问责制和持续治理来构建的制度信任。
本文提出了一种结合解剖学引导的质子 MRI 与代谢引导的钠 MRI 的 DIP-Fusion 框架，通过方向全变分正则化有效解决了钠 MRI 信噪比低和扫描时间长的问题，显著提升了加速采集下的图像重建质量与临床可行性。