基于胸部X线片的机会性骨质疏松症人工智能筛查研究
韩国首尔大学分堂医院等机构研究团队开展了一项利用人工智能对胸部X线片进行机会性骨质疏松症筛查的研究，论文发表于《npj Digital Medicine》。该研究由韩国科学技术信息通信部下属国家研究基金会及首尔大学分堂医院研究基金资助。正文仅提供致谢、作者信息、利益声明及投稿时间等元信息，未包含具体模型方法与筛查性能数据。
#诊断/CDSS
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npj Digital MedicineAI 评分4141 利用大语言模型从电子健康档案中早期识别癫痫
研究团队开发了基于大语言模型微调的筛查工具EpiScreen，通过常规电子健康档案临床记录区分癫痫与心理性非癫痫发作。该工具在MIMIC-IV数据集上AUC达0.875，在明尼苏达大学私有队列上达0.980，在临床医生-AI协作模式下可使神经科医生诊断表现提升达14.3%。
npj Digital MedicineAI 评分4545 AI 用于 ADHD 数据驱动诊断的系统综述与荟萃分析
一项纳入54项研究的系统综述显示，AI数据驱动诊断ADHD模型的合并敏感性为0.87、特异性为0.91，但异质性超过96%，不同模态间无统计学显著差异。PROBAST评估显示20.4%研究存在高偏倚风险，且检测到敏感性存在发表偏倚，提示当前模型尚不足以支持临床应用，需标准化报告与前瞻性外部验证。
Nature MedicineAI 评分5151 尿液细胞游离RNA检测方法uRARE-seq用于膀胱癌检测及治疗反应预测
研究团队将uRARE-seq尿液细胞游离RNA分析方法应用于600多名患者和对照样本，显示其对膀胱癌检测具有高灵敏度。该方法的检测结果还与患者的治疗反应相关联。