生命与医学 · OECD FoS 3.2 · 教育部 1002 临床医学
临床医学
Clinical medicine
L2局部突破 ↑ 上升 综合分 2.15 · 上次复审 2026-10-21 · 下次复审 2027-01-19
最大突破 2025-04-09 AI 影响 · 重要学科影响 · 重要
AMIE 诊断对话 AI（Nature） ↗
模拟问诊中诊断准确率和多项沟通指标超过初级保健医生
分级理由
FDA 已列出 1614 个 AI 医疗器械（2026-09-04 更新）；AMIE 在模拟问诊中诊断准确率超过对照医生（Nature 2025）。但大模型直接参与诊疗的前瞻性证据仍少。
S = 0.30·method + 0.35·discovery + 0.25·adoption + 0.10·education（教育缺证据时记 0 分；若为空则按其余权重归一）
依据来源
- fda.gov/medical-devices/digital-health-center-excellence/artificial-intelligence-enabled-medical-devices
- nature.com/articles/s41586-025-08866-7
综合分 1.5–2.49：至少一项经同行评审或官方验证、AI 起关键作用的成果，或某一维度已达到 3 分；但常规工作流整体未变。 全部分级标准 →
研究方向
诊断对话智能体临床文书自动化风险预测医疗大模型评测
论文
- Human–artificial intelligence collaboration for comanaging epilepsy in real time 宾大：大模型 AI 连接头皮与颅内脑电，经手机与癫痫患者实时对话、共同管理病情（Nature Medicine，13 例）
AI：LLM 根据睡眠、用药、认知和发作概率等生物标志物与患者双向沟通，并用反馈重训发作检测器；学科：医疗器械从“只记录”走向与患者实时协作的新模式（住院原型）
2026-10-13 · Nature Medicine
- Generative AI-enabled clinical decision support system in primary care: a pragmatic, cluster-randomized trial 肯尼亚初级诊疗整群随机试验：大模型临床决策支持未降低 14 天治疗失败率（Nature Medicine）
9691 名患者的大型试验给出“安全但无显著获益”的结论，是评估大模型临床价值的重要反证
2026-06-26 · Nature Medicine
- Automation Bias in Large Language Model–Assisted Diagnostic Reasoning among Physicians Trained in AI Literacy — A Randomized Clinical Trial 受过 AI 素养培训的医生在大模型辅助下仍出现自动化偏差（NEJM AI 随机试验）
提示人机协作诊断的风险
2026-04-23 · NEJM AI
- Towards conversational diagnostic artificial intelligence AMIE 诊断对话 AI（Nature）
模拟问诊中诊断准确率和多项沟通指标超过初级保健医生
2025-04-09 · Nature
- Randomized Trial of a Generative AI Chatbot for Mental Health Treatment Therabot：生成式 AI 心理治疗聊天机器人首个随机对照试验（NEJM AI）
210 名成人中抑郁、焦虑、进食障碍症状均较对照组显著下降
2025-03-27 · NEJM AI
- Large language models encode clinical knowledge Med-PaLM：大模型编码临床知识（Nature）
大模型首次在美国执业医师考试题上达到及格水平
2023-07-12 · Nature
- High-performance medicine: the convergence of human and artificial intelligence Topol：高性能医学——人与人工智能的融合（Nature Medicine 综述）
系统提出 AI 改造临床医学的路线图，被大量引用
2019-01-07 · Nature Medicine
- Pivotal trial of an autonomous AI-based diagnostic system for detection of diabetic retinopathy in primary care offices IDx-DR 关键性前瞻试验：自主 AI 在初级诊疗中筛查糖尿病视网膜病变（npj Digit. Med.）
支撑首个无需医生解读即可出诊断结果的 AI 获批
2018-08-28 · npj Digital Medicine
- CHIP 2026 共享任务 1 综述：全文生物医学文献中的患者特异表型概念识别 Overview of CHIP 2026 Shared Task 1: Patient-Specific Phenotype Concept Recognition in Full-Text Biomedical Literature
介绍面向罕见病诊断的评测任务：在含多名患者的全文文献中识别表型概念，并判断其属于哪位患者。
2026-10-21 · arXiv · Xuanlyu Zhu, Feng Tian, Yang Zhong, Pengqi Zheng
- 解读掩膜：基于 BI-RADS 描述符为乳腺 MRI 分割生成判读理由 Reading the Mask: Descriptor-Grounded BI-RADS Rationale Generation for Breast MRI Segmentation
从深度学习分割掩膜和动态增强序列中推导临床描述符，生成符合 BI-RADS 的判读理由，提升可解释性。
2026-10-21 · arXiv · Hrishikesh Singh, Aarti Sharma, Divyanshu Kumar, Millie Pant
- 面向非洲志贺菌病早期预警：肯尼亚西部农村发病率多步预测 Towards Early Warning Systems for Shigellosis in Africa: Multi-Horizon Forecasting of Incidence in Rural Western Kenya Using Statistical State-Space and Machine Learning Models
用 16 年纵向数据比较统计状态空间模型与机器学习模型，评估 5 岁以下儿童志贺菌病发病率多步预测的准确度与成本。
2026-10-21 · medRxiv · Ogwel, B., Onyando, B. O., Nyawanda, B. O., Awuor, A. O.
- CURIE AI 引擎：从组学数据到生物学语境（以细菌性肺炎转录组为例） From Omics Data to Biological Context: The CURIE AI En-gine. Illustrated with the Transcriptomic Response to Bacte-rial Pneumonia
以细菌性肺炎患者外周血 RNA-seq 为例，演示用 AI 引擎把差异表达与功能富集结果整合成生物学解释。
2026-10-21 · medRxiv · Castellani, G., Rodriguez-Mena, A., Tarrago-Claramunt, X., Madarnas-Gomez, V.
- 何时停止提问：信息不完整时的医学大模型可判定性判断与因素覆盖偏差 When to Stop Asking: Factor Coverage Bias and LLM Determinability Judgments with Underspecified Information in Medicine
研究大模型在临床信息不完整时能否判断“现有信息是否足以决策”，发现模型过度依赖已有信息量而非缺失信息能否改变结论。
2026-10-19 · arXiv · Yusuke Watanabe, Yohei Kobashi, Taisei Tosaki, Takeshi Kojima
- 深度学习心电图区分应激性心肌病与急性前壁心梗：可解释性、人机交互与使用偏差 Deep learning-based electrocardiographic differentiation of Takotsubo syndrome from acute anterior myocardial infarction: explainability, human-AI interaction, and a utilization bias hypothesis
用两家医院的 12 导联心电图训练深度学习模型区分应激性心肌病与 STEMI，并评估其对不同背景医生诊断表现的影响。
2026-10-19 · medRxiv · Kagawa, E., Kato, M., Hidaka, T., Kunita, E.
- 从餐食文字到碳水再到餐后血糖：微调 Qwen3-4B 与梯度提升预测 2 型糖尿病餐后血糖 From meal text to carbohydrate to postprandial glucose rise: QLoRA fine-tuning of the Qwen3-4B language model and gradient-boosting prediction in type 2 diabetes
评估用公开数据微调的小型开源大模型能否从文字描述估算餐食碳水，以及这一估计对预测 2 型糖尿病患者餐后血糖的帮助。
2026-10-19 · medRxiv · Bou Ali, M. N., Lassoued, N., Ben Amor, B., Nasr, S.
- 基于深度学习的颅面 CT 层面解剖分级：CNN 架构与集成方法比较 Deep Learning-Based Anatomical Level Classification of Craniofacial CT Slices: Comparison of CNN Architectures and Ensemble Methods
用日本 10 所大学医院的 11769 张图像，训练深度学习模型把颅面 CT 层面分为 6 个解剖类别。
2026-10-19 · medRxiv · Nishimoto, S., Nakajima, K., Yoshiike, H., Ishise, H.
- 近约 30 天来自 arXiv、bioRxiv、medRxiv、OpenAlex；要点由本站根据摘要撰写。
- X-Ragent: Tool-Augmented Reinforcement Learning for Evidence-Grounded Chest X-Ray Reasoning 2026-10-12
- Scoring Higher, Answering Worse: Mitigating Reward Hacking in Rubric-Based RL via Protocol-Level Rubrics 2026-09-30
- On-Policy or Off-Policy Learning? A Systematic Study of Distillation Dynamics 2026-09-28
- Where Does Retrieval-Based Open-Ended Evaluation Fail? Automatic Taxonomy Induction from Long-Form Medical Answer Factuality Verification 2026-09-24
- From Pattern Recognizers to Personalized Companions: A Survey of Large Language Models in Mental Health 2026-09-21
- 在论文归档中查看全部 →
里程碑 10
大号发光节点是飞跃性突破： AI 飞跃 冷色 · 学科飞跃 暖色 · 双环 = 两者都是
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临床
宾大：大模型 AI 连接头皮与颅内脑电，经手机与癫痫患者实时对话、共同管理病情（Nature Medicine，13 例）AI：LLM 根据睡眠、用药、认知和发作概率等生物标志物与患者双向沟通，并用反馈重训发作检测器；学科：医疗器械从“只记录”走向与患者实时协作的新模式（住院原型）
Nature Medicine -
临床
肯尼亚初级诊疗整群随机试验：大模型临床决策支持未降低 14 天治疗失败率（Nature Medicine）9691 名患者的大型试验给出“安全但无显著获益”的结论，是评估大模型临床价值的重要反证
Nature Medicine -
临床
IDx-DR 关键性前瞻试验：自主 AI 在初级诊疗中筛查糖尿病视网膜病变（npj Digit. Med.）支撑首个无需医生解读即可出诊断结果的 AI 获批
npj Digital Medicine
这个筛选下没有里程碑。
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