摘要:目的/意义 系统梳理生成式模型在医疗影像分析领域的研究现状、前沿进展与核心挑战，为相关研究提供参考。方法/过程采用文献综述法，系统阐述以生成对抗网络、变分自编码器和扩散模型为代表的主流生成式模型的基本原理、技术演进及优缺点。从跨模态影像合成、数据增强、重建去噪、超分辨率、分割检测等关键应用任务出发，对现有研究工作进行归纳和分类。梳理模型性能评估框架，总结从技术指标到临床应用效能的多维度评测体系。结果/结论生成式模型在医疗影像分析领域展现出巨大潜力与应用价值，但其临床转化仍面临模型可控性与可解释性不足、泛化鲁棒性待提升、数据伦理与高计算开销等挑战。

摘要:目的/意义 提出音乐治疗智能体检索增强生成(retrieval-augmented generation，RAG)框架MT-ARAG，提升音乐治疗在数字健康管理中的应用价值。 方法/过程 构建包括两类智能体的系统，文献智能体负责音乐治疗学术文献检索与方案设计，播放列表智能体负责读取用户音乐偏好并使用Spotify工具实现治疗性音乐推荐。通过智能体RAG框架实现跨源知识整合与治疗性音乐推荐。 结果/结论 在模拟临床场景下，MT-ARAG系统展现了其在音乐治疗领域的可行性与创新性，具备转化为个性化数字音乐治疗方案的潜在价值。

摘要:目的/意义 系统梳理人工智能在胶质瘤疾病轨迹预测中的研究进展，为该领域创新与临床转化提供新的视角与思路。方法/过程 重点分析不同类型人工智能技术在胶质瘤诊疗决策、预后评估中的应用，比较3种多模态数据融合策略的特点，并探讨人工智能技术在临床转化过程中面临的挑战。结果/结论 基于多模态数据融合的人工智能可有效提升胶质瘤疾病轨迹预测性能，未来应构建高质量标准化专病数据集、发展可解释融合算法、探索数据与知识双驱动新范式、加强跨机构数据合规共享与隐私保护，以推动相关技术在胶质瘤精准医疗中的落地应用。

摘要:目的/意义 系统解析“数据域”内涵与边界，为“数据不出域”政策实践提供理论支撑。方法/过程 通过政策文献分析、概念界定与实证研究，明确“数据域”的内涵与外延。通过统一数据治理逻辑与安全责任边界，将深圳市医学人工智能创新平台与全民健康信息平台纳入同一逻辑域，运用隐私计算技术实现安全体系重构。结果/结论 在统一管理主体和安全责任边界下，可信数据空间可兼顾“数据不出域”与数据价值释放，为医疗数据要素流通提供应用范式。

摘要:目的/意义 构建双层分析框架，全面把握学科结构，识别新兴前沿领域，追踪主题演化。方法/过程 检索2016—2025年PubMed、Scopus和Web of Science数据库医学信息学文献，采用BERTopic识别主题，并划分为新兴、稳定、衰退3种演化模式。基于ChromaDB构建检索增强生成系统，通过文档-主题映射实现微观验证与知识关联挖掘。结果/结论 医学信息学主题演化呈现研究重心转移、技术融合深化、学科交叉增强3个特征。BERTopic-RAG框架为知识发现提供了新方法。

摘要:目的/意义 分析医学院校学生对心理健康科普短视频信息的采纳意愿及影响因素，为优化科普效果、提升医学生心理健康素养提供理论支撑与实践参考。方法/过程 融合技术接受与使用统一理论、信息采纳模型，构建心理健康科普短视频信息采纳意愿模型。以山西医科大学为例，通过线上线下发放调查问卷，运用结构方程模型验证研究假设，并分析各因素影响路径。结果/结论 努力期望、便利条件等因素显著正向影响医学生心理健康科普短视频信息采纳意愿。从内容创作、信息传播、信源建设3方面提出优化建议。

摘要:目的/意义 分析山东省老年人数字健康素养水平及其影响因素，为促进健康老龄化提供参考。 方法/过程 基于数字健康素养量表设计问卷，对山东省1 000余名60岁及以上老年人进行问卷调查。采用非参数检验方法比较不同特征人群得分差异，构建多元线性回归模型分析影响因素。 结果/结论 老年人数字健康素养水平受年龄、居住地、文化程度和互联网使用行为等因素影响，建议从政策支持、社区培训等方面，构建多元参与的支持体系，提升老年人数字健康素养。

摘要:目的/意义 揭示我国中医药健康养老政策现状，提出政策优化建议，以推动中医药健康养老事业可持续发展。方法/过程 构建“主题-工具-效力”三维分析框架，综合使用BERTopic模型、内容分析法和PMC指数模型，分析16项中医药健康养老政策，总结当前政策主题分布与发展阶段、工具使用结构特征以及整体效力。结果/结论 我国中医药健康养老政策正处于深化实施阶段，应从强化内容协同、完善人才培养体系、优化工具结构等方面进一步优化。

摘要:目的/意义 评估临床进修现状，为精准改进教学管理提供实证依据。方法/过程 收集进修医师评价文本，采用BERTopic与中文预训练语言模型开展主题与情感分析，结合改进的重要性-绩效分析方法构建“主题关注度-情感满意度”矩阵，对低满意度主题的负向文本进行关键词共现分析。结果/结论 共识别出6个主题，分别划分至优势巩固、关键改进、适度提升、次要优化4个象限，建议在进修教学管理中巩固师资优势、增加临床与科研实践机会、优化管理流程与学习支持环境。

摘要:目的/意义 整合生物信息学和机器学习方法，识别帕金森病(Parkinson’s disease，PD)免疫关键基因，揭示免疫细胞浸润特征及其作用机制。方法/过程 基于GEO数据库PD患者表达数据，结合差异表达分析、加权基因共表达网络分析及ImmPort数据库免疫基因集筛选候选基因。采用4种机器学习算法交叉验证筛选关键基因，构建逻辑回归模型；通过内部及外部验证集评估模型性能；运用ssGSEA分析免疫细胞浸润特征。结果/结论 鉴定出两个关键基因FGF13和IL17RB可作为PD潜在诊断标志物，为阐明PD免疫发病机制提供新思路。

摘要:目的/意义 探索基于预训练语言模型的半自动化解决方案，提高医学习题解析生成效率与质量。方法/过程 引入基于MC-BERT的混合智能增强框架，先自动完成题目结构识别、知识点抽取，生成初步解析，再通过人工校验，严格把控内容的准确性与规范性，形成可追溯的解析语料。结果/结论 该方法能够显著提高解析生成效率，降低人工成本，同时保障解析内容与医学教学大纲、教材知识体系的一致性和可追溯性，为医学教育智能化提供了可行路径。

摘要:目的/意义 探索知识驱动的混合检索增强生成方法，以解决大语言模型在医学垂直领域事实准确性不足与可靠度低的问题。 方法/过程 构建以罕见病为代表的医学领域知识库，综合运用基于关键词匹配的稀疏检索与基于语义相似度的稠密向量检索，并采用倒数排序融合算法对双重检索结果进行优化排序，通过混合检索增强生成为大语言模型提供最优上下文。 结果/结论 该方法的准确率、召回率等指标均优于单一检索与其他检索策略，并在多个大语言模型对比中具有良好的鲁棒性，有助于提升医学知识服务的智能化水平。

摘要:目的/意义 探索面向语义的智能检索方法，以实现电子病历文本数据语义互操作，提升检索效能。方法/过程 引入医学专业术语库与层次化扩展机制增强检索，利用预训练语言模型对查询和病历文本进行深度语义编码与相似度计算，实现基于上下文理解的高阶语义检索。结果/结论 该方法可显著提升准确率、查全率，为实现高效、精准的电子病历智能检索提供了可行方案。

摘要:目的/意义 构建人工智能驱动的病案管理系统，提升医疗质量和服务效率。方法/过程 利用光学字符识别、自然语言处理和卷积神经网络等深度学习技术，通过数据采集与预处理、模型辅助分类、质控审核、归档安全以及智能应用等核心模块，实现病案流通借阅、统计查询、智能上报和辅助科研等功能。结果/结论 该系统重构了病案管理模式，优化了业务流程，为提升医疗质量与服务效率提供了有力支撑。

摘要:目的/意义 探讨DeepSeek对护理个案的理解能力，展望其在护理教育和临床辅助决策中的应用前景。方法/过程选取《护理综合案例分析》中28个护理个案的120道开放性问答题，利用DeepSeek-R1-671b生成答案。两名评分者依据标准答案，从准确性、全面性、实用性、简洁性和条理性5个维度，对模型生成答案和答案解析进行独立评分，并计算总体正确率。结果/结论 DeepSeek能较准确理解并回答护理个案问题，在护理教育和临床辅助决策中有一定应用潜力。

摘要:目的/意义 构建与大模型深度耦合、覆盖诊疗全流程的机器学习案例库，以缩短教学与临床应用之间的差距。方法/过程 基于真实脱敏多模态医疗数据，围绕诊疗全流程教学需求，设计预检、诊断、治疗及随访等关键环节的案例内容和实践任务；引入大模型，支持病历语义解析、多模态融合与过程仿真，提高案例组织、交互推演与教学反馈的效率与一致性。结果/结论 基于大模型的案例库可营造仿真临床环境，有效提升学生的临床思维与跨学科创新能力，为弥合机器学习教学与医疗需求之间的差距提供了可行方案。