背景介绍 肺癌（lung cancer）作为全球发病率和死亡率极高的恶性肿瘤之一，在现代医疗领域依然面临诸多挑战。根据文献统计，肺癌患者五年生存率极低，常年位居全球癌症死亡前三位。由于肺癌早期症状隐匿，患者常在疾病晚期才被确诊，导致错失最佳治疗时机。有效应对肺癌的关键在于实现早期诊断。然而，传统的临床诊断手段——如胸部影像学检查和病理诊断——受限于操作繁琐、依赖高精度设备及医师经验等问题，难以做到及时、精准、广覆盖的早期筛查。 近年来，人工智能（AI, Artificial Intelligence）技术迅速发展，尤其是在医疗影像分析和医学文本处理领域，为癌症预测和筛查带来了革命性进展。深度学习（deep learning）模型在自然语言处理（NLP, Natural Language Pr...
深度学习在医疗时序数据插补中的新视角 ——《How Deep Is Your Guess? A Fresh Perspective on Deep Learning for Medical Time-Series Imputation》综述解读 一、学术背景及研究动因 在医疗健康信息化日益发展的当下，电子健康记录（Electronic Health Records，简称EHR）正成为临床决策和医学研究最重要的数据来源之一。随着大规模、多模态医疗数据的生成，数据中缺失值（Missing Data）的问题日益显现，越来越多的临床预测模型、疾病风险预警系统以及流程优化应用，都绕不过时序数据缺失带来的严峻挑战。尤其是，EHR数据的复杂性和异质性使得传统统计插补方法与经典机器学习插补方法难以充分捕捉其...
基于语音的泛疾病远程健康诊断模型新突破——解读《wavrx: a disease-agnostic, generalizable, and privacy-preserving speech health diagnostic model》 一、研究背景与问题引入 随着远程医疗（Telemedicine）及健康管理需求的不断增加，如何实现对个体健康状况的实时、无创、自动化监测，成为医学与工程领域的共同关注点。近年来，研究者发现人类语音信号不仅承载着语言内容，还与呼吸、发音等生理活动紧密相关，能够反映多种疾病状态，如新冠肺炎（COVID-19）、帕金森病、阿尔茨海默病、语言障碍、抑郁、癌症相关病症等。通过机器学习（Machine Learning, ML）技术对语音信号进行分析，可以挖掘疾病相...
解读“EVOMOE: Evolutionary Mixture-of-Experts for SSVEP-EEG Classification with User-Independent Training” 一、研究背景与问题提出 脑机接口（Brain-Computer Interface, BCI）技术近年来在神经工程、残障辅助、康复治疗、情绪识别以及交互娱乐等领域具有广泛应用前景。BCI系统通常依赖神经信号（尤其是脑电图，Electroencephalography, EEG）作为数据输入，利用信号处理与机器学习算法将脑活动转换为外部设备指令，实现“用思维控制”各种设备的目标。 然而，实际应用中，EEG数据存在明显的个体差异（Individual Differences）。不同用户的脑电...
医学智能诊断新突破：随机化可解释机器学习模型推动高效医学诊断 一、学术背景与研究动因 近年来，深度学习（Deep Learning, DL）模型在医疗健康领域中扮演着举足轻重的角色。通过处理海量医学数据，DL显著提升了疾病的诊断准确性和临床决策水平。在医学影像分析、基因组学数据处理、临床疾病预测等领域，DL模型展示了强大的自动特征提取与复杂模式识别能力。但与此同时，深度模型的“黑箱”特性（即难以解释其决策过程）、庞大的计算资源消耗和冗长的训练时间，也成为其在临床实际应用中难以跨越的重要障碍。 医学领域的决策过程不仅需要高准确率，还需兼顾速度与透明性，一方面保证快速诊断以应对紧急医疗情境，另一方面满足如GDPR等对自动化决策可解释性的法律法规要求。此外，DL模型尤其是大规模神经网络所带来的能源...
从数字孪生到虚拟人类孪生体：数字健康领域的“登月计划” 一、学术背景与研究动因 当前，全球医疗健康体系依然存在诸多未被满足的临床和社会需求，其表现例如治疗选择的缺乏、不足与昂贵的医疗资源、漫长的候诊时间，以及对儿童和罕见病等弱势群体关注的不足（unmet needs）。尽管医学对健康和疾病的生理机制理解不断加深，新的诊疗技术也在持续涌现，但医疗服务的普及性、效率和个性化始终有所欠缺。为此，医学界和产业界不断探索以数字化和信息化手段推动变革。 类似于人类基因组计划（Human Genome Project）彻底解读人类遗传信息，IUPS生理组项目（Physiome Project）首次提出了“系统性数字化动态人类生理模型”的构想，即构建包含全部已知人类病理生理特征的虚拟“数字人类”模型。而后，...