深度表示学习在失衡心电图分类中的创新应用 —— 《Deep Representation Learning with Sample Generation and Augmented Attention Module for Imbalanced ECG Classification》学术新闻报道 一、学术背景与研究动因 心脏健康监测在现代医疗保健领域中占据着至关重要的地位，尤其是在远程健康监护（Remote Health Monitoring）和物联网（IoT）技术快速发展的背景下，心电图（Electrocardiogram, ECG）作为心脏电活动的记录工具，始终是医生诊断心率失常（Arrhythmia）等心血管疾病的重要依据。心律失常凭借其发病率高、危险性大，成为心血管疾病致死的主要原因...

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...

罕见疾病智能对话代理——RDGuru：前沿科技助力临床诊断新变革 学术背景与研究动机 罕见疾病（Rare Diseases, RD）是影响每万人中少于6.5至10人的疾病类别，因其个体罕见性、临床特征复杂和发病机制多样，极大地增加了临床诊断的难度。罕见疾病患者常常经历漫长而痛苦的“诊断奥德赛（diagnostic odyssey）”，由于临床表现异质性强、症状重叠，导致诊断时间延长、误诊率增高、治疗延误。尽管如Orphanet、OMIM等专业知识库已建立，临床医生在实际信息检索与利用方面仍面临诸多障碍。这一现实背景，使得提升罕见疾病诊断效率和准确性的需求异常迫切。 与此同时，人工智能（Artificial Intelligence, AI）和大语言模型（Large Language Mode...

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...

一、研究背景与学术意义 阿尔茨海默病（Alzheimer’s disease, AD）作为全球范围内老年痴呆症发病率最高的类型，约占全部痴呆症患者的60%—80%。其主要发病群体为65岁以上人群，特征性病理改变包括淀粉样蛋白β（amyloid-β）斑块的沉积、神经纤维缠结以及广泛的神经元丧失。虽然近年来神经影像、脑脊液检测及基因组学为AD的研究带来诸多进展，但AD的早期诊断与疾病进程的客观监测仍受限于侵入性检测方式（如脑脊液穿刺或脑部PET成像）以及有限的生物标志物储备。血浆由于采集简便、患者依从性高，被视为未来AD无创诊断与动态监测的理想基体。但既往基于血浆的蛋白质组学研究样本量普遍较小，且检出蛋白数有限，掣肘了血浆生物标志物的系统性发现和验证。 此前的多项学者研究（如Walker等人、S...