利用多模态Transformer实现膝骨关节炎进展的端到端预测 一、学术背景介绍 膝骨关节炎（Knee Osteoarthritis, KOA）是一种广泛影响全球数百万人群的慢性肌肉骨骼疾病。KOA因关节软骨与骨质的逐渐退变，通常会导致慢性疼痛、关节僵硬、功能受限等问题。遗憾的是，目前尚无有效的治愈手段，早期干预与疾病修饰性药物的研发极为依赖对KOA进展情况的准确预测。因此，预测KOA的进程成为骨科学与临床医学领域关键的未解难题。 KOA的进展非常异质，患者之间的表现及病理机制存在显著差异，这使得精准预测难度极大。传统临床主要依赖放射影像（X射线）的评估，尤其是Kellgren-Lawrence分级（KL分级），来判定KOA的严重性。然而，X射线仅反映了骨和关节间隙的变化，对于软组织早期的退...

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...

单传感器振动心动图生成多模态心血管波形 背景介绍 心血管疾病（Cardiovascular Disease, CVD）作为全球范围内致病率和致死率最高的疾病之一，每年影响着数以亿计的患者，对全球医疗体系造成了巨大负担。据文献统计，每年因心血管疾病花费的医疗费用高达数十亿美元，且影响着患者的生产力与生活质量。多种风险因素如高血压、糖尿病、肥胖以及久坐不动的生活方式普遍存在，使得CVD防治难度加大。 早发现、早干预是提升CVD管理效率、减少严重心血管事件的关键，这其中可穿戴健康监测技术逐渐成为热点。通过日常佩戴心脏生理参数监测设备，患者可以主动了解自身健康状况，配合医生实现精准的个体化管理。当前主流的心血管监测技术有： 心电图（Electrocardiography, ECG）： 通过记录心脏电...

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...