07.07-07.13 临床预测模型研究顶刊快报

JAMA  2025/07/07-2025/07/13

THE LANCET  2025/07/07-2025/07/13

Nature  2025/07/07-2025/07/13

JAMA

1.应用大型语言模型进行手术病例持续时间预测

Applying Large Language Models for Surgical Case Length Prediction

(1)目的：评价大型语言模型（LLM）使用非结构化临床数据预测手术病例持续时间的可行性和准确性，与现有估计方法相比。

(2)结论：研究的结果表明，微调的LLM可以预测手术病例持续时间，其准确性与当前的机构调度方法相当或超过。这表明LLM有可能通过使用现有临床文档改进病例持续时间预测来提高手术室效率。

2.使用标准化框架评估将患者说明翻译成西班牙语的大型语言模型

Evaluating a Large Language Model in Translating Patient Instructions to Spanish Using a Standardized Framework

(1)目的：确定GPT-4o是否可以生成与专业人工翻译相当的个性化患者指示的高质量西班牙语翻译。

(2)结论：在这项横断面研究中，GPT-4o生成的儿科患者说明的西班牙语翻译在质量上与使用标准化框架评估的专业人工翻译的质量相当。虽然对LLM翻译的人工审查在医疗保健中仍然是必不可少的，但这些发现表明GPT-4o 可以减少西班牙语的翻译工作量，从而可能释放资源来支持小语种传播。

THE LANCET

1.开发基于深度学习的成像诊断框架PVDNet，用于区分肺动脉肉瘤和肺血栓栓塞：一项多中心观察性研究

Developing a deep learning-based imaging diagnostic framework, PVDNet, for differentiating pulmonary artery sarcoma and pulmonary thromboembolism: a multi-center observational study

(1)背景：根据CT肺血管造影（CTPA）区分肺动脉肉瘤（PAS）和肺血栓栓塞（PTE）是一项巨大的挑战，需要结合其他方法，例如深度学习（DL）。本研究旨在开发和验证一种基于DL的模型PVDNet，用于区分CTPA上的PAS和PTE。

(2)解释：PVDNet模型可以区分PAS和PTE，其性能接近专门研究肺血管疾病的高级放射科医生的熟练程度。PVDNet在区分急性PTE和慢性PTE方面的性能需要进一步优化。

2.基于FTIR的分子指纹图谱使用机器学习从人类血清中快速分类登革热和基孔肯雅热：一项观察性研究

FTIR-based molecular fingerprinting for the rapid classification of dengue and chikungunya from human sera using machine learning: an observational study

(1)背景：登革热和基孔肯雅热是由伊蚊传播的虫媒病毒性疾病，在东南亚和印度共同流行。准确和快速的诊断对于有效的疫情管理至关重要，但传统的诊断方法（ELISA、RT-PCR）受到交叉反应性和对专业基础设施需求的限制。振动光谱法提供了一种新颖的、无标记的替代方案，可直接从血清中检测宿主分子变化。

(2)解释：振动光谱学，特别是与机器学习集成的FTIR，提供了一个强大、快速和可扩展的诊断平台，用于区分混合感染率高地区的虫媒病毒感染。与ELISA和RT-PCR相比，该方法直接从血清中捕获宿主生物分子变化，最大限度地减少了交叉反应性并提高了诊断速度。它在床旁环境中的部署可以显着改善虫媒病毒监测和临床管理，尤其是在资源有限的地区。

Nature

1.核形态计量学与机器学习相结合，可识别不同年龄的衰老动态状态

Nuclear morphometrics coupled with machine learning identifies dynamic states of senescence across age

(1)摘要：细胞衰老是一种不可逆的细胞周期停滞状态，在组织修复、衰老和疾病中起着复杂的作用。然而，鉴定细胞衰老的不一致导致了关于其功能意义的不同结论。我们开发了一种基于机器学习的方法，该方法使用核形态计量学以单细胞分辨率识别衰老细胞。通过应用无监督聚类和降维技术，我们构建了一个强大的流程，可以区分培养系统中的衰老细胞、新鲜分离的细胞群和组织切片。在这里，我们表明这种方法揭示了再生骨骼肌和骨关节炎关节软骨中与年龄相关的动态衰老模式。我们的方法提供了一种广泛适用的策略，可以在不同的生物学环境中绘制和量化衰老细胞状态，提供了一种轻松评估这种细胞命运如何在整个生命周期中促进组织重塑和退化的方法。