Nature重磅：AI利用常规心电图发现结构性心脏病，准确率超越人类心脏病专家
结果表明，AI 辅助提高了心脏病专家通过心电图诊断结构性心脏病的准确率，但仍逊色于 EchoNext 模型的效果。
ACS Nano：纳米森林捕手精准捕捉肿瘤囊泡，同步解码微小RNA与蛋白，胰腺癌诊断准确率超98%
研究通过流体纳米森林界面芯片高效捕获肿瘤来源细胞外囊泡，实现其微小RNA和表面蛋白的原位检测，对胰腺癌诊断准确率高，具临床应用潜力。
Cell子刊：上海交大孙加源/熊红凯/戴文睿团队开发肺病诊断AI系统，准确率媲美专家
AI-CEMA 系统通过提供自动化、无创且专家级的诊断，在胸腔内淋巴结肿大和肺部病变的临床诊断中展现了巨大潜力。
Adv Sci：新型生物芯片结合AI，9种囊泡蛋白助诊断准确率超90%
本研究开发的整合条形码免疫测定生物芯片与机器学习的平台，通过检测血清中小细胞外囊泡的9种蛋白质，对食管鳞状细胞癌的早期诊断准确率达90.8%，显著优于现有方法，为其早期诊断提供了有力工具。
STM：筛查准确率近8成，一次还只要几分钱！基于液体活检关键蛋白酶的胰腺癌创新早筛策略诞生
研究者们设计了一种基于基质金属蛋白酶（MMP）敏感性多肽探针开发的筛查工具——PAC-MANN，它仅需检测患者8μL的血清样本，就能够在45分钟时间内，以79%的准确率区分出胰腺癌与健康对照人群。
多项研究：定制化DNA“开关”；「AI算命」精准计算10年内死亡风险，准确率近80%!
人工智能正在开启生物医学领域的一场革命，它不仅让科学研究变得更加高效精准，还为疾病的预防、诊断和治疗带来了前所未有的可能性。
欧洲肿瘤研究所发现，ctDNA清除率不能准确识别pCR患者
这项系统评价和荟萃分析发现，虽然ctDNA清除率在预测pCR方面具有较高的敏感性，但由于特异性较低，因此，无法准确地预测pCR。
研究提出准确识别基因组间直系同源共线性的新方法
中国科学院昆明植物研究所研究员马永鹏团队联合国际、国内科研机构开发了直系同源指数（OI），以度量共线性的直系同源水平，其定义为种间共线性区块内直系同源基因的占比。
清华大学开发AI大模型，准确预测人类衰老，登上医学顶刊Nature Medicine
该研究提出了一种基于大语言模型（LLM）的生物学年龄预测方法，仅通过体检报告来估算一个人的整体衰老程度以及器官特异性衰老程度。这项研究不仅开创了衰老检测新范式，更有望帮助精准健康管理走进寻常百姓家。
Biosens Bioelectron：新型即时检测技术可在几分钟内提供准确的HIV检测结果
研究团队已用该技术成功检测SARS-CoV-2病毒，并计划扩展至麻疹、乙肝（HBV）、丙肝（HCV）等病原体。未来，一台设备或能同时筛查多种感染，解决HIV患者中高发的肝炎共感染问题。