革命性的临床诊断：大语言模型在可泛化多模态推理中超越神经科医生

这项研究通过将复杂、碎片化的电子健康记录无缝转化为自然语言供大语言模型 (LLM) 使用，引入了临床AI领域极其令人兴奋的进步。通过利用结合表格数据与MRI扫描的多模态框架，该系统实现了零样本迁移能力，而无需手动进行特征工程。最令人印象深刻的是，这种创新方法在回顾性痴呆诊断中显著优于获得委员会认证的神经科医生，展示了AI在现实世界医疗保健中巨大的可扩展性。