“EfficientNet-B0的表现优于DenseNet121，准确率达到84.6%，F1值为0.8899，MCC值为0.6849。”
“一位医生声称它有98%的准确率。”
“然而，尽管营销语言强调医疗保健转型，但这些发布都未被批准为医疗设备，未获准用于临床，或可用于直接的患者诊断。”
“这些发现有力地支持了一种人机结合（HITL）工作流程，其中本地LLM充当协作工具，而不是完全替代。”
“找到了一款使用人工智能在30秒内诊断你隐藏才能的工具！”
“五分之三的英国人现在使用人工智能进行自我诊断”
“研究发现，人工智能漏诊了近三分之一的乳腺癌”
“预计在未来几周内推出的这项功能将为与ChatGPT进行的健康对话提供一个专用空间。”
“对于儿童肺炎检测，使用微调的迁移学习明显优于从头开始训练的 CNN，显示出接近完美的准确性。”
“一种用于在常规CT扫描中发现胰腺癌的工具已取得可喜的成果，这是中国竞相将人工智能应用于医学难题的一个例子。”
““Chat 在那里帮助我，冷静而理性，帮助我制定策略，总是计划。” 和 “我把 Chat 看作是一个最后一年的医学生：没有执照，不是……””
“CPJ显著提高了性能：使用GPT-5-mini标题，GPT-5-Nano在疾病分类方面提高了+22.7个百分点，在QA评分方面提高了+19.5分，超过了无标题基线。”
“BatteryAgent有效地纠正了困难边界样本上的错误分类，实现了0.986的AUROC，这显著优于当前最先进的方法。”
“本文提出了一种用于故障诊断的基于双解耦的多模态跨域混合融合模型。”
“所提出的系统持续优于扁平的多类分类器和预训练的自监督模型。”
“在SAP攻击下，CPR实现了0.632的F1分数，比中值平滑（0.541 F1）高出9.1%。”
“最佳流程（ANOVA特征选择与支持向量机）实现了0.79的平均验证准确率。”
“接触过EndoRare生成的病例的初学者内窥镜医生，召回率提高了0.400，精确度提高了0.267。”
“PGMP框架在未见过的解剖结构上优于最先进的方法，在效率和诊断可靠性方面设定了新的基准。”
“所提出的模型在 4 类和 2 类不平衡分类问题上分别实现了 95.5% 和 98.5% 的准确率。”
“BATISNet 在牙齿完整性分割方面优于现有方法，为实际临床应用提供了更可靠、更详细的数据支持。”
“MedKGI 在保持最先进准确性的同时，平均提高了 30% 的对话效率。”
“该设备能够在0.25到4.24 THz的宽响应频谱范围内实现自供电、偏振敏感和频率选择性THz检测，具有6 V/W的响应度、62 ms的响应时间和超过2000次弯曲循环的机械鲁棒性。”
“Hilbert-VLM 模型在 BraTS2021 分割基准上实现了 82.35% 的 Dice 分数，诊断分类准确率 (ACC) 为 78.85%。”
“McCoy 协调 LLM 将医学文献翻译成 ASP 代码，将其与患者数据相结合，并使用 ASP 求解器来得出最终诊断。”
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“PathFound 集成了病理视觉基础模型、视觉语言模型和通过强化学习训练的推理模型，以执行主动的信息获取和诊断细化。”
“使用低秩自适应 (LoRA) 微调的 MedGemma-4b-it 模型表现出卓越的诊断能力，平均测试准确率为 80.37%，而未调整的 GPT-4 为 69.58%。”
“本文介绍了第一个用于弱信号特征学习的专用数据集，包含 13,158 个光谱样本，并提出了双视图表示和 PDVFN 模型。”
“该系统通过可解释的AI（XAI）可视化提供可解释的实时预测，支持透明的临床决策。”
“这篇文章很可能是一篇研究论文，因此本摘要中没有直接引用。核心概念围绕着使用深度学习和无人机进行农业应用。”
“MetaCD 在准确性和泛化能力方面都优于其他基线。”
“虽然模型在基本素养任务上达到了高达69%的准确率，但在发现级别的挑战中，性能急剧下降到25%。”
“INTERACT-CMIL 在 CNN 和基础模型 (FM) 基线方面取得了持续的改进，相对宏观 F1 增益高达 55.1% (WHO4) 和 25.0% (垂直扩散)。”
“该研究强调了深度学习方法在增强通过胸部 X 光片诊断 COVID-19、肺癌和肺炎等呼吸系统疾病方面的潜力。”
“这项研究侧重于云应用程序中与代码相关的事件的根本原因分析。”
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““通过3-5轮高效的互动，Erkang Diagnosis可以准确理解用户症状，进行初步分析，并提供有价值的诊断建议和健康指导。””
“结果表明，所有模型都实现了高分割精度，强调了颗粒检测作为放线菌病诊断的关键步骤的必要性。”
“CardioMM实现了最先进的性能，并表现出强大的零样本泛化能力，即使在24倍加速的情况下，也能保留关键的心脏表型和诊断图像质量。”
““我试图研究的不是随机性，而是模型如何解释任务，以及它每天如何改变对任务的看法。””
“UltraLBM-UNet 是一个用于皮肤病变分割的新型模型。”
“加权 MCC 值对于在高度加权观测上表现更好的分类器更高，因此能够将它们与具有相似总体性能的分类器以及在低度加权观测上表现更好的分类器区分开来。”
“FETAL-GAUGE是一个用于评估胎儿超声检查中视觉-语言模型的基准。”
“这项研究侧重于用于医学图像理解的“工具瓶颈框架”。”
“该论文侧重于在医学图像分析的背景下提高准确性和可解释性。”
“该研究利用基于血管造影数据的数据驱动方法进行评估。”
“This new solution reduced their feature engineering time from weeks to hours, while maintaining the high clinical standards required by healthcare providers.”
“这篇文章介绍了由DeepSeek驱动的AI系统。”
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