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3。在临床医学的人工智能中接受的结论提交：人机接口会议上的生成和交互式系统强调了AI在临床医学中的扩大作用。一系列研究涵盖了AI驱动的医学文本和临床注释分析的进步，到医学图像处理，神经生物学和人机界面的突破，突出了生成和经典AI的潜力，以改善医疗保健。所有提交中一致的主题是强调实用的现实世界应用，显示了AI提高诊断准确性的能力，监测认知症状，分析不同的数据类型并增强临床决策过程。尽管有这些进步，但需要确定临床问题以及对医疗保健中AI技术的持续评估和评估，以确保其安全性，功效和可靠性仍然至关重要。本文介绍的作品对这种正在进行的对话做出了重大贡献，展示了将AI整合到医疗保健景观中的可能性和剩余挑战。参考Duffy，G.，Christensen，K。和Ouyang，D。（2024）。利用3D超声心动图评估AI模型性能在预测分布数据的心脏功能方面。生物计算的太平洋研讨会（PSB）。 Huang，Z.，Bianchi，F.，Yuksekgonul，M.，Montine，T。J.，＆Zou，J。 （2023）。 使用医学Twitter的病理图像分析的视觉语言基础模型。 生物计算的太平洋研讨会（PSB）。 江，Y.，欧文，J。 （2024）。生物计算的太平洋研讨会（PSB）。Huang，Z.，Bianchi，F.，Yuksekgonul，M.，Montine，T。J.，＆Zou，J。 （2023）。 使用医学Twitter的病理图像分析的视觉语言基础模型。 生物计算的太平洋研讨会（PSB）。 江，Y.，欧文，J。 （2024）。Huang，Z.，Bianchi，F.，Yuksekgonul，M.，Montine，T。J.，＆Zou，J。（2023）。使用医学Twitter的病理图像分析的视觉语言基础模型。生物计算的太平洋研讨会（PSB）。 江，Y.，欧文，J。 （2024）。生物计算的太平洋研讨会（PSB）。江，Y.，欧文，J。（2024）。自然医学，29（9），第9条。https：//doi.org/10.1038/s41591-023-02504-3 Javedani Sadaei，H.Zoish：一种新颖的功能选择方法利用了医疗保健中机器学习应用的Shapley添加值。A.，Ng，A。N.，＆Zou，J.vetllm：大型语言模型，用于预测兽医注释的诊断。生物计算的太平洋研讨会（PSB）。 li，A.，Yang，Y.，Cui，H。，＆Yang，C。（2024）。 Brainsteam：基于连接组的FMRI分析对主题分类的实用管道。 生物计算的太平洋研讨会（PSB）。生物计算的太平洋研讨会（PSB）。li，A.，Yang，Y.，Cui，H。，＆Yang，C。（2024）。Brainsteam：基于连接组的FMRI分析对主题分类的实用管道。生物计算的太平洋研讨会（PSB）。生物计算的太平洋研讨会（PSB）。
临床医学中的人工智能
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