Исследования по биомедицинскому ИИ, методы оценки, бенчмарки, валидация, безопасность, политика источников и редакционная методология.
Данное исследование направлено на оценку значения параметров CCTA, полученных от ИИ, в прогнозировании сердечно-сосудистых событий у пациентов СКБ с использованием ICA и QFR в качестве референтных стандартов и исследовании ассоциаций с MACE в ходе мониторинга и модификации факторов, таких как липид-снижающие терапии и воспалительные биомаркеры.
Открыть оригинал
Многоцентровое исследование, QUALITYSURG, оценивает влияние совместного внутриоперационного контрольного списка качества на резекции рака легких.
Открыть оригинал
Доверие к клиническому ИИ должно быть завоевано с помощью перспективных исследований в реальных условиях.
Открыть оригинал
Источник: Nature Medicine, Опубликовано онлайн: 13 сентября 2026; doi:10.1038/s41591-026-04488-2
Открыть оригинал
Nature Biotechnology, Опубликовано онлайн: 10 сентября 2026; doi:10.1038/s41587-026-03311-0 ИИ-управляемый дизайн полных геномов бактериофагов
Открыть оригинал
Трансферное обучение от европейских когорт улучшает прогнозирование в малых слабопредставленных популяциях, но ухудшает точность в больших когортах.
Открыть оригинал
GigaPath-Flash и GigaTIME-Flash: к популяционному открытию с помощью эффективных моделей фундамента патологии, согласно исследованию Microsoft Research AI.
Открыть оригинал
Nature Biotechnology, Опубликовано онлайн: 31 августа 2026; doi:10.1038/s41587-026-03213-1 Симбиотические отношения микроорганизмов предсказываются и каталогизируются с помощью инструмента машинного обучения.
Открыть оригинал