新的研究表明，每天摄入超过五份水果和蔬菜可以显著降低慢性病风险和死亡率。
新型抑制剂AH001靶向TRPV4-RhoA-RhoGDI1轴以失活RhoA信号传导，有效降低血压并防止高血压模型中的血管重塑，为抗高血压药物开发开辟了新途径。
住院期间开始使用达格列净在两个月内未能显著减少心血管死亡或心力衰竭恶化。然而，荟萃分析支持早期使用 SGLT2 抑制剂可降低住院患者的死亡率和心力衰竭恶化。
中间效应遗传变异显著增加肥厚型心肌病的风险，并影响疾病的严重程度和预后，尤其是在与单基因突变共存时。
DOUBLE-CHOICE随机试验表明，局部麻醉与清醒镇静在经股动脉TAVI中的非劣效性，提示了一种安全的极简麻醉策略，但可能对患者的舒适度有所权衡。
COMPARE-TAVI 1试验显示，在严重主动脉狭窄患者中，Myval经导管心脏瓣膜在TAVI术后1年的复合临床终点上不劣于SAPIEN 3 THVs。
MODICA，一种由线粒体短开放阅读框编码的肽，通过抑制电压依赖性阴离子通道（VDAC）寡聚化、减少细胞凋亡和纤维化，保护心脏功能免受多柔比星毒性的影响，突显了一种新的心脏保护治疗靶点。
这项多中心研究强调了2D斑点追踪超声心动图在MIS-C中早期检测和预后评估左心室功能障碍的实用性，为心血管风险和管理提供了信息。
一项为期20年的前瞻性研究表明，经历过跟踪和获得保护令的女性患心血管事件的风险增加，强调暴力是心血管疾病预防中的关键因素。
高水平的脂蛋白(a)显著预测外周动脉疾病和颈动脉狭窄的发生，以及进展为主要肢体事件，强调其作为非冠状动脉粥样硬化性血管并发症的预后生物标志物的价值。
最新研究发现，PIEZO1 过表达是 2 型遗传性出血性毛细血管扩张症中动静脉畸形的关键驱动因素，揭示了靶向治疗的新途径。
最初设计用于特定心脏诊断的人工智能增强心电图模型，揭示了更广泛的心血管风险检测和预测能力，挑战了其作为特定条件工具的使用，并支持其作为全面心血管生物标志物的角色。
MITRACURE 国际注册研究显示，二尖瓣手术患者通常在疾病进展晚期出现严重症状，修复率较低且住院死亡率显著，强调了早期干预和改进管理策略的必要性。
BHF PROTECT-TAVI随机试验揭示，脑栓塞保护（CEP）装置不能防止经导管主动脉瓣植入（TAVI）后的认知下降，挑战了其神经保护益处的假设。
与标准护理相比，基于生物标志物的ABC-AF风险评分指导的治疗并未改善房颤患者的卒中或死亡结局，这强调了在临床实施前对精准医疗工具进行前瞻性验证的必要性。
这项多中心试验显示，序贯使用COX-2抑制剂帕瑞昔布和伊美昔布显著降低了重症急性胰腺炎（SAP）的发生率，缩短了器官功能障碍持续时间，减少了局部并发症，并降低了30天死亡率，且安全性良好。
一项全面的瑞典研究表明，显微镜下结肠炎（MC）患者发展为抑郁症和焦虑症等精神障碍的风险显著增加，强调了综合临床管理的重要性。
心脏磁共振成像（MRI）T1映射和细胞外体积分数（ECV）提供了心肌纤维化的无创标志物，在心力衰竭各亚型和非缺血性扩张型心肌病中对不良心血管结局显示出一致的预后价值。
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探索微妙的肝脏症状如何预示严重疾病，从肝炎到肝癌的发展过程，以及有效习惯保护肝脏健康的方法。
<p>Lingshu是阿里巴巴达摩院推出的专注于医学领域的多模态大型语言模型。模型支持超过12种医学成像模态，包括X光、CT扫描、MRI等，在多模态问答、文本问答及医学报告生成等任务上展现出卓越的性能。Lingshu基于多阶段训练，逐步嵌入医学专业知识，显著提升在医学领域的推理和问题解决能力。推出7B、32B两个参数版本，其中32B版本在多个医学多模态问答任务中超越GPT-4.1等专有模型。Lingshu项目推出MedEvalKit评估框架，整合主流的医学基准测试，推动医学AI模型的标准化评估和发展。</p> <h2 style="font-size: 20px;">Lingshu的项目地址</h2> <ul> <li>项目官网：https://alibaba-damo-academy.github.io/lingshu/</li> <li>HuggingFace模型库：https://huggingface.co/collections/lingshu-medical-mllm/lingshu-mllms-6847974ca5b5df750f017dad</li> <li>arXiv技术论文：https://arxiv.org/pdf/2506.07044</li> </ul>
<p>专长：病理学人工智能诊断。<br>PathAI 专注于利用机器学习提高病理诊断的准确性和效率。他们的算法有助于识别生物标志物并指导治疗决策，尤其是在肿瘤学领域。与罗氏和百时美施贵宝的合作凸显了 PathAI 对临床试验和精准诊断的贡献，使其成为病理学人工智能领域的领导者。</p>
出于基准测试或研究目的，Giga-SSL 嵌入提供了一种在 TCGA 上执行分类任务的极其快速的方法。
计算病理学基础模型的标准化基准。
我们见证了许多新型特征提取器的出现，它们使用自监督学习在大型病理数据集上进行训练。本存储库旨在提供这些模型的完整列表以及它们的关键信息。
Tools for whole slide image processing and classification
通用病理基础模型UNI在超过100万张诊断切片上进行了大规模无监督学习，并在34个任务中展现了卓越的性能。该模型支持分辨率无关分类、少样本学习等，并具备对108种癌症类型的泛化分类能力。
复旦大学的研究者们提出了面向超声图像的通用基础模型USFM。该模型基于超过200万张多器官超声图像进行训练，采用空间-频率双重掩码建模方法处理低质量图像，在分割、分类和图像增强等多个任务中表现出色。
Aignostics公司发布了目前最大规模的腹部CT数据集AbdomenAtlas。该数据集涵盖了广泛的人群特征及多种设备类型，共收录了来自112家医疗机构的20,460例三维CT影像。研究团队由10名放射科医生组成，采用人工智能辅助标注方法，完成了67.3万个高质量解剖结构掩码的标注工作。他们首先对5,246例影像中的22种解剖结构进行人工标注，随后利用半自动化流程，由放射科医生优化模型预测的标注结果。
中国科学院深圳先进技术研究院提出的Swin-UMamba进一步推动了图像分割任务中的模型架构优化。与TransUNet不同，Swin-UMamba基于Swin Transformer的层次化特性，通过局部自注意力机制有效捕捉多尺度特征，同时充分利用了在ImageNet上预训练的优势，结合基础模型在自然图像上学到的知识，大幅提升了模型在医疗影像任务中的数据效率和性能，展现了出色的迁移能力。Swin-UMamba能够跨越多种模态（如MRI、内镜图像、显微镜图像等）实现精确分割。
EchoCLIP是一个创新的人工智能模型。它能够分析心脏超声图像并理解专家的诊断解读。该模型即使在没有针对具体任务进行专门训练的情况下，也展现出了优秀的表现。模型在评估心功能和识别心内植入设备上达到良好性能，同时其长上下文变体EchoCLIP-R 在患者识别和跨模态检索等任务中展现了优异能力。这一研究推动了基础模型在心血管影像初步解读中的应用潜力。
中国科学院深圳先进技术研究院的团队提出了MaCo，通过引入掩蔽对比学习，同时实现了胸部X光图像的细粒度理解和零样本学习。MaCo在6个公开的胸部X光数据集上验证了其效果，在分类、分割、检测等多个任务中超越了10种现有的最先进方法
香港中文大学的生物医学团队为8个特定的眼科图像模态设计编码器，并为不同任务设计解码器，整合超过50万名患者的340万张图像，训练了眼科疾病基础模型VisionFM。该模型在多个眼科疾病诊断任务上超过基线方法，准确率接近中级眼科医师。该模型还具备强大的数据泛化能力，能够扩展到新的图像模态和设备，甚至能从眼底图像预测青光眼进展和颅内肿瘤。
MedSAM医学图像分割基础模型，能够在广泛的任务范围内对多种模态的医学图像进行高性能分割。MedSAM在SAM模型的基础上，使用超过150万的图片和分割掩码进行训练，包含了10种图像模态以及30种癌症类别。
医学成像分割比赛，用于通用算法的验证和测试，涵盖广泛的挑战，例如：小数据、不平衡标签、大范围对象尺度、多类别标签和多模态成像等。本次挑战赛和数据集旨在通过开源多个高度不同任务的大型医学成像数据集，并标准化分析和验证流程，提供此类资源。
上海交通大学清源研究院的研究人员提出了PathoDuet框架，针对病理切片图像的特点，设计了跨尺度定位和跨染色迁移两个预训练任务，有效利用了图像放大倍数和染色方式之间的关联性。PathoDuet在结直肠癌分型和免疫组化标记物表达预测等任务中优于现有方法。此外，通用病理基础模型UNI[39]在超过100万张诊断切片上进行了大规模无监督学习，并在34个任务中展现了卓越的性能。该模型支持分辨率无关分类、少样本学习等，并具备对108种癌症类型的泛化分类能力。
全片病理基础模型
