最新研究揭示，常见的口腔细菌，特别是草绿色链球菌，可以渗透到动脉斑块中，通过引发炎症和斑块破裂增加心脏病发作的风险。
除了胆固醇和血压，同型半胱氨酸在无声中硬化动脉，推动心血管疾病的进展。最新研究揭示了其生物力学影响及预防策略。
等长运动是一种静态肌肉参与的形式，可以像某些药物一样有效地降低血压，提供了一种简单、无药的方法来保护心脏和血管。
治疗开始后一个月内循环肿瘤DNA（ctDNA）的变化可以预测接受免疫检查点抑制剂治疗的dMMR/MSI-H转移性结直肠癌患者的无进展生存期和总生存期，提供了一种潜在的生物标志物，有助于治疗决策。
一项3期随机试验表明，脑转移瘤的术前立体定向放射治疗（SRT）在安全性方面与术后SRT相当，并且显著缩短了治疗时间，可能改善患者的治疗流程。
SCOT-HEART 2 的一个嵌套子研究显示，与传统的冠心病风险评分相比，冠状动脉 CT 血管造影在无症状高危个体中适度改善了健康生活方式的依从性、预防治疗的接受度以及危险因素的修正。
一项由护士主导、多学科合作的家庭支持干预措施在ICU中适度提高了家庭满意度，并显著改善了沟通质量和情感支持，填补了以家庭为中心的重症护理中的关键空白。
Zimislecel是一种同种异体干细胞衍生的胰岛细胞疗法，对1型糖尿病显示出良好的安全性和疗效，能够恢复生理胰岛功能，并使患者实现胰岛素独立，在1-2期试验中取得了显著成果。
3期试验表明，封装细胞疗法NT-501显著减缓了MacTel患者的光感受器损失，标志着一种具有可接受安全性的有希望的疾病修饰方法。
OASIS 2试验显示，50毫克口服司美格鲁肽可显著降低东亚超重或肥胖成人的体重，无论是否伴有2型糖尿病，提供了一种具有可控安全性的有希望的治疗选择。
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。
<p style="text-align: left;">阿里巴巴正式发布其医疗大模型QuarkMed，它在一项模拟中国执业医师资格考试的测试中，取得了<span style="color: rgb(15, 76, 129);"><strong>70%的惊人准确率</strong></span>，性能超越一众顶尖模型。</p><p style="text-align: left;">其成功的秘诀并非单一技术突破，而是一套严谨的组合拳：<span style="color: rgb(15, 76, 129);"><strong>世界级的数据工程</strong></span> (1T tokens的权威分级数据) 与<span style="color: rgb(15, 76, 129);"><strong>独创的“四段式”训练心法</strong></span>，系统性地将通用AI锻造成领域专家。</p><p style="text-align: left;">更重要的是，该项目为行业揭示了两条关于<span style="color: rgb(15, 76, 129);"><strong>AI可靠性</strong></span>的黄金法则：</p><ul><li style="text-align: left;">• 法则一：在高风险领域，RAG（检索增强生成）不是辅助，而是对抗幻觉、保证事实准确性的生命线。</li><li style="text-align: left;">• 法则二：强化学习（RL）是能力边界清晰的“手术刀”，而非包治百病的“万能药”，其威力取决于目标的“可验证性”。</li><li style="text-align: left;"></li></ul><p style="text-align: left;">QuarkMed的强大，始于一个堪称“米其林星级”的“数据厨房”。</p><ul><li style="text-align: left;">• 海量与精细并重：这个厨房拥有约1T tokens的庞大医疗材料库。但真正的艺术在于精细化处理。团队通过医学专家构建的知识框架，对海量数据进行梳理，实现了对事实类知识点超过90%的覆盖，确保AI的“学识”既广博又系统。</li><li style="text-align: left;">• 质量高于一切：为保证数据的“纯度”，QuarkMed设立了两道“滤网”。第一道是独创的A-E五级权威性分级，确保核心训练数据源于顶级指南和文献。第二道是技术“降噪” ，针对扫描版书籍等图片格式资料，训练了先进的视觉模型进行内容提取，将数据质量提升超30%。</li><li style="text-align: left;">• 从“背诵”到“理解” ：最精妙的一步，是教会AI像医生一样思考。团队通过一个“翻译”模型，将结构化的知识图谱（即“A导致B”这类逻辑关系）转化为AI能“读懂”的自然语言。这次“开窍”效果显著：在知识理解测试中，模型准确率从39%直接飙升至60.57%，实现了从“死记硬背”到“融会贯通”的质变。</li></ul><h2 style="text-align: center;">心法：从“通才”到“专才”的四段式飞升</h2>
<p style="text-align: left;">MedResearcher-R1是蚂蚁集团开源的一款Agentic AI，旨在解决医疗领域的“稀疏知识”难题。它摒弃“数据投喂”模式，转而主动“设计”高质量训练：</p><ul><li style="text-align: left;">• 智能数据：通过KISA框架，从3000万+文献中筛选罕见实体，生成高难度多步推理任务。</li><li style="text-align: left;">• 精准学习：配备优先考虑“权威性”的专用工具，并采用“蒙版引导”及复合奖励函数，训练AI掌握可泛化的“思考方法”。</li><li style="text-align: left;">• 卓越表现：仅用约2100条“精数据”，就在权威医疗基准上取得领先，证明了“小而精”路线的成功。</li><li style="text-align: left;">• 开源价值：它开源的不仅是模型，更是一套可复现、可扩展的专业AI构建蓝图。</li></ul><h2 style="text-align: center;">知识的转化：从人类专家到AI研究员</h2><p style="text-align: left;">一位顶尖医学专家面对复杂病例时，其思维并非简单的“回忆”，而是一个动态的、遵循“思考-行动-观察”（ReAct）循环的系统性过程。这背后，是数年专业训练和经验的沉淀。</p><p style="text-align: left;">传统AI试图模仿这一过程，往往只是将海量医学文献“喂”给模型，期望智能能够自行涌现。这无异于把一本艰深的医学教科书直接丢给AI，却不提供任何学习路径和思考方法。</p><p style="text-align: left;">MedResearcher-R1的真正突破在于，它没有试图简单复制人类的思维，而是<span style="color: rgb(15, 76, 129);"><strong>从根本上重新设计了知识的表达方式</strong></span>，使其既保留了医学的严谨性，又完全适配AI的学习机制。这是一场静悄悄的革命：将“人类知识”转化为“AI知识”。</p><p style="text-align: left;"><span style="color: rgb(15, 76, 129);"><strong>图1：</strong></span> MedResearcher-R1在三大基准测试中的整体表现。在专业的MedBrowseComp上，它以27.5%的准确率树立新标杆。同时，在通用的GAIA和xBench任务中，它也取得了极具竞争力的结果，证明了其专业与通用能力的协同发展。</p><h2 style="text-align: center;">重构知识：让数据成为“智能教练”</h2><p style="text-align: left;">在这场知识转化的革命中，数据的角色从被动的“燃料”，转变为主动的“智能教练”。“知识指引轨迹合成”（KISA）框架，正是这一理念的完美实践。</p><p style="text-align: left;"><span style="color: rgb(15, 76, 129);"><strong>第一步：淘金</strong></span>。团队从3000万+PubMed摘要中，筛选出那些出现频率低于百万分之一（10⁻⁶）的罕见但关键的医学实体。</p><p style="text-align: left;"><span style="color: rgb(15, 76, 129);"><strong>第二步：铸题</strong></span>。这些实体被编织进知识图谱，并通过“最长路径提取”技术，生成需要平均4.2次工具交互才能解决的复杂推理题。</p><p style="text-align: left;"><span style="color: rgb(15, 76, 129);"><strong>第三步：淬炼</strong></span>。为了确保“考题”的质量，系统引入了<span style="color: rgb(15, 76, 129);"><strong>自适应难度校准</strong></span>机制：每一个生成的问题都会先让OpenAI-o3和GPT-4进行“模拟考”，如果准确率超过50%，问题就会被判定为“过于简单”并回炉重造，增加其复杂性。这一过程确保了训练集始终处于行业前沿的挑战水平。</p><p style="text-align: left;"><br></p><p style="text-align: left;"><br></p><li style="text-align: left;">• Github 镜像仓库: https://github.com/AQ-MedAI/MedResearcher-R1</li><li style="text-align: left;">• arXiv论文 - MedResearcher-R1技术细节：https://arxiv.org/abs/2508.14880</li>
<p>SelectYet是实用的AI文献分析工具，基于先进的AI技术和“记忆摘要”技术，为研究人员提供高效便捷的文献处理服务。用户只需输入研究主题、上传PDF文献，设置自定义分析选项，可快速启动分析。工具能对海量文献进行结构化分析，快速提取关键信息，形成文献综述，加速信息筛选和整理的过程。SelectYet接入了deepseek-R1/V3模型，未来将融合更多模型的优势，提升分析的准确性和效率。</p> <h2 style="font-size: 20px;">SelectYet的主要功能</h2> <ul> <li>文献结构化分析：能对海量文献进行结构化分析，快速提取关键信息，形成文献综述，帮助研究人员加速海量信息关键值提取、筛选工作。</li> <li>自定义分析选项：用户可以设置自定义分析选项，详细描述需求，SelectYet能适应任何个性化需求与工作场景。</li> <li>结果导出：分析完成后，SelectYet会提供结构化分析结果和概括性文献综述，支持Excel格式下载留存。</li> </ul> <h2 style="font-size: 20px;">SelectYet的官网地址</h2> <ul> <li>官网地址：https://selectyet.com/</li> </ul>
