连接自然、数据与人工智能：天然产物发现的跨学科路径
文章提出以跨学科整合方式，将人工智能与多组学数据结合，用于应对天然产物发现中的瓶颈问题。 传统天然产物发现受限于重复发现、去重复效率低、沉默生物合成基因簇及结构解析复杂等障碍。
基于预训练蛋白语言模型的肽类激素预测框架pLM-HP
提示：结合ESM2蛋白语言模型与双向长短期记忆网络并引入类别权重，pLM-HP在肽类激素预测上表现较好，但属计算预测，尚不足以下临床结论。 研究为计算方法开发与基准评估，非人体或动物实验；采用五折交叉验证与独立测试集评估，样本量、干预与对照、随访时长材料未报告。
机器学习移动应用CROHN'S AID鉴别克罗恩病与肠结核的开发与前瞻性验证
研究开发并前瞻性验证了机器学习移动应用“Crohn's Aid”，用于在结核流行地区床旁实时鉴别克罗恩病与肠结核。 基于印度三级中心1066例患者（克罗恩病650例、肠结核416例）的前瞻性维护数据库进行回顾性分析，用30项临床、内镜与影像变量训练多种模型。
错位之设计：基层医疗场景下生成式AI的评估与部署
作者认为生成式AI在基层医疗的核心问题不是性能本身，而是评估与部署方式的错位。 文章基于北欧与欧洲视角，提出六项基层医疗现实条件作为讨论框架。
