文献筛选关键信息
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作者: 不详
文章标题: "lung perfusion: recent advancements and future directions"
期刊名称: Front Immunol
发表年份: 2025
DOI: 10.3389/fimmu.2025.1513546
PubMed ID: 40066445
匹配说明: 该文章讨论了体外肺灌注（EVLP）技术在肺移植中的最新进展和未来方向，特别关注了肺功能评估和康复的技术进步。
原文地址: https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/40066445/ -
作者: 不详
文章标题: "Generative AI Models in Time-Varying Biomedical Data: Scoping Review"
期刊名称: J Med Internet Res
发表年份: 2025
DOI: 10.2196/59792
PubMed ID: 40063929
匹配说明: 该文章综述了生成式人工智能模型在时间序列生物医学数据中的应用，重点介绍了这些模型在医疗健康中的潜力和挑战。
原文地址: https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/40063929/ -
作者: 不详
文章标题: "Harnessing machine learning for predicting successful weaning from mechanical ventilation: A systematic review"
期刊名称: Aust Crit Care
发表年份: 2025
DOI: 10.1016/j.aucc.2025.101203
PubMed ID: 40058181
匹配说明: 该文章系统回顾了机器学习模型在预测机械通气撤机成功中的应用，评估了不同模型的性能和局限性。
原文地址: https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/40058181/ -
作者: 不详
文章标题: "The Road Map for ACR Practice Accreditation for Radiology Artificial Intelligence"
期刊名称: J Am Coll Radiol
发表年份: 2025
DOI: 10.1016/j.jacr.2025.02.008
PubMed ID: 40057886
匹配说明: 该文章提出了美国放射学院（ACR）关于放射学人工智能实践认证的路线图，强调了质量管理和认证的重要性。
原文地址: https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/40057886/ -
作者: 不详
文章标题: "A systematic review of large language model (LLM) evaluations in clinical medicine"
期刊名称: BMC Med Inform Decis Mak
发表年份: 2025
DOI: 10.1186/s12911-025-02954-4
PubMed ID: 40055694
匹配说明: 该文章系统回顾了大型语言模型（LLM）在临床医学中的评估参数和方法，探讨了其应用前景和局限性。
原文地址: https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/40055694/ -
作者: 不详
文章标题: "Applying AI in the Context of the Association Between Device-Based Assessment of Physical Activity and Mental Health: Systematic Review"
期刊名称: JMIR Mhealth Uhealth
发表年份: 2025
DOI: 10.2196/59660
PubMed ID: 40053765
匹配说明: 该文章系统回顾了使用可穿戴设备监测物理活动与心理健康之间的关系，并探讨了机器学习算法在这一领域的应用。
原文地址: https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/40053765/ -
作者: 不详
文章标题: "Current Landscape and Future Directions for Mental Health Conversational Agents for Youth: Scoping Review"
期刊名称: JMIR Med Inform
发表年份: 2025
DOI: 10.2196/62758
PubMed ID: 40053735
匹配说明: 该文章综述了面向青少年的心理健康对话代理（CAs）的研究现状和未来方向，强调了伦理和隐私的重要性。
原文地址: https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/40053735/ -
作者: 不详
文章标题: "The Double-Edged Sword of Generative AI: Surpassing an Expert or a Deceptive 'False Friend'?"
期刊名称: Spine J
发表年份: 2025
DOI: 10.1016/j.spinee.2025.02.010
PubMed ID: 40049450
匹配说明: 该文章比较了生成式AI工具在回答脊柱治疗相关问题时的表现，评估了其科学基础和可靠性。
原文地址: https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/40049450/ -
作者: 不详
文章标题: "Role of artificial intelligence in data-centric additive manufacturing processes for biomedical applications"
期刊名称: J Mech Behav Biomed Mater
发表年份: 2025
DOI: 10.1016/j.jmbbm.2025.106949
PubMed ID: 40036906
匹配说明: 该文章综述了人工智能在生物医学应用中的增材制造过程中的作用，探讨了从设计到后处理的各个环节。
原文地址: https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/40036906/ -
作者: 不详
文章标题: "Diagnosis and Coding of Opioid Misuse: A Systematic Scoping Review and Implementation Framework"
期刊名称: Pain Med
发表年份: 2025
DOI: 10.1093/pm/pnaf019
PubMed ID: 40036760
匹配说明: 该文章系统回顾了阿片类药物滥用的诊断和编码实践，提出了标准化的文档推荐。
原文地址: https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/40036760/
论文选题
选题：生成式人工智能在医疗健康中的应用与挑战
选题理由 生成式人工智能（Generative AI）在医疗健康领域的应用日益广泛，但其可靠性和安全性仍面临诸多挑战。本研究旨在全面评估生成式AI在医疗健康中的应用现状，探讨其潜在的优势和风险，并提出未来发展的方向。
学术价值
- 填补现有研究的空白：目前对生成式AI在医疗健康中的系统性评估较少，本研究将填补这一空白。
- 提供新的理论见解：通过综合分析现有的研究，揭示生成式AI在医疗健康中的实际效果和潜在问题，为理论发展提供新的视角。
实际应用
- 优化医疗决策：生成式AI可以辅助医生进行更准确的诊断和治疗决策，提高医疗效率和质量。
- 提升患者体验：通过生成式AI，可以提供个性化的医疗建议和心理支持，改善患者的就医体验。
创新性
- 新的研究视角：本研究不仅关注生成式AI的技术性能，还深入探讨其在伦理、隐私和安全方面的挑战。
- 多模态数据融合：探索生成式AI在处理多模态医疗数据（如电子病历、影像数据、生理信号等）中的应用，提出新的融合方法。
可行性
- 数据可获得性：医疗健康领域有大量的公开数据集，如MIMIC-III、UCI Machine Learning Repository等，可以用于训练和验证生成式AI模型。
- 技术成熟度：生成式AI技术（如Transformer、GAN等）已经相对成熟，具备应用于医疗健康领域的基础。
数据可用性
- 公开数据集：利用MIMIC-III、UCI Machine Learning Repository等公开数据集，获取丰富的医疗健康数据。
- 合作机构：与医院和研究机构合作，获取更多的临床数据和反馈，确保研究的实用性和有效性。
研究计划和方法
- 文献综述：系统回顾生成式AI在医疗健康领域的现有研究，总结其应用现状和主要挑战。
- 数据收集：从公开数据集和合作机构中收集多模态医疗健康数据，包括电子病历、影像数据、生理信号等。
- 模型开发：基于Transformer、GAN等生成式AI技术，开发适用于医疗健康领域的模型。
- 性能评估：通过交叉验证和外部验证，评估生成式AI模型的性能和可靠性。
- 伦理和安全评估：探讨生成式AI在医疗健康中的伦理、隐私和安全问题，提出相应的解决方案。
- 案例研究：选取具体的医疗应用场景（如疾病诊断、患者管理等），进行案例研究，验证生成式AI的实际应用效果。
总结和确认选题
通过对生成式AI在医疗健康领域的系统性评估，本研究旨在揭示其优势和挑战，提出未来发展的方向。选题具有较高的学术价值和实际应用潜力，具备创新性和可行性，数据来源丰富且可靠。因此，本选题合理且可行。
