医学 AI

Retrieval, not hallucinations, will be the limiting factor for LLM-based clinical AI tools

检索而非幻觉将成为基于大语言模型的临床人工智能工具的限制因素

Kirk Roberts, Steven Bedrick, Kurt Miller, William R. Hersh, Hongfang Liu

专题命中 临床大模型 ：clinical AI(title,abstract)

AI总结 探讨临床人工智能中基于大语言模型的错误，将讨论重点从精度错误转向召回错误，特别是患者级数据检索方面，概述错误类型、缓解策略及研究方向，提供检索评估概述。

Comments Perspective piece

Self-Supervised Audio Representation Learning for Pediatric Asthma Detection in Emergency Care Using Digital Stethoscope Recordings

使用数字听诊器记录进行儿科哮喘检测的自监督音频表示学习

Fatemeh Bagheri, Thalia Pandolfi, Ervin Sejdic, Rohit Mohindra

专题命中 临床大模型 ：diagnosis(abstract)

AI总结 研究探讨用呼吸音记录和机器学习检测儿科哮喘的可行性，利用预训练自监督语音模型提取特征，结合传统机器学习分类器，Wav2Vec 2.0与基于直方图的梯度提升结合表现最佳，为儿科哮喘检测提供非侵入性方法。

Comments Accepted for publication at EMBC2026