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行业动态
https://doi.org/10.1016/S2214-109X(24)00510-2
临床综合
医学人工智能
Nat. Mach. Intell. | 重新思考大型语言模型的机器遗忘方法
机器遗忘技术旨在消除不良数据及其对模型的影响,同时保留核心知识,从而在不进行昂贵重新训练的情况下更新模型。2月17日,密歇根州立大学的 Sijia Liu 等人探讨了大语言模型中的机器遗忘(LLM 遗忘)方法。研究回顾了 LLM 遗忘的方法论、评估标准及其在版权保护、隐私安全和减少社会技术危害中的应用,并提出了未来改进方向,强调了遗忘范围的定义、数据与模型的交互以及多方面的有效性评估等常被忽视的方面。
https://doi.org/10.1038/s42256-025-00985-0
医学成像技术
Nat. Methods | Cellpose3:一键式图像修复技术助力细胞分割效果提升
https://doi.org/10.1038/s41592-025-02595-5
康复(神经)工程
Nature | 胰腺癌重编程单神经元特征
https://doi.org/10.1038/s41586-025-08735-3
可穿戴技术
IEEE J. Biomed. Health Inform. | 可穿戴场景下通过单通道 PPG 进行个性化连续血压跟踪
基于光电容积描记法(PPG)的连续血压监测在实际可穿戴场景中面临信号质量差、模型计算复杂和频繁校准等挑战。1月28日,浙江大学的 Zhang Yiming 等人提出了一种个性化连续血压追踪框架,通过自动 PPG 信号质量分级、轻量化血压模型(SCI-GTCN)和自适应校准策略,实现了不同场景下的长期血压监测。该研究验证了模型在快速血压变化、昼夜节律波动和长期监测中的性能,结果符合 AAMI 标准,展现了良好的鲁棒性和适用性。
https://doi.org/10.1109/JBHI.2025.3535788
生物材料
https://doi.org/10.1021/acs.accounts.4c00721
END
编辑 | 罗虎
审核 | 医工学人理事会
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