《自然》子刊：深圳湾实验室/复旦团队发现，血浆p-tau217在中国人群中也具有较高的阿尔茨海默病诊断能力！
这项研究在3个独立队列中对多个血浆tau相关生物标志物进行了评估，证实了p-tau217是最先随AD病理发生变化、敏感性最高的标志物，与此前的许多研究结果相一致。
Cell子刊：盛斌/戴荣平团队开发新型AI模型DeepSLE，从视网膜图像检测系统性红斑狼疮
该研究开发了一款通过视网膜图像中检测系统性红斑狼疮（SLE）及其相关并发症的深度学习系统——DeepSLE。
Anal Chem：利用MasSpec Pen设备筛查皮肤样本中的阿片类药物
Clarke、Eberlin及其团队合作将便携式MasSpec Pen改装为一种模块化工具，可快速从皮肤表面采集分子进行阿片类药物检测，无需额外的样本制备。
JAMA子刊：肠癌筛查可以提前一点！最新研究发现，从40岁开始做FIT筛查，可将肠癌发生率和死亡率分别降低39%和21%
从获益程度来看，从40岁开始早筛并在50岁后持续筛查的受试者肠癌发病率和死亡率最低，随后是50岁时开始筛查的受试者、从40岁开始早筛但在50岁后未持续筛查的受试者，最后是未进行定期筛查的受试者。
Nature：不止是“看片”高手！全开放AI模型Ark+，或将重塑未来医学影像诊断
该研究介绍了一个名为 Ark+ 的全新AI基础模型。它如同一艘知识的方舟，通过巧妙地“博采众长”，从全球多个公开数据集中学习异构的专家知识，展现出了前所未有的诊断性能和适应能力。
Nat Cancer：新型人工智能模型有望实现对170多种癌症的检测
crossNN框架的开发为跨平台DNA甲基化数据的肿瘤分类提供了一种新的解决方案，该模型的简单性和可解释性使其在临床应用中具有巨大潜力。
上海交大/清华大学合作开发AI模型，通过视网膜照片预测中风风险
在这项最新研究中，研究团队开发了一种深度学习系统——DeepRETStroke，这是一个专用于表征眼-脑连接的领域特定基础模型。
《自然·医学》：13种癌症，一次筛查！中国科学家开发cfDNA新血检方法，可实现多癌种早筛，灵敏度87.4%，特异性97.8%
本研究是首批基于血浆cfDNA全基因组测序（WGS）的大规模前瞻性MCED评估之一。同时筛查多种癌症类型有可能彻底变革现有的筛查实践。
《柳叶刀》子刊：排除“癌王”神器诞生！德国科学家发现，两种血检模型可从胰腺病变人群中精准排除没患胰腺癌的人，性能优于CA19-9
该研究验证了，在PDAC高危人群中，两种基于血浆代谢物特征的生物标志物诊断模型在排除PDAC的诊断性能方面显著优于CA19-9。
雷达+AI：我国学者开发出非接触式房颤检测系统，精准监测心脏异常
该研究开发了一种完全无接触、无需操作且无需设备的房颤监测系统，能够无缝融入日常生活（例如在睡眠或工作期间）以支持可行的终身主动监测，涵盖从无房颤到房颤进展的整个范围。