摘要：本综述全面审视了人工智能(AI)在医学领域的多维应用现状、面临的挑战及发展方向,总结了AI在基础医学研究、疾病预防、智能诊断、治疗、康复、护理和健康管理等方面的具体应用,同时关注AI在临床试验、医院管理、医学教育以及医学伦理和政策制定中的创新实践和作用。AI医疗面临算法透明度不足、数据隐私保护、监管标准缺失、风险评估体系不完善等挑战。未来AI医疗的发展方向包括:提升算法可解释性,推进生成式AI应用;建立高效数据共享机制;完善监管政策与标准;加强跨学科人才培养;推动产学研医协同创新;发展普惠医疗和个性化精准医疗。AI与5G、大数据、云计算等新兴技术的融合将引领医疗走向智能协同、普惠共享的新时代。通过多维度分析,为医学领域的研究者、从业者和决策者提供全面的AI医疗应用与发展前景概览,旨在促进AI技术在医学领域的深度融合与创新应用,推动智慧医疗的可持续发展。

摘要：近年来,伞式试验在肿瘤药物临床试验设计中受到越来越多的关注,其将单一疾病根据预测标志物或其他预测性因素分为多个亚层,并同时评估多种靶向治疗的疗效。相对于传统的从Ⅰ期到Ⅱ期再到Ⅲ期随机对照试验的药物研发模式,伞式试验是一种更为科学的试验设计,能够加快药物评估速度,以解决众多待评估药物与缺乏有效治疗方案的疾病之间的矛盾问题。本文将重点探讨伞式试验的概念、主要特点、准入条件、设计和统计考虑要点、伦理考虑及未来发展方向,旨在为肿瘤药物临床试验设计提供方法学参考。