Chinese medical journal · 2026-09-14 · 期刊论文
- 一句话结论：综述认为实验室医学中的人工智能正从结构化数据的传统机器学习，转向可处理非结构化临床文本的大型语言模型。
- 研究设计与做法：采用叙述性综述，比较传统机器学习、深度学习、通用大型语言模型与实验室专用基础模型四类范式。
- 主要结果：文中梳理了血细胞形态学等代表性应用领域，并讨论各范式对实验室专业人员的可及性。
- 值得关注：摘要仅提供部分内容，具体比较结论与性能数据不完整，解读时应以原文为准。
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Zhang S, Zhan Y, Xu K 等
本文摘自《每日前沿研究简报 · 2026-09-15》「AI 科研智能体 / AI 科学家」。本内容仅用于研究信息整理与科普交流，不构成医疗建议。
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