• 综述：缩小差距：资源有限地区检测费城染色体样 B 系急性淋巴细胞白血病（Ph-like ALL）的成本效益策略

  这篇综述聚焦于低中收入国家（LMICs）费城染色体样 B 系急性淋巴细胞白血病（Ph-like ALL）的研究。阐述了其发病率、基因特征及检测策略，指出资源限制阻碍精准诊断与靶向治疗，介绍如 PGIMER 内部快速且成本效益高（PHi-RACE）分类器等创新方法，对推动临床诊疗意义重大。

  来源：Molecular Diagnosis & Therapy 4.1

  时间：2025-03-30

• 对比诱导脑病的澳大利亚诊断标准：填补临床诊断空白

  为解决对比诱导脑病（CIE）诊断困难、缺乏标准化诊断标准的问题，澳大利亚神经血管中心的研究人员开展了关于 CIE 诊断标准的研究。通过改良德尔菲法，得出 14 项诊断标准，为提高临床诊断准确性和一致性提供了框架。

  来源：Neuroradiology 2.4

  时间：2025-03-30

• 综述：肛周瘘患者克罗恩病（CD）的早期诊断：系统评价及肛周危险信号指数的开发

  本文通过系统文献回顾和回顾性队列研究，旨在识别肛周脓肿（PAA）或瘘（PAF）患者患 CD 的危险信号。研究发现年龄、家族史等因素与 CD 相关，所开发的肛周危险信号指数对早期识别有潜在 CD 风险的 PAF 患者具有良好预测价值，值得关注。

  来源：Techniques in Coloproctology 2.7

  时间：2025-03-30

• 基于血清 miRNAs 和肿瘤标志物的乳腺癌诊断模型：精准诊断新希望

  为解决乳腺癌（BCa）早期诊断难题，广西医科大学研究人员开展了血清 miRNAs 和肿瘤标志物（TMs）在 BCa 诊断中作用的研究。结果发现 miR-548ao^-5p 和 miR-4804^-3p 可作潜在诊断生物标志物，（miRNA + TM）panel III 模型诊断效能更高，有助于提高 BCa 诊疗水平。

  来源：World Journal of Surgical Oncology 2.4

  时间：2025-03-30

• MRI 引导活检：前列腺癌放疗患者生化复发的 “克星”—— 泰国单中心研究

  为探究 MRI 引导活检对前列腺癌（PCa）患者放疗后生化复发（BCR）的影响，研究人员开展了相关单中心回顾性研究。结果显示，MRI 引导活检可降低 BCR 风险，尤其对中危患者效果显著，为 PCa 精准治疗提供重要依据。

  来源：Scientific Reports 3.8

  时间：2025-03-30

• TaqMan 定量 PCR 助力伊朗利什曼病模拟诊断：精准、高效新突破

  为解决利什曼病临床诊断中显微镜检查准确性有限和不便的问题，研究人员开展了利用 TaqMan 定量 PCR（qPCR）检测临床样本中皮肤和内脏利什曼病的研究。结果显示该方法灵敏度 96.3%、特异性 100.00% 、准确率 98.85%，对利什曼病诊断意义重大。

  来源：Journal of Parasitic Diseases

  时间：2025-03-30

• ChatGPT-4o 在牙髓病诊断中的卓越表现：挑战传统，重塑口腔医学教育格局

  在人工智能（AI）广泛应用于医疗领域的背景下，为探究 ChatGPT-4o 在牙髓病诊断中的准确性，马尔马拉大学研究人员对比了其与牙科学生的诊断能力。结果显示 ChatGPT-4o 准确率更高，这对口腔医学教育及临床决策意义重大。

  来源：BMC Oral Health 2.6

  时间：2025-03-30

• 体内共聚焦显微镜下棘阿米巴角膜炎的诊断特征：开拓精准诊疗新视野

  棘阿米巴角膜炎（AK）早期诊断困难，严重威胁视力。研究人员开展通过体内共聚焦显微镜（IVCM）诊断 AK 的研究，发现 IVCM 检测率更高，还观察到多种诊断特征。这为 AK 诊断提供新依据，有助于将 IVCM 纳入标准诊断流程。

  来源：Scientific Reports 3.8

  时间：2025-03-30

• 综述：基于纳米技术的卵巢癌诊断和治疗药物递送系统

  本文聚焦卵巢癌（OC），详细阐述纳米技术在其诊断和治疗中的应用。探讨纳米技术如何克服传统诊疗局限，介绍多种纳米载体药物递送系统，分析面临的挑战与机遇，为卵巢癌诊疗研究提供全面参考，极具学术价值。

  来源：Discover Oncology 2.8

  时间：2025-03-30

• 基于多目标算术优化增强 BiLSTM 模型用于 COVID-19 的 CT 影像诊断：突破与展望

  新冠病毒不断变异，现有基于 CT 影像的 AI 诊断算法准确性和效率欠佳。研究人员开展了基于多目标算术优化算法（MOAOA）增强 BiLSTM 模型用于 COVID-19 自动诊断的研究。结果显示模型准确率达 95.32%，特异性达 95.09%，为早期诊断提供了有效方案。

  来源：Scientific Reports 3.8

  时间：2025-03-30

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