研究：基于深度学习的步态分析可预测多系统健康表型
研究团队利用深度相机采集3,328名深度表型成年人在五项运动任务中的三维骨骼运动数据，构建步态基础模型。模型嵌入可显著预测3,210个表型目标中的1,887个，并在男性全部18个身体系统、女性18个中的17个系统上带来预测增益，同时改善临床诊断和用药情况的预测。该结果基于特定深度表型队列与深度相机采集场景，尚需外部验证。
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Nature MedicineAI 评分5656
Nature Medicine精选AI 评分6262 CAMEO-SEMA 试验预设心脏磁共振亚组研究：司美格鲁肽对射血分数保留型心衰合并肥胖者心脏结构与功能的影响
CAMEO-SEMA 试验的预设心脏磁共振亚组研究显示，司美格鲁肽可显著改善射血分数保留型心衰合并肥胖者的心脏结构与功能，包括左房储器应变和左室充盈动力学。该结果在 2026 年 AHA 科学年会上报告，发表于 Nature Medicine。目前材料仅为摘要级信息，未提供样本量、效应量与随访时长等细节。
推荐理由：适合心衰与代谢交叉团队晨读：该预设心脏磁共振亚组研究提示司美格鲁肽可改善射血分数保留型心衰合并肥胖者的左房储器应变与左室充盈动力学，为病例讨论中“减重药物是否影响心脏结构功能”提供影像学终点证据，但需注意其为亚组研究且仅见摘要级信息。
Nature Medicine精选AI 评分7171 研究：司美格鲁肽改善射血分数保留心衰合并肥胖者运动时血流动力学（安慰剂对照随机临床试验）
一项安慰剂对照随机临床试验显示，在射血分数保留的心力衰竭（HFpEF）合并肥胖的个体中，司美格鲁肽显著改善低强度运动时的肺动脉楔压及其他血流动力学参数。该结果在2026年美国心脏协会科学年会上报告，并发表于Nature Medicine。目前材料仅为研究概要，未给出样本量、效应值、置信区间与安全性数据，具体适用人群与结论强度需查阅原文。
推荐理由：适合心衰与代谢/心血管交叉团队晨读：材料提示在射血分数保留的心衰合并肥胖人群中，司美格鲁肽对低强度运动时肺毛细血管楔压等血流动力学指标有改善，可支撑病例讨论中关于肥胖表型心衰治疗选择的讨论；但仅有会议摘要式信息，效应量、样本量与安全性数据需查原文。
Nature MedicineAI 评分5555 研究：基于3,328名成人3D骨骼运动数据开发步态基础模型，预测多系统健康表型
研究利用3,328名成人的三维骨骼运动数据开发了一个步态基础模型，可预测心脏代谢、心理健康和衰弱等多种临床特征与诊断。该模型覆盖多系统健康表型，但摘要未说明验证方式、人群构成与外部验证情况，适用性需结合原文进一步确认。
Nature Medicine精选AI 评分6060 研究：日本4D队列6,803人粪便宏基因组分析提示两条方向相反的菌群介导轴连接生活方式与健康及15种疾病
研究基于日本4D队列6,803名成人的粪便鸟枪法宏基因组数据，构建菌群预测评分并在13个独立且地域多样的队列中验证，发现两条方向相反的菌群介导轴将生活方式与健康及15种疾病联系起来。该结果为观察性关联分析，评分在多个队列中得到验证，但材料未提供效应量、随访细节及因果推断信息。适用人群为日本成人队列，其他地区的外推需谨慎。
推荐理由：材料提示粪便宏基因组特征可能把可改变生活方式与健康及15种疾病联系起来，适合在消化科、慢病管理或MDT讨论中作为菌群与生活方式交互作用的证据线索，但需注意其预测评分基于队列验证，尚非临床干预依据。
npj Digital MedicineAI 评分5858 研究：30个欧洲国家搜索引擎结果中合法与非法网络售药网站的暴露情况
研究对30个欧洲国家搜索引擎结果中合法网络药房（LOPs）与非法网络售药网站（IOMVs）的暴露情况进行了首个泛欧洲评估，抓取6种示踪活性成分的Google前50条结果共9000条，其中3839条指向售药网站，63.7%为LOPs、36.3%为IOMVs。
npj Digital Medicine精选AI 评分6060 研究：中国多中心队列构建AI多时间点风险分层模型预测UA合并HFpEF患者心衰住院
中国多中心回顾性队列纳入4367例合并不稳定型心绞痛（UA）的射血分数保留型心衰（HFpEF）患者，训练12种机器学习算法并外部验证，用于预测12、24、36个月心衰住院（HFH）风险。
推荐理由：该研究为合并不稳定型心绞痛（UA）的射血分数保留型心衰（HFpEF）患者提供了12、24、36个月心衰住院风险的多时间点机器学习分层框架，并完成外部验证，适合心内科与老年科晨读或病例讨论时了解AI风险分层在该人群中的证据边界与预测因子。
npj Digital MedicineAI 评分4343 仅凭超声图像预测分娩日期的AI模型在智利四家公立医院的外部验证
一项研究在智利四家公立医院对一款商用纯图像超声深度学习模型进行了外部验证，数据为2550例妊娠的3788次检查、共64235帧图像。模型预测分娩日期的平均绝对误差为6.9天，常规预产期为11.6天，但大部分优势来自当地妊娠期较短，与重新中心化的对照相比差距不足一天。预设界标分析中，模型独立的纯图像风险评分识别早产的AUC为0.86，单用孕龄为0.52；这些分类分析属探索性，且无孕妇按该模型管理。
npj Digital MedicineAI 评分5050 通用-专科协作AI用于非增强脑CT检查清单的安全降优先级
研究提出一种通用-专科协作AI工作流，用于非增强脑CT检查清单的安全降优先级。该研究发表于npj Digital Medicine，AI算法由Coreline Soft与JLK Inc.提供并整合进协作流程。
Nature Medicine精选AI 评分6262 研究：极强厄尔尼诺年全球热相关死亡增加29%，负担集中于中低人类发展指数地区
流行病学估计显示，在极强厄尔尼诺年，全球热相关死亡增加29%，负担最重的是低和中等人类发展指数地区。该研究将厄尔尼诺-南方涛动（El Niño Southern Oscillation）与全球温度相关死亡联系起来，提示气候异常年份的热健康风险存在明显地区差异。材料仅为期刊发布的摘要性内容，具体模型、数据来源与不确定性区间未在可见文本中给出。
推荐理由：适合公共卫生、急诊与老年医学等科室晨读，帮助理解极端气候年份对热相关死亡负担的地区差异，为季节性预警和脆弱人群防护提供讨论素材。