足部矫形器处方分层机器学习决策支持框架的开发与验证
该单中心回顾性研究提示，分层机器学习框架在临床信息可得性不固定时仍能对足部矫形器处方多标签组件保持较一致的预测表现，但低患病率组件的精确率-召回率表现变异较大。方向为正向但属开发验证阶段，强度属提示性。 设计为回顾性观察研究，使用2015至2020年单中心6462次就诊级临床记录
AI用于种植体周边缘骨丧失影像定量与严重度评估的系统综述
该系统综述提示，基于人工智能的影像模型在种植体周边缘骨丧失的定位、分割与分类等任务上表现较好，但证据多为任务特异性、来自回顾性数据集，尚不足以支持常规临床应用。 设计为系统综述：检索PubMed/MEDLINE、Scopus、Web of Science、Embase、Cochr
多示例学习结合MR波谱区分肿瘤性与非肿瘤性脑病变的回顾性研究
在422例患者、7442条MR波谱数据上，将全谱视为代谢指纹并采用多示例学习建模，最佳配置在独立内部留出测试集上区分肿瘤性与非肿瘤性脑病变的AUC为0.82（敏感度0.76、特异度0.80），提示该方法具有中等判别能力；证据档位为C。 研究设计与做法：回顾性分析单中心（材料未明确
机器学习分类器识别梅尼埃病编码区隐藏的罕见双等位杂合变异
提示：基于编码区罕见变异的机器学习分类器可区分家族性与散发性梅尼埃病，并提示部分散发病例存在隐藏的隐性遗传成分；该结论来自单一遗传学建模研究，尚需独立队列验证。 研究设计为病例分类建模研究，材料未报告具体样本量与队列来源；以家族性与散发性梅尼埃病病例的编码区罕见变异为输入，构建整
深度学习超声心动图心脏评估的系统综述与Meta分析（160项研究）
结论：该系统综述与Meta分析提示，全自动深度学习模型在超声心动图多类任务中表现较高，部分任务或可减少对专家判读的依赖并提升流程自动化，但临床效用与真实场景验证不足，证据档位为C。 设计与做法：系统检索PubMed、CENTRAL与Web of Science，初检16248篇，
药物发现中人工智能应用的PRISMA系统综述：方法、挑战与评价实践
该系统综述按PRISMA 2020纳入618项同行评议研究，提示机器学习与深度学习已主导药物发现研究（分别占99.8%与78.0%），但数据集透明度（45%）与可重复性（38%）偏弱、外部验证罕见，评价实践不均衡，整体证据档位为C。 为PRISMA 2020系统综述；检索Scop
结构化流程与检索增强生成提升大模型结直肠癌肝转移推荐一致性：110例情景研究
在110例合成结直肠癌肝转移（CRLM）情景中，将专家流程引导与检索增强生成结合（WF-RAG-LLM）的推理策略，与专家参考推荐的一致性总分最高（0.626±0.070），提示该架构可能改善大模型对多学科肿瘤决策的复现。 研究为预印本，采用方法学比较设计：基于同一大模型（gpt
眼反射图像人物与场景分析的机器学习系统综述
该综述提示，机器学习方法在利用眼反射图像进行人物与场景分析方面已有初步探索，但现有研究分散于不同任务与应用领域，尚不足以形成统一结论。 研究为系统文献综述，遵循Kitchenham与Charters指南及PRISMA 2020框架，从Q1与Q2期刊中系统筛选出2006年1月至20
可解释机器学习临床特征糖尿病预测的集成与提升算法比较
该研究提示，基于临床特征的多种机器学习算法在糖尿病预测中具有一定区分能力，其中优化随机森林整体准确率最高，但方向性结论仍需外部验证。 研究为基于公开数据集的算法比较研究，使用含768条患者记录、8个预测变量的Pima Indians Diabetes数据集，对生理性无效零值采用中
融合频谱、功能连接与拓扑特征的被试级ADHD脑电分类框架
研究提出一种被试级脑电分类框架，融合频谱特征、基于加权相位滞后指数（wPLI）的功能连接与持续同调拓扑描述符，用于注意缺陷多动障碍（ADHD）分类；在121例受试者中，支持向量机（SVM）取得最高分类性能，消融分析提示三类特征具有互补性；该结果为预印本，证据档位为C。 研究为方法
生成式AI教育研究早期证据合成的认识论审计与再分析
对首批ChatGPT教育效果元分析的系统审计提示，其合并效应虽为正，但异质性极大、敏感性分析后明显衰减，且原始研究多只测表现而非学习；因此不宜把单一合并估计当作稳定的一般效应，证据档位为C，不足以下结论。 设计为系统综述与探索性元分析（认识论审计）：纳入ChatGPT发布后定量合
两阶段自动筛选流程验证：三独立评审者分层一致性研究
在医学系统综述的题录-摘要筛选中，两阶段自动流程（规则脚本+大模型裁定）与三名独立人工评审者的分层一致性总体提示较高，但该结论仅针对第一阶段自动排除决策，且不同评审者间差异明显，尚不足以外推为通用验证结论。 设计为分层一致性研究（预印本，证据档位C）。从904条已筛记录（第一阶段
生成式AI与主动学习提升纳米结构材料比刚度
该研究提示，在体素化结构空间中直接搜索可系统发现超出预设拓扑族的力学高效纳米结构，所发现的架构在计算与实验层面均表现出更高的杨氏模量与强度。 设计为计算框架结合实验验证：将立方对称单胞（杆基、TPMS基与混合族）编码为连续潜表示，采用代理模型引导的多目标搜索与主动学习循环，共进行
机器学习用于儿童肠套叠诊断与预后的系统评价与荟萃分析
该系统评价与荟萃分析提示，基于超声的机器学习模型在儿童肠套叠诊断中具有较高且外部验证稳健的准确性，腹部X线模型更适合筛查；但无研究报告临床终点数据，故尚不足以下结论认为可替代现有诊疗路径。 研究设计为PROSPERO注册（CRD420251073590）的系统评价与荟萃分析，纳入
生成式AI与医师在放射诊断中的系统评价与荟萃分析
证据支持：在放射诊断任务中，生成式AI总体准确率低于专家医师，合并差异为医师高出13.0个百分点（95% CI 0.9–25.2，P=0.038）。 设计为系统评价与荟萃分析，前瞻性注册于PROSPERO（CRD420251040000），遵循PRISMA-DTA；检索Medli
儿科临床生成式AI开发与实施建议：政策声明
该政策声明认为，生成式人工智能（GenAI）在儿科医疗中具有潜在应用价值，但真实世界验证有限，准确性、偏倚、可靠性与可持续性等问题尚存，因此当前证据不足以支持其在儿科临床的常规落地，需以严格监管与问责为前提推进。 研究设计为政策声明类文献，非原始研究，材料未报告样本量、干预与对照
基于预训练蛋白语言模型的肽类激素预测框架pLM-HP
提示：结合ESM2蛋白语言模型与双向长短期记忆网络并引入类别权重，pLM-HP在肽类激素预测上表现较好，但属计算预测，尚不足以下临床结论。 研究为计算方法开发与基准评估，非人体或动物实验；采用五折交叉验证与独立测试集评估，样本量、干预与对照、随访时长材料未报告。
ICU脓毒症患者血糖追踪与预测的数字孪生框架
本研究报告一个面向ICU脓毒症患者的数字孪生框架，用于实时血糖监测与短期预测；结果显示该框架可在标准笔记本电脑上于数秒内完成新患者的初始化与个性化，并在不同数据条件下维持较准确的血糖预测，属可行性层面的提示性证据。 研究设计为方法学开发与初步部署评估：以连续血糖测量数据训练机器学
89名美国心理治疗师对系统实践中人工智能的看法：混合方法研究
结论方向：受访心理健康从业者对AI在系统实践中呈“有条件接受”——对辅助临床工作感知价值较高，对可能损害专业判断、保密性、情境理解与人际联结则顾虑更多；该结论基于89名从业者自我报告，属描述性证据。 研究设计与做法：采用收敛式混合方法设计，纳入美国89名在职心理健康专业人员，调查
生成式AI设计并实验验证超宽带近零介电常数完美吸收器
结论方向：研究提示生成式深度神经网络可辅助设计超薄多层近零介电常数吸收器，并在实验中实现近红外超宽带近完美吸收；证据档位为C，属材料设计与实验演示类研究，方向为性能提升但需外部重复验证。 研究设计与做法：为算法驱动的材料设计加实验演示研究，非临床研究。以生成式深度神经网络学习高性
