机器学习鉴别多系统萎缩的系统评价与Meta分析：51项研究
结论：Meta分析提示，机器学习模型在区分多系统萎缩（MSA）与帕金森病（PD）及其他神经退行性疾病方面具有较高的诊断准确性，合并AUC为0.93–0.94；证据档位为B，属于对已有诊断准确性研究的二次合成。 设计：系统评价与Meta分析，检索PubMed、Embase、Coch
人工智能用于化疗患者肿瘤护理症状管理的综述
结论：综述认为人工智能有望通过实时症状监测、不良事件预测与个体化干预支持肿瘤护理中的主动症状管理，但多数应用仍处早期阶段，证据支持有限。 设计：结构化文献综述，检索PubMed、Scopus与Web of Science近十年同行评审研究，聚焦机器学习、自然语言处理、临床决策支持
基于MCP工具从SDSS DR19 APOGEE光谱识别4万余主序双星候选
在238,205颗DR19矮星光谱上运行打包好的双线光谱双星分解流程，分类器标记出41,466个SB2候选，约为DR13所识别2,645个的十五倍，但纯度未与DR13匹配；作者据此以候选列表形式发布样本。 研究为方法学与数据应用类工作：把El-Badry等（2018b）的双线光谱
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，
三种大语言模型回答肾移植临床问题的准确性、质量与可读性评价
Grok AI、ChatGPT-5 Plus与Gemini 2.5 Flash在回答肾移植常见临床问题时均表现出较高的准确性、整体质量与可读性，三者数值接近且差异无统计学意义；作者据此提示，这些模型可能作为辅助性临床决策支持工具。 由两名有经验的医师独立评估10个开放式临床情境，
风湿科医生如何评估与监测临床生成式AI工具：叙述性综述框架
结论：作者提出以情境复杂度和对患者照护的影响两个维度构成的评估框架，用于判断生成式AI应用所需的证据与监管强度；现有证据对AI获益、准确性与可靠性仍不一致，属提示性而非定论。 设计：叙述性综述（非系统评价），未报告检索策略与纳入文献数量；按上述两维度分层考察工作流获益与临床有效性
人工智能与数字病理在成人中枢神经系统肿瘤中的应用：叙述性综述
结论：人工智能与数字病理在成人中枢神经系统肿瘤诊疗中显示出改善诊断一致性、缩短周转时间并整合多模态信息的潜力，但作者将其定位为有前景的方向，临床落地仍受多重障碍制约，尚不足以下结论认为可常规替代现有流程。 设计：叙述性综述，检索PubMed中2021年WHO中枢神经系统肿瘤分类第
深度学习预测术中低血压诊断准确性的系统评价与荟萃分析
纳入12项研究（其中9项贡献22个验证数据集）的荟萃分析提示，深度学习模型预测术中低血压具有中等诊断准确性，合并敏感度0.78、特异度0.88、SROC-AUC 0.87；GRADE证据确定性评为低，证据档位为「提示」而非「证据支持」。 设计为系统评价与诊断准确性荟萃分析，检索P
多变量预测建模提升儿童精神病理诊断与预后：现状与方向
该综述认为，计算科学与机器学习为儿童失调性精神病理及注意缺陷多动障碍的早期识别与预后预测提供了改进诊断与资源配置的机会，但当前证据尚不足以下结论，模型走向临床仍需系统验证。 为叙述性综述（证据档位B），未开展原始数据分析；材料未报告纳入文献数量、检索策略与随访时长，亦未报告具体样
人工智能方向雷达 · 2026-W43｜运行时强制、工具描述体检、证据档位自审
人工智能方向雷达：运行时强制边界：护栏外置、工具描述质量体检、证据档位自审：先标级再结论。本期语料的问题从“AI 有没有效”转向“证据有多硬”：多篇综述与 Meta 分析自评证据档位 B/C，并明确提示性而非定论。
人工智能用于神经肿瘤症状评估与患者报告结局的叙述性综述
该叙述性综述总结神经肿瘤领域患者报告结局（PRO）与症状评估中的人工智能（AI）应用，认为整合机器学习与大语言模型可能有助于建模纵向症状轨迹、预测恶化并从自由文本中提取症状；方向为应用前景提示，证据档位为B，尚不足以下疗效或临床有效性结论。 设计为叙述性综述：检索PubMed/M
脊柱信息学中预测建模、影像与电子病历决策支持的整合综述
结论：叙述性综述提示，AI驱动的脊柱生物医学信息学在诊断准确性、预后判断与个体化决策方面具有较大潜力，但多处于开发或早期验证阶段，尚不足以下结论认为可常规临床使用。 设计：叙述性综述，经定向PubMed检索选取文献，覆盖深度学习影像分析、影像组学、电子病历自然语言处理与临床决策支
人工智能、告知与知情同意：澳大利亚与欧盟医学影像法律框架比较综述
结论：比较综述认为欧盟在AI辅助医学影像的透明性与披露义务上比澳大利亚更明确、更全面，澳大利亚框架仍处发展中且分散；证据档位为B，属提示性。 设计：比较性叙述综述，聚焦澳大利亚与欧盟在AI辅助医学影像中透明度、披露与知情同意的法律与监管路径；材料未报告检索数据库、检索时间、纳入文
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
2015至2025年初级保健人工智能研究的文献计量与主题变迁分析
提示：2015—2025 年初级保健人工智能研究产出持续增长，主题注意力由模型开发向验证、实施评估与治理扩展；但文献计量增长不直接等同于临床落地或结局改善。 研究设计为文献计量学分析，检索 Web of Science 核心合集 2015 年 1 月 1 日至 2025 年 10
AI驱动矿山灾害管理的演进趋势：从统计模型到物理信息神经网络与可解释AI的综述
该综述认为，AI/机器学习在岩爆预测、边坡稳定性分析与瓦斯突出预报等任务中已显示出应用潜力，但纯数据驱动模型受数据稀缺、类别不平衡与物理一致性不足制约，深度学习黑箱性也限制其在安全关键场景的可信度；整体属叙述性综述，证据档位为C。 研究设计为综合性文献综述，梳理AI在矿山地质灾害
人工智能在肝炎诊断、治疗优化与预后预测中的应用综述
结论：叙述性综述提示，机器学习与深度学习在肝炎的影像、数字病理、多组学诊断、治疗方案优化与预后预测中均有应用报道，但受数据异质性与外推性限制，尚不足以下结论认为其能改善患者结局。 设计：为叙述性综述，汇总近十年人工智能在肝炎研究与临床实践中的文献，按诊断、治疗优化、预后预测三个临
GPT Academic：面向论文阅读与写作的LLM交互界面
GPT Academic 是一个为 GPT、GLM 等大语言模型提供实用化交互接口的开源项目，特别优化论文阅读、润色与写作体验，支持模块化插件和多种模型接入。
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
基于蒙特卡洛搜索的推理分解方案预缩放用于优化代码合成
该条目为期刊论文的出版信息资讯，仅报告题名、作者与出版卷期，未提供摘要与结果，因此无法给出方向性结论；证据档位为C，不足以下结论。 研究设计与做法材料未报告；从题名可推测涉及对推理分解方案进行蒙特卡洛搜索以实现预缩放，并用于优化代码合成，但具体设计类型、样本量、对照与随访时长均材
