U-Net Transformer用于磁共振弹性成像重建
提出一种基于深度学习的磁共振弹性成像重建方法，旨在加速并稳定传统反演流程。 构建开源物理仿真框架，结合LiTS数据集的肝脏与肿瘤几何及临床刚度先验，生成大规模基准数据集。
大语言模型分诊识别患者信息中抗逆转录病毒治疗依从障碍与风险等级
结论方向：基于大语言模型的分诊方法在识别抗逆转录病毒治疗（ART）依从障碍与分层不依从风险上表现出中等偏好的分类性能，属证据支持其技术可行性，但外部验证性能下降，尚不足以支持临床落地。 研究设计与做法：由HIV感染者与医务人员共同组成共建委员会，对15 480条句子进行障碍与风险
（延伸）人–人 vs 人–AI 团队的协作决策
Human Factors · 2026-09-08 · 期刊论文 比较人–人团队与人–AI 团队在协作决策中的表现，考察信息询问（information inquiry）与团队表现预期如何影响团队过程与结果。 看点 ：AI 科研不只发生在
胰腺癌苯丙氨酸代谢的多组学与机器学习诊断及靶点分析
该研究关注苯丙氨酸代谢在胰腺癌中的诊断价值及潜在治疗靶点。 据标题推测，研究采用整合多组学数据与机器学习的方法进行分析。
Orochi 4.0纯Python架构统一全散射数据还原与实空间PDF建模
结论：作者提出Orochi 4.0这一开源纯Python架构，将全散射数据还原、对称性感知晶体学建模与实空间PDF模拟统一于同一环境；属方法学软件报告，证据档位C，提示其可改善工作流碎片化问题。 设计：预印本的方法学/软件架构报告，非对照实验；描述Orochi 4.0以纯Pyth
主动推断与人工推理：把"洞见时刻"写成可计算的实验选择
Nature Communications · 2026-09-08 · 期刊论文（Karl Friston 等） 论文处理的是"采样哪些结果能最大程度揭示世界模型结构"这一问题，为 结构学习（尤其是规则发现） 提供了原则性方法：在主动推断
基于大语言模型的分类器用于摘要筛选的案例研究
基于大语言模型的分类器可在仅损失少量相关研究的前提下，减少需要人工筛选的记录比例。 研究评估Epistemonikos可持续知识平台中结合大语言模型的分类器，用于摘要筛选环节。
实验室医学中的人工智能：从机器学习到大型语言模型
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。 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。
ADAPT for Science：自演化科学优化的多智能体框架
该预印本提出多智能体框架 ADAPT for Science，在引力波探测器设计任务上，于同等科学评价预算下取得比最优经典优化器低 54.9% 的损失；属计算基准研究，证据档位 C。 设计为方法提出与基准比较：以可微物理模拟器进行探测器设计，并在八个未见过的探测器拓扑上评测；对照
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，
