医疗人工智能的现状与未来：以放射科为模型的叙述性综述
结论：医疗人工智能已广泛嵌入诊断解读、临床决策、流程优化、文书、患者沟通、医学教育与结局预测等环节，但作者强调其临床价值受幻觉、偏倚、泛化性不足与前瞻性证据缺乏制约，整体属「提示」而非「证据支持」其可常规独立使用。 设计与做法：叙述性综述，非系统评价，未设检索策略与纳入排除流程；
过程监督提升检索智能体的可靠性与跨域泛化：RAG-Gym框架与Re²Search++
结论：将监督信号从最终答案转向检索过程本身，所构建的Re²Search++在多跳信息检索基准上取得提升，且在域外设置下提升更明显；作者据此认为过程监督可产生更可靠、更可泛化的检索智能体。该结论属计算实验层面的证据支持，尚非临床或真实业务场景证据。 设计：属方法学与基准评测类研究，
基于常规血液指标的可解释机器学习模型用于牙周炎严重程度分层及外部验证
作者报告，基于年龄、性别、吸烟状态与13项血液指标的堆叠模型在已确诊牙周炎成人中区分III–IV期与I–II期，外部验证AUC为0.774，判别能力中等但校准欠佳；属回顾性模型研究层面的证据支持，尚不足以支持临床直接使用。 研究为两中心回顾性研究，开发队列1321例、外部验证队列
人工智能在慢性阻塞性肺疾病管理中的应用：基于系统检索的叙述性综述
结论：综述提示人工智能可能辅助慢阻肺的诊断、预后预测与远程监测，平均判别能力较高，但方法学异质性与外部验证不足使临床转化仍受限，属提示性证据。 设计：叙述性综述，按PRISMA 2020原则报告并在PROSPERO注册（CRD42024502765）；检索MEDLINE、Emba
柬埔寨医疗中人工智能应用：可及性与患者结局的视角分析
结论：该文为视角性文章，提示人工智能在柬埔寨等中低收入国家可能有助于缓解卫生人力短缺、专科服务不足与就医可及性不均等问题，但能否转化为患者结局改善尚不足以下结论。 设计与做法：为视角（perspective）文章，非系统评价或原始研究；材料未报告样本量、干预与对照设置及随访时长，
基于电子病历的住院患者衰弱预测机器学习模型开发与内部验证
利用入院72小时内常规电子病历数据构建的XGBoost模型可在住院早期识别衰弱患者，测试集F2-score为0.755、AUROC为0.777、召回率0.873，校准良好，提示该方法具有早期筛查潜力。 回顾性队列研究，数据来自澳大利亚皇家阿德莱德医院2023年7月至2024年12
基于机器学习的2型糖尿病前列腺癌衰老相关基因多组学研究
结论：生物信息学分析提示SOX4、PRNP与FOXO4可能是连接前列腺癌、2型糖尿病与衰老的关键基因，据此构建的诊断模型在多个队列中表现出较高区分度（AUC 0.726–0.905），但证据档位为C，尚不足以支持临床诊断应用。 设计：基于GEO数据库的前列腺癌与2型糖尿病转录组数
STWO_GDSNet：门控双流卷积网络用于孤独症谱系障碍检测
结论方向：作者报告STWO_GDSNet在孤独症谱系障碍（ASD）检测任务上取得较高的分类准确率、敏感度与特异度，属于方法学层面的性能展示；证据档位为C，尚不足以支持临床诊断应用。 研究设计与做法：属算法开发与内部评估类研究，材料未报告样本量、数据来源队列、训练/测试划分方式、对
机器学习用于骨植入物与支架复合生物材料：制造与PSPP关系的系统综述
结论方向：系统综述提示机器学习已广泛用于复合生物材料的性能预测与设计优化，但验证环节明显滞后于建模，证据支持“建模能力已具备、验证不足”这一判断，而非支持其临床效用。 研究设计与做法：系统综述，检索PubMed/MEDLINE与Scopus，辅以IEEE Xplore、OpenA
人工智能驱动的图方法在微生物组研究中的系统综述
该综述系统梳理了微生物组研究中基于图的人工智能分析方法，将其归纳为三类主要贡献：微生物网络表征新方法、经典图分析应用、图表示学习用于预测建模；结论层面属于对领域现状的整合性描述，而非对某一干预效果的量化验证。 研究设计为系统综述，检索并归纳相关文献，提出三分法分类框架对每项研究的
