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
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
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,
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
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
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
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
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
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
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
文章提示:机器人安全功能本身按设计运行,但若距离读数、位置估计或停止信号等输入被错误或人为操纵,机器人仍可能按“正常”逻辑动作,从而带来安全风险;该文为行业资讯,未给出可量化的效应估计。 研究设计与做法:属资讯/实验室观察汇总,非对照试验;材料提及VicOne LAB R7的机器