RDMA：小模型智能体从电子病历中低成本挖掘罕见病
问题：罕见病影响约 1/10 的美国人，却在临床记录中系统性记录不足。基于 ICD 的系统无法覆盖其广度 —— Orphanet 编码中超过 50% 无直接 ICD 映射，HPO 编码中仅 2.2% 有匹配 ICD 码，导致患者群体"不可见"、诊断延迟。 难点：挖掘非结构化临床笔
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。
人工智能交互不等同于社会交互：重思幼儿期人工智能介导的数字暴露
综述主张人工智能交互不等同于社会交互，需重新审视幼儿期人工智能介导的数字暴露。 该文为综述，因摘要缺失，具体检索策略、纳入文献与分析框架无法从现有信息获知。
手术临床场景中环境听写人工智能的范围综述
该范围综述关注环境听写人工智能在手术临床空间中的应用情况。 因摘要缺失，仅据标题可知采用范围综述设计，具体检索与纳入方法不明。
住院成人脓毒症AI预测模型：系统综述、亚组荟萃分析与临床负担情境分析
系统综述旨在汇总机器学习与深度学习模型对住院成人脓毒症的预测表现，并单独描述相关医疗负担。 纳入相关研究开展系统综述与亚组荟萃分析，并按预测时间窗与验证成熟度分层，另用韩国国家住院索赔数据分析负担。
阿尔茨海默病人工智能语音与言语生物标志物的系统综述
系统综述评估基于人工智能的语音与言语分析作为阿尔茨海默病及轻度认知障碍无创生物标志物的转化潜力。 遵循PRISMA指南，两名研究者检索PubMed、Scopus与Cochrane Library，纳入报告诊断与预后结局、采用机器学习或深度学习分析人类语音的研究。
大语言模型在肝胆胰肿瘤多学科决策中的回顾性比较可行性研究
针对肝胆胰肿瘤多学科决策场景，评估当代大语言模型治疗建议的稳定性及其与团队决策的一致性。 回顾性比较可行性研究，对相同肝胆胰肿瘤病例重复查询大语言模型，考察同一输入下输出是否一致，并与多学科团队决策比对。
检索后验证评估大语言模型生成医学信息的证据支持与幻觉：实证研究
研究提出并评估“检索后验证”方法，用于衡量大语言模型生成医学信息的证据支持度与幻觉。 针对AI生成医学信息缺乏源文档明确支持的问题，开展实证研究以直接评估其是否基于底层证据。
基于常规电子健康记录数据的院内谵妄预测模型：系统综述
该系统综述旨在评估基于常规EHR数据开发的院内谵妄预测模型的构建、验证与临床可用性。 检索PubMed、MEDLINE、Embase、PsycINFO和Web of Science至2025年11月11日，纳入开发预测模型的研究，提取模型特征、验证策略、性能与偏倚风险。
海鞘局部信号调控干细胞介导再生的研究
结论：海鞘底部体片段可再生而上部片段不能，局部信号环境差异与干细胞激活相关。 做法：以玻璃海鞘为模型，结合流式细胞术、单细胞测序、移植与命运图谱比较可再生与不可再生情境。
