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
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
演进脉络:从 DENDRAL 专家系统、计算机辅助药物设计(CADD)、QSAR 建模,到 AlphaFold 3 生物分子复合物预测、计算机辅助合成规划(CASP)、天然产物生物勘探与自主多智能体系统。 重点进展:抗菌筛选、精准肿瘤学、植物化学表征,以及临床阶段的 AI 生成分
综述认为,AI与机器学习正成为加速自旋电子材料发现与磁性能预测的有力工具。 文章为综述,围绕自旋电子技术对高自旋极化、大磁矩、可调交换作用与热稳定性的需求展开梳理。
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;
在110例合成结直肠癌肝转移(CRLM)情景中,将专家流程引导与检索增强生成结合(WF-RAG-LLM)的推理策略,与专家参考推荐的一致性总分最高(0.626±0.070),提示该架构可能改善大模型对多学科肿瘤决策的复现。 研究为预印本,采用方法学比较设计:基于同一大模型(gpt
场景:微服务事故诊断。核心工具 TCA(Telemetry Claim Adjudicator) 是一个不依赖结果标签的机械裁决器,逐条裁定 LLM 智能体在诊断中引用的遥测断言是否有依据。 配套制品:6 种架构臂 × 2 个基准的诊断 harness;以 SHA-256 请求号
ISPOR特别工作组发布首份关于生成式AI用于系统文献综述各核心任务的循证良好实践建议。 采用改良PRISMA快速证据评估,纳入2022年11月至2025年7月间115项实证研究,按七类任务定性综合并构建任务级评估框架。
结论:医护人员对大语言模型在医疗中的使用持有多元看法,其采纳与监管偏好可通过调查加以刻画。 设计:通过某医疗新闻平台邮件列表在线发放横断面问卷,共335名医护人员作答,含主治医师等。
该综述提示,机制导向AI通过整合分子互作、信号通路、多组学、因果推断与生物网络,可能提升可重定位药物的识别与优先级排序;属叙述性综述(证据档位C),其主张为方向性提示,不足以下结论认为其优于常规预测模型。 设计为叙述性综述,非系统评价,无预设检索策略、纳入文献数、样本量或随访时长
arXiv:2609.02749 · 2026-09-02 · 预印本 DisCo 智能体把开源生态的领域"操作知识"蒸馏为紧凑、可复用的验证技能,产出 AREX-Skill Library(5000+ 技能)。 看点 :这与本站"技能库"