风湿科医生如何评估与监测临床生成式AI工具:叙述性综述框架
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
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
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
该系统综述提示,基于人工智能的影像模型在种植体周边缘骨丧失的定位、分割与分类等任务上表现较好,但证据多为任务特异性、来自回顾性数据集,尚不足以支持常规临床应用。 设计为系统综述:检索PubMed/MEDLINE、Scopus、Web of Science、Embase、Cochr
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
Grok AI、ChatGPT-5 Plus与Gemini 2.5 Flash在回答肾移植常见临床问题时均表现出较高的准确性、整体质量与可读性,三者数值接近且差异无统计学意义;作者据此提示,这些模型可能作为辅助性临床决策支持工具。 由两名有经验的医师独立评估10个开放式临床情境,
结论方向:纳入的42项证据提示,AI应用与精神卫生服务可及性提升、症状管理改善及风险评估效率提高相关,但隐私、算法偏倚、透明度及治疗关系维护方面的担忧被一致报告;作者主张AI应作为辅助工具而非替代精神科护理实践。 研究设计与做法:采用范围综述设计,遵循既有范围综述方法学并按PRI
Emergency and critical care nurses are increasingly required to make complex, time-sensitive decisions across intensive care unit (ICU), eme
在药物性肝损伤(DILI)预后预测中,大语言模型(Gemini-2.5 Pro、GPT-5.1)的AUROC接近高年资肝病医师,但准确度与特异度均低于医师,提示其或可作为临床医师监督下的辅助工具,尚不足以独立替代医师判断。 多中心队列研究,纳入3个中心共943例DILI患者,分内
结论:Meta分析提示,机器学习模型在区分多系统萎缩(MSA)与帕金森病(PD)及其他神经退行性疾病方面具有较高的诊断准确性,合并AUC为0.93–0.94;证据档位为B,属于对已有诊断准确性研究的二次合成。 设计:系统评价与Meta分析,检索PubMed、Embase、Coch
结论:叙述性综述提示,AI驱动的脊柱生物医学信息学在诊断准确性、预后判断与个体化决策方面具有较大潜力,但多处于开发或早期验证阶段,尚不足以下结论认为可常规临床使用。 设计:叙述性综述,经定向PubMed检索选取文献,覆盖深度学习影像分析、影像组学、电子病历自然语言处理与临床决策支