闭环强化学习分子设计：生成式 AI 与自动合成的衔接评述
这篇批判性综述与观点文章提出，闭环强化学习可将生成式分子设计与自动合成、实验评价衔接，但当前尚不足以下结论其能提升药物发现产出；文中明确表示前瞻性验证仍属必要。 设计为叙述性综述与框架提案，非原始实验；材料未报告样本量、干预与对照、随访时长，亦未报告检索策略与纳入文献数量。
生成式AI与医师在放射诊断中的系统评价与荟萃分析
证据支持：在放射诊断任务中，生成式AI总体准确率低于专家医师，合并差异为医师高出13.0个百分点（95% CI 0.9–25.2，P=0.038）。 设计为系统评价与荟萃分析，前瞻性注册于PROSPERO（CRD420251040000），遵循PRISMA-DTA；检索Medli
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
眼反射图像人物与场景分析的机器学习系统综述
该综述提示，机器学习方法在利用眼反射图像进行人物与场景分析方面已有初步探索，但现有研究分散于不同任务与应用领域，尚不足以形成统一结论。 研究为系统文献综述，遵循Kitchenham与Charters指南及PRISMA 2020框架，从Q1与Q2期刊中系统筛选出2006年1月至20
连接自然、数据与人工智能：天然产物发现的跨学科路径
文章提出以跨学科整合方式，将人工智能与多组学数据结合，用于应对天然产物发现中的瓶颈问题。 传统天然产物发现受限于重复发现、去重复效率低、沉默生物合成基因簇及结构解析复杂等障碍。
基于预训练蛋白语言模型的肽类激素预测框架pLM-HP
提示：结合ESM2蛋白语言模型与双向长短期记忆网络并引入类别权重，pLM-HP在肽类激素预测上表现较好，但属计算预测，尚不足以下临床结论。 研究为计算方法开发与基准评估，非人体或动物实验；采用五折交叉验证与独立测试集评估，样本量、干预与对照、随访时长材料未报告。
融合频谱、功能连接与拓扑特征的被试级ADHD脑电分类框架
研究提出一种被试级脑电分类框架，融合频谱特征、基于加权相位滞后指数（wPLI）的功能连接与持续同调拓扑描述符，用于注意缺陷多动障碍（ADHD）分类；在121例受试者中，支持向量机（SVM）取得最高分类性能，消融分析提示三类特征具有互补性；该结果为预印本，证据档位为C。 研究为方法
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。
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，
机器学习移动应用CROHN'S AID鉴别克罗恩病与肠结核的开发与前瞻性验证
研究开发并前瞻性验证了机器学习移动应用“Crohn's Aid”，用于在结核流行地区床旁实时鉴别克罗恩病与肠结核。 基于印度三级中心1066例患者（克罗恩病650例、肠结核416例）的前瞻性维护数据库进行回顾性分析，用30项临床、内镜与影像变量训练多种模型。
