标签:人工智能

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两阶段自动筛选流程验证:三独立评审者分层一致性研究

在医学系统综述的题录-摘要筛选中,两阶段自动流程(规则脚本+大模型裁定)与三名独立人工评审者的分层一致性总体提示较高,但该结论仅针对第一阶段自动排除决策,且不同评审者间差异明显,尚不足以外推为通用验证结论。 设计为分层一致性研究(预印本,证据档位C)。从904条已筛记录(第一阶段

AI 与智能体在药物发现中的应用:批判性文献综述

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

医疗人工智能的现状与未来:以放射科为模型的叙述性综述

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;

审计"审计者":无标签、可校准地测量 LLM 诊断中的无依据断言(ATRACC 2026)

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

结构化流程与检索增强生成提升大模型结直肠癌肝转移推荐一致性:110例情景研究

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

机制导向人工智能用于药物重定位与转化药理学的综述

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

89名美国心理治疗师对系统实践中人工智能的看法:混合方法研究

结论方向:受访心理健康从业者对AI在系统实践中呈“有条件接受”——对辅助临床工作感知价值较高,对可能损害专业判断、保密性、情境理解与人际联结则顾虑更多;该结论基于89名从业者自我报告,属描述性证据。 研究设计与做法:采用收敛式混合方法设计,纳入美国89名在职心理健康专业人员,调查