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
深度学习超声心动图心脏评估的系统综述与Meta分析（160项研究）
结论：该系统综述与Meta分析提示，全自动深度学习模型在超声心动图多类任务中表现较高，部分任务或可减少对专家判读的依赖并提升流程自动化，但临床效用与真实场景验证不足，证据档位为C。 设计与做法：系统检索PubMed、CENTRAL与Web of Science，初检16248篇，
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
AI驱动矿山灾害管理的演进趋势：从统计模型到物理信息神经网络与可解释AI的综述
该综述认为，AI/机器学习在岩爆预测、边坡稳定性分析与瓦斯突出预报等任务中已显示出应用潜力，但纯数据驱动模型受数据稀缺、类别不平衡与物理一致性不足制约，深度学习黑箱性也限制其在安全关键场景的可信度；整体属叙述性综述，证据档位为C。 研究设计为综合性文献综述，梳理AI在矿山地质灾害
人工智能用于神经肿瘤症状评估与患者报告结局的叙述性综述
该叙述性综述总结神经肿瘤领域患者报告结局（PRO）与症状评估中的人工智能（AI）应用，认为整合机器学习与大语言模型可能有助于建模纵向症状轨迹、预测恶化并从自由文本中提取症状；方向为应用前景提示，证据档位为B，尚不足以下疗效或临床有效性结论。 设计为叙述性综述：检索PubMed/M
深度学习预测术中低血压诊断准确性的系统评价与荟萃分析
纳入12项研究（其中9项贡献22个验证数据集）的荟萃分析提示，深度学习模型预测术中低血压具有中等诊断准确性，合并敏感度0.78、特异度0.88、SROC-AUC 0.87；GRADE证据确定性评为低，证据档位为「提示」而非「证据支持」。 设计为系统评价与诊断准确性荟萃分析，检索P
人工智能与数字病理在成人中枢神经系统肿瘤中的应用：叙述性综述
结论：人工智能与数字病理在成人中枢神经系统肿瘤诊疗中显示出改善诊断一致性、缩短周转时间并整合多模态信息的潜力，但作者将其定位为有前景的方向，临床落地仍受多重障碍制约，尚不足以下结论认为可常规替代现有流程。 设计：叙述性综述，检索PubMed中2021年WHO中枢神经系统肿瘤分类第
人工智能在肝炎诊断、治疗优化与预后预测中的应用综述
结论：叙述性综述提示，机器学习与深度学习在肝炎的影像、数字病理、多组学诊断、治疗方案优化与预后预测中均有应用报道，但受数据异质性与外推性限制，尚不足以下结论认为其能改善患者结局。 设计：为叙述性综述，汇总近十年人工智能在肝炎研究与临床实践中的文献，按诊断、治疗优化、预后预测三个临
2015至2025年初级保健人工智能研究的文献计量与主题变迁分析
提示：2015—2025 年初级保健人工智能研究产出持续增长，主题注意力由模型开发向验证、实施评估与治理扩展；但文献计量增长不直接等同于临床落地或结局改善。 研究设计为文献计量学分析，检索 Web of Science 核心合集 2015 年 1 月 1 日至 2025 年 10
人工智能、告知与知情同意：澳大利亚与欧盟医学影像法律框架比较综述
结论：比较综述认为欧盟在AI辅助医学影像的透明性与披露义务上比澳大利亚更明确、更全面，澳大利亚框架仍处发展中且分散；证据档位为B，属提示性。 设计：比较性叙述综述，聚焦澳大利亚与欧盟在AI辅助医学影像中透明度、披露与知情同意的法律与监管路径；材料未报告检索数据库、检索时间、纳入文
