标签:人工智能

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机器学习用于儿童肠套叠诊断与预后的系统评价与荟萃分析

该系统评价与荟萃分析提示,基于超声的机器学习模型在儿童肠套叠诊断中具有较高且外部验证稳健的准确性,腹部X线模型更适合筛查;但无研究报告临床终点数据,故尚不足以下结论认为可替代现有诊疗路径。 研究设计为PROSPERO注册(CRD420251073590)的系统评价与荟萃分析,纳入

人–AI 团队 vs 人–人团队:信息探询如何影响协作决策

背景:传统人–AI 决策研究把过程当作"AI 给建议、人做决定"的线性分段流程;但 LLM 让交互更接近人–人团队的协作——成员必须共享并整合各自独有的信息才能做出好决策。 采用团队研究经典范式 隐藏剖面任务(hidden profile);操纵团队类型(人–AI 98 组 vs

LLM智能体软件问题修复研究综述:242项研究

该综述系统梳理了242项基于大语言模型智能体的软件问题修复研究,指出该方向文献呈爆发式增长,并围绕基准、技术与实证研究三个维度建立分类体系,同时强调强化学习正成为该领域日益重要的训练范式。整体属于领域态势归纳,而非单一干预效果的量化结论。 研究设计为系统性文献综述,纳入242项近

大语言模型分诊识别患者信息中抗逆转录病毒治疗依从障碍与风险等级

结论方向:基于大语言模型的分诊方法在识别抗逆转录病毒治疗(ART)依从障碍与分层不依从风险上表现出中等偏好的分类性能,属证据支持其技术可行性,但外部验证性能下降,尚不足以支持临床落地。 研究设计与做法:由HIV感染者与医务人员共同组成共建委员会,对15 480条句子进行障碍与风险

机器学习用于植物抗癌化合物发现及机制解析的综述

该综述系统梳理植物来源抗癌化合物及机器学习在活性预测、候选优选与机制研究中的应用,提示机器学习可加速该领域发现流程,但受数据异质性与天然产物结构复杂性制约,尚不足以下结论认为其已可替代实验。 研究类型为综述,非原始实验;系统总结了植物来源天然抗癌化合物、机器学习在生物活性预测、候