标签:人工智能

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多变量预测建模提升儿童精神病理诊断与预后:现状与方向

该综述认为,计算科学与机器学习为儿童失调性精神病理及注意缺陷多动障碍的早期识别与预后预测提供了改进诊断与资源配置的机会,但当前证据尚不足以下结论,模型走向临床仍需系统验证。 为叙述性综述(证据档位B),未开展原始数据分析;材料未报告纳入文献数量、检索策略与随访时长,亦未报告具体样

足部矫形器处方分层机器学习决策支持框架的开发与验证

该单中心回顾性研究提示,分层机器学习框架在临床信息可得性不固定时仍能对足部矫形器处方多标签组件保持较一致的预测表现,但低患病率组件的精确率-召回率表现变异较大。方向为正向但属开发验证阶段,强度属提示性。 设计为回顾性观察研究,使用2015至2020年单中心6462次就诊级临床记录

基于电子病历的住院患者衰弱预测机器学习模型开发与内部验证

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

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

人工智能在慢性阻塞性肺疾病管理中的应用:基于系统检索的叙述性综述

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

AI用于种植体周边缘骨丧失影像定量与严重度评估的系统综述

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

三种大语言模型回答肾移植临床问题的准确性、质量与可读性评价

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,

人工智能在精神卫生保健中的应用及对精神科护理的启示:范围综述

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

多中心评估大语言模型与肝病医师预测药物性肝损伤预后

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