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
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
MRI宫颈癌分割的机器学习与深度学习系统综述
结论：系统综述提示，机器学习与深度学习算法在MRI宫颈癌自动分割中表现出一定潜力，但证据确定性低，尚不足以下结论支持常规临床实施。 研究设计与做法：遵循PRISMA的系统综述，PROSPERO注册号CRD420251247441；检索PubMed/MEDLINE、Embase、S
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
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。
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。
错位之设计：基层医疗场景下生成式AI的评估与部署
作者认为生成式AI在基层医疗的核心问题不是性能本身，而是评估与部署方式的错位。 文章基于北欧与欧洲视角，提出六项基层医疗现实条件作为讨论框架。
从问答到智能体：生成式与智能体AI成为血液学临床基础设施前需改变什么
血液学生成式AI正从问答转向执行任务，制约因素或由准确性转向可治理性。 该文为观点性论述，讨论智能体在病例结构化提取、分流、变异分类及指南与病例记忆锚定推荐中的应用。
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
