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
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
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
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
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,
本研究报告一个面向ICU脓毒症患者的数字孪生框架,用于实时血糖监测与短期预测;结果显示该框架可在标准笔记本电脑上于数秒内完成新患者的初始化与个性化,并在不同数据条件下维持较准确的血糖预测,属可行性层面的提示性证据。 研究设计为方法学开发与初步部署评估:以连续血糖测量数据训练机器学
ISPOR特别工作组发布首份关于生成式AI用于系统文献综述各核心任务的循证良好实践建议。 采用改良PRISMA快速证据评估,纳入2022年11月至2025年7月间115项实证研究,按七类任务定性综合并构建任务级评估框架。
该综述梳理了人工智能在呼吸医学多个领域的应用现状与临床转化路径。 采用受邀前沿综述形式,综合影像、生理信号、电子健康记录及患者生成信息等多模态数据证据。
该系统综述按PRISMA 2020纳入618项同行评议研究,提示机器学习与深度学习已主导药物发现研究(分别占99.8%与78.0%),但数据集透明度(45%)与可重复性(38%)偏弱、外部验证罕见,评价实践不均衡,整体证据档位为C。 为PRISMA 2020系统综述;检索Scop
结论方向:研究提示生成式深度神经网络可辅助设计超薄多层近零介电常数吸收器,并在实验中实现近红外超宽带近完美吸收;证据档位为C,属材料设计与实验演示类研究,方向为性能提升但需外部重复验证。 研究设计与做法:为算法驱动的材料设计加实验演示研究,非临床研究。以生成式深度神经网络学习高性
该综述提示,机器学习方法在利用眼反射图像进行人物与场景分析方面已有初步探索,但现有研究分散于不同任务与应用领域,尚不足以形成统一结论。 研究为系统文献综述,遵循Kitchenham与Charters指南及PRISMA 2020框架,从Q1与Q2期刊中系统筛选出2006年1月至20