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
机器学习鉴别多系统萎缩的系统评价与Meta分析：51项研究
结论：Meta分析提示，机器学习模型在区分多系统萎缩（MSA）与帕金森病（PD）及其他神经退行性疾病方面具有较高的诊断准确性，合并AUC为0.93–0.94；证据档位为B，属于对已有诊断准确性研究的二次合成。 设计：系统评价与Meta分析，检索PubMed、Embase、Coch
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
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
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
AI整合iPSC多组学用于罕见病表型发现与药物靶点识别（综述）
结论：该综述提示，将患者来源iPSC模型与转录组、蛋白组、代谢组等多组学及人工智能整合，可在样本量有限条件下辅助罕见病表型定义与可成药靶点优先级排序；属叙述性综述，证据档位B，尚不足以下结论其临床效用。 设计：短篇综述，非系统评价，未报告检索策略、纳入文献数量或定量合并方法；所述
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
