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
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
该预印本介绍开源纯 Python 软件包 Orochi 4.0,将全散射数据约化、对称性晶体建模与实空间 PDF 模拟整合于同一环境;属方法学工具报告,证据档位 C,未提供定量验证数据。 研究设计为软件架构与功能描述,非对照实验;材料未报告样本量、干预与对照设置及随访时长,仅说明
这篇批判性综述与观点文章提出,闭环强化学习可将生成式分子设计与自动合成、实验评价衔接,但当前尚不足以下结论其能提升药物发现产出;文中明确表示前瞻性验证仍属必要。 设计为叙述性综述与框架提案,非原始实验;材料未报告样本量、干预与对照、随访时长,亦未报告检索策略与纳入文献数量。
该预印本提出多智能体框架 ADAPT for Science,在引力波探测器设计任务上,于同等科学评价预算下取得比最优经典优化器低 54.9% 的损失;属计算基准研究,证据档位 C。 设计为方法提出与基准比较:以可微物理模拟器进行探测器设计,并在八个未见过的探测器拓扑上评测;对照
结论:通用大语言模型在连接液体处理机器人与相机后,表现出相当的实验推理能力,可自主设计、执行并修正实验;该结论来自预印本,属提示性证据,尚不足以下强结论。 设计:预印本报告的系统性演示研究;将通用LLM通过PEARL(提供感知、动作与持久状态)接入液体处理机器人和相机,仅给定目标
结论:作者提出Orochi 4.0这一开源纯Python架构,将全散射数据还原、对称性感知晶体学建模与实空间PDF模拟统一于同一环境;属方法学软件报告,证据档位C,提示其可改善工作流碎片化问题。 设计:预印本的方法学/软件架构报告,非对照实验;描述Orochi 4.0以纯Pyth
结论:作者提出并演示了PhysAgent这一基于大语言模型的多智能体框架,可在受控数据上复现已知物理关系并自动化部分第一性原理计算流程;证据档位为C,属概念验证性质,尚不足以支持其在真实科研场景中的普遍适用性。 设计:方法学/概念验证研究,非对照试验;系统由Mentor Agen
该综述提示,机制导向AI通过整合分子互作、信号通路、多组学、因果推断与生物网络,可能提升可重定位药物的识别与优先级排序;属叙述性综述(证据档位C),其主张为方向性提示,不足以下结论认为其优于常规预测模型。 设计为叙述性综述,非系统评价,无预设检索策略、纳入文献数、样本量或随访时长
结论:医疗人工智能已广泛嵌入诊断解读、临床决策、流程优化、文书、患者沟通、医学教育与结局预测等环节,但作者强调其临床价值受幻觉、偏倚、泛化性不足与前瞻性证据缺乏制约,整体属「提示」而非「证据支持」其可常规独立使用。 设计与做法:叙述性综述,非系统评价,未设检索策略与纳入排除流程;
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