云环境中HPC应用的智能体编排
该报告主题为云环境下高性能计算(HPC)应用的智能体化编排。 摘要仅说明报告系受资助工作成果的记述,未提供研究设计、方法或数据细节。
该报告主题为云环境下高性能计算(HPC)应用的智能体化编排。 摘要仅说明报告系受资助工作成果的记述,未提供研究设计、方法或数据细节。
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
该系统评价与荟萃分析提示,基于超声的机器学习模型在儿童肠套叠诊断中具有较高且外部验证稳健的准确性,腹部X线模型更适合筛查;但无研究报告临床终点数据,故尚不足以下结论认为可替代现有诊疗路径。 研究设计为PROSPERO注册(CRD420251073590)的系统评价与荟萃分析,纳入
结论方向:基于大语言模型的分诊方法在识别抗逆转录病毒治疗(ART)依从障碍与分层不依从风险上表现出中等偏好的分类性能,属证据支持其技术可行性,但外部验证性能下降,尚不足以支持临床落地。 研究设计与做法:由HIV感染者与医务人员共同组成共建委员会,对15 480条句子进行障碍与风险
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
三种当代大语言模型在苯妥英与地高辛治疗药物监测解读上表现存在领域差异。 向Claude Sonnet 4.6、ChatGPT 5.5与Gemini 3.1 Pro提交30个结构化临床情景,由两名评分者盲法独立评分。
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
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
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
研究提出并评估“检索后验证”方法,用于衡量大语言模型生成医学信息的证据支持度与幻觉。 针对AI生成医学信息缺乏源文档明确支持的问题,开展实证研究以直接评估其是否基于底层证据。