人工智能

人工智能:AI 科研智能体、大模型与自动化科研流程

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

人工智能在精神卫生保健中的应用及对精神科护理的启示:范围综述

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

LLM智能体软件问题修复研究综述:242项研究

该综述系统梳理了242项基于大语言模型智能体的软件问题修复研究,指出该方向文献呈爆发式增长,并围绕基准、技术与实证研究三个维度建立分类体系,同时强调强化学习正成为该领域日益重要的训练范式。整体属于领域态势归纳,而非单一干预效果的量化结论。 研究设计为系统性文献综述,纳入242项近

大语言模型分诊识别患者信息中抗逆转录病毒治疗依从障碍与风险等级

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

人–AI 团队 vs 人–人团队:信息探询如何影响协作决策

背景:传统人–AI 决策研究把过程当作"AI 给建议、人做决定"的线性分段流程;但 LLM 让交互更接近人–人团队的协作——成员必须共享并整合各自独有的信息才能做出好决策。 采用团队研究经典范式 隐藏剖面任务(hidden profile);操纵团队类型(人–AI 98 组 vs

阿尔茨海默病人工智能语音与言语生物标志物的系统综述

系统综述评估基于人工智能的语音与言语分析作为阿尔茨海默病及轻度认知障碍无创生物标志物的转化潜力。 遵循PRISMA指南,两名研究者检索PubMed、Scopus与Cochrane Library,纳入报告诊断与预后结局、采用机器学习或深度学习分析人类语音的研究。

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

AI 与智能体在药物发现中的应用:批判性文献综述

演进脉络:从 DENDRAL 专家系统、计算机辅助药物设计(CADD)、QSAR 建模,到 AlphaFold 3 生物分子复合物预测、计算机辅助合成规划(CASP)、天然产物生物勘探与自主多智能体系统。 重点进展:抗菌筛选、精准肿瘤学、植物化学表征,以及临床阶段的 AI 生成分

基于大语言模型的情感增强多任务碳排放预测框架

材料未报告摘要内容,仅可依据标题推断:该文献提出一种结合情感增强多任务学习与transformer-长短期记忆网络的碳排放预测框架,方向与强度不足以下结论。 研究设计与做法:材料未报告,仅知为资讯类文献,发表于Expert Systems with Applications,证据

BigMixSolDB:用 LLM 从 PDF 抽取混合溶剂溶解度数据库(带不确定性量化)

问题:化学文献中大量物理数据分散在非结构化文本与复杂表格里;将其转为机器可读格式是训练数据驱动化学模型的前提。但计算抽取的数据集普遍缺乏不确定性量化,导致人工抽取与整理仍不可省。 方案:一个完全自动化、带不确定性量化的抽取流水线 —— 用 LLM 直接从科学 PDF 中抽取复杂表