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
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。
连接自然、数据与人工智能：天然产物发现的跨学科路径
文章提出以跨学科整合方式，将人工智能与多组学数据结合，用于应对天然产物发现中的瓶颈问题。 传统天然产物发现受限于重复发现、去重复效率低、沉默生物合成基因簇及结构解析复杂等障碍。
人工智能的地缘政治
该出版物主题为人工智能的地缘政治。 摘要内容仅为第三方网站免责声明，未涉及研究设计与方法。
机器学习移动应用CROHN'S AID鉴别克罗恩病与肠结核的开发与前瞻性验证
研究开发并前瞻性验证了机器学习移动应用“Crohn's Aid”，用于在结核流行地区床旁实时鉴别克罗恩病与肠结核。 基于印度三级中心1066例患者（克罗恩病650例、肠结核416例）的前瞻性维护数据库进行回顾性分析，用30项临床、内镜与影像变量训练多种模型。
AlloPool：从分子动力学模拟推断蛋白别构的深度学习框架
AlloPool可基于分子动力学模拟推断蛋白质别构特性。 该框架为图神经网络，通过迭代剪枝残基间相互作用以揭示别构相关网络。
错位之设计：基层医疗场景下生成式AI的评估与部署
作者认为生成式AI在基层医疗的核心问题不是性能本身，而是评估与部署方式的错位。 文章基于北欧与欧洲视角，提出六项基层医疗现实条件作为讨论框架。
从问答到智能体：生成式与智能体AI成为血液学临床基础设施前需改变什么
血液学生成式AI正从问答转向执行任务，制约因素或由准确性转向可治理性。 该文为观点性论述，讨论智能体在病例结构化提取、分流、变异分类及指南与病例记忆锚定推荐中的应用。
ISPOR特别工作组良好实践报告：生成式人工智能用于系统文献综述
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。
U-Net Transformer用于磁共振弹性成像重建
提出一种基于深度学习的磁共振弹性成像重建方法，旨在加速并稳定传统反演流程。 构建开源物理仿真框架，结合LiTS数据集的肝脏与肿瘤几何及临床刚度先验，生成大规模基准数据集。
人工智能在呼吸医学中的应用、方法学挑战与临床转化
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。
大语言模型对窄治疗窗药物监测的解读表现评估
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。
基于大语言模型的分类器用于摘要筛选的案例研究
基于大语言模型的分类器可在仅损失少量相关研究的前提下，减少需要人工筛选的记录比例。 研究评估Epistemonikos可持续知识平台中结合大语言模型的分类器，用于摘要筛选环节。
大语言模型在肝胆胰肿瘤多学科决策中的回顾性比较可行性研究
针对肝胆胰肿瘤多学科决策场景，评估当代大语言模型治疗建议的稳定性及其与团队决策的一致性。 回顾性比较可行性研究，对相同肝胆胰肿瘤病例重复查询大语言模型，考察同一输入下输出是否一致，并与多学科团队决策比对。
住院成人脓毒症AI预测模型：系统综述、亚组荟萃分析与临床负担情境分析
系统综述旨在汇总机器学习与深度学习模型对住院成人脓毒症的预测表现，并单独描述相关医疗负担。 纳入相关研究开展系统综述与亚组荟萃分析，并按预测时间窗与验证成熟度分层，另用韩国国家住院索赔数据分析负担。
基于常规电子健康记录数据的院内谵妄预测模型：系统综述
该系统综述旨在评估基于常规EHR数据开发的院内谵妄预测模型的构建、验证与临床可用性。 检索PubMed、MEDLINE、Embase、PsycINFO和Web of Science至2025年11月11日，纳入开发预测模型的研究，提取模型特征、验证策略、性能与偏倚风险。
检索后验证评估大语言模型生成医学信息的证据支持与幻觉：实证研究
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。
医护人员对医疗大语言模型态度及采纳与监管偏好的横断面调查
结论：医护人员对大语言模型在医疗中的使用持有多元看法，其采纳与监管偏好可通过调查加以刻画。 设计：通过某医疗新闻平台邮件列表在线发放横断面问卷，共335名医护人员作答，含主治医师等。
机器学习在无创贫血诊断中的应用：基于CRISP-DM的系统综述
结论：该综述梳理了基于CRISP-DM流程的机器学习用于无创贫血诊断的近期研究进展。 设计：系统综述，围绕CRISP-DM数据挖掘流程归纳无创贫血诊断的机器学习建模工作。
人工智能驱动磁性能预测与自旋电子材料发现综述
综述认为，AI与机器学习正成为加速自旋电子材料发现与磁性能预测的有力工具。 文章为综述，围绕自旋电子技术对高自旋极化、大磁矩、可调交换作用与热稳定性的需求展开梳理。
