(延伸)人–人 vs 人–AI 团队的协作决策
Human Factors · 2026-09-08 · 期刊论文 比较人–人团队与人–AI 团队在协作决策中的表现,考察信息询问(information inquiry)与团队表现预期如何影响团队过程与结果。 看点 :AI 科研不只发生在
Human Factors · 2026-09-08 · 期刊论文 比较人–人团队与人–AI 团队在协作决策中的表现,考察信息询问(information inquiry)与团队表现预期如何影响团队过程与结果。 看点 :AI 科研不只发生在
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。
该研究关注苯丙氨酸代谢在胰腺癌中的诊断价值及潜在治疗靶点。 据标题推测,研究采用整合多组学数据与机器学习的方法进行分析。
Nature Communications · 2026-09-08 · 期刊论文(Karl Friston 等) 论文处理的是"采样哪些结果能最大程度揭示世界模型结构"这一问题,为 结构学习(尤其是规则发现) 提供了原则性方法:在主动推断
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。
综述认为实验室医学中的人工智能正从结构化数据的传统机器学习,转向可处理非结构化临床文本的大型语言模型。 采用叙述性综述,比较传统机器学习、深度学习、通用大型语言模型与实验室专用基础模型四类范式。
该研究提示,基于临床特征的多种机器学习算法在糖尿病预测中具有一定区分能力,其中优化随机森林整体准确率最高,但方向性结论仍需外部验证。 研究为基于公开数据集的算法比较研究,使用含768条患者记录、8个预测变量的Pima Indians Diabetes数据集,对生理性无效零值采用中
结论:该系统综述与Meta分析提示,全自动深度学习模型在超声心动图多类任务中表现较高,部分任务或可减少对专家判读的依赖并提升流程自动化,但临床效用与真实场景验证不足,证据档位为C。 设计与做法:系统检索PubMed、CENTRAL与Web of Science,初检16248篇,
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
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