标签:人工智能

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机器学习预测心血管病风险算法的系统综述:前景与临床不确定性

该综述考察机器学习算法预测心血管疾病风险的输出,是否针对Framingham风险评分的已知不足并改善风险估计。 检索Medline、Embase与IEEE自建库至2025年1月1日,纳入将机器学习心血管风险评估输出与FRS直接比较的研究,排除评论、信件及未发表文献。

眼反射图像人物与场景分析的机器学习系统综述

该综述提示,机器学习方法在利用眼反射图像进行人物与场景分析方面已有初步探索,但现有研究分散于不同任务与应用领域,尚不足以形成统一结论。 研究为系统文献综述,遵循Kitchenham与Charters指南及PRISMA 2020框架,从Q1与Q2期刊中系统筛选出2006年1月至20

基于预训练蛋白语言模型的肽类激素预测框架pLM-HP

提示:结合ESM2蛋白语言模型与双向长短期记忆网络并引入类别权重,pLM-HP在肽类激素预测上表现较好,但属计算预测,尚不足以下临床结论。 研究为计算方法开发与基准评估,非人体或动物实验;采用五折交叉验证与独立测试集评估,样本量、干预与对照、随访时长材料未报告。

融合频谱、功能连接与拓扑特征的被试级ADHD脑电分类框架

研究提出一种被试级脑电分类框架,融合频谱特征、基于加权相位滞后指数(wPLI)的功能连接与持续同调拓扑描述符,用于注意缺陷多动障碍(ADHD)分类;在121例受试者中,支持向量机(SVM)取得最高分类性能,消融分析提示三类特征具有互补性;该结果为预印本,证据档位为C。 研究为方法

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。

AI整合iPSC多组学用于罕见病表型发现与药物靶点识别(综述)

结论:该综述提示,将患者来源iPSC模型与转录组、蛋白组、代谢组等多组学及人工智能整合,可在样本量有限条件下辅助罕见病表型定义与可成药靶点优先级排序;属叙述性综述,证据档位B,尚不足以下结论其临床效用。 设计:短篇综述,非系统评价,未报告检索策略、纳入文献数量或定量合并方法;所述

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