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
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
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
结论:叙述性综述提示,机器学习与深度学习在肝炎的影像、数字病理、多组学诊断、治疗方案优化与预后预测中均有应用报道,但受数据异质性与外推性限制,尚不足以下结论认为其能改善患者结局。 设计:为叙述性综述,汇总近十年人工智能在肝炎研究与临床实践中的文献,按诊断、治疗优化、预后预测三个临
结论:综述认为人工智能有望通过实时症状监测、不良事件预测与个体化干预支持肿瘤护理中的主动症状管理,但多数应用仍处早期阶段,证据支持有限。 设计:结构化文献综述,检索PubMed、Scopus与Web of Science近十年同行评审研究,聚焦机器学习、自然语言处理、临床决策支持
结论:比较综述认为欧盟在AI辅助医学影像的透明性与披露义务上比澳大利亚更明确、更全面,澳大利亚框架仍处发展中且分散;证据档位为B,属提示性。 设计:比较性叙述综述,聚焦澳大利亚与欧盟在AI辅助医学影像中透明度、披露与知情同意的法律与监管路径;材料未报告检索数据库、检索时间、纳入文
该综述认为,计算科学与机器学习为儿童失调性精神病理及注意缺陷多动障碍的早期识别与预后预测提供了改进诊断与资源配置的机会,但当前证据尚不足以下结论,模型走向临床仍需系统验证。 为叙述性综述(证据档位B),未开展原始数据分析;材料未报告纳入文献数量、检索策略与随访时长,亦未报告具体样
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
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
Grok AI、ChatGPT-5 Plus与Gemini 2.5 Flash在回答肾移植常见临床问题时均表现出较高的准确性、整体质量与可读性,三者数值接近且差异无统计学意义;作者据此提示,这些模型可能作为辅助性临床决策支持工具。 由两名有经验的医师独立评估10个开放式临床情境,