标签:人工智能

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人工智能用于神经肿瘤症状评估与患者报告结局的叙述性综述

该叙述性综述总结神经肿瘤领域患者报告结局(PRO)与症状评估中的人工智能(AI)应用,认为整合机器学习与大语言模型可能有助于建模纵向症状轨迹、预测恶化并从自由文本中提取症状;方向为应用前景提示,证据档位为B,尚不足以下疗效或临床有效性结论。 设计为叙述性综述:检索PubMed/M

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。