MRI宫颈癌分割的机器学习与深度学习系统综述
结论:系统综述提示,机器学习与深度学习算法在MRI宫颈癌自动分割中表现出一定潜力,但证据确定性低,尚不足以下结论支持常规临床实施。 研究设计与做法:遵循PRISMA的系统综述,PROSPERO注册号CRD420251247441;检索PubMed/MEDLINE、Embase、S
结论:系统综述提示,机器学习与深度学习算法在MRI宫颈癌自动分割中表现出一定潜力,但证据确定性低,尚不足以下结论支持常规临床实施。 研究设计与做法:遵循PRISMA的系统综述,PROSPERO注册号CRD420251247441;检索PubMed/MEDLINE、Embase、S
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
arXiv:2606.29193 · AAAI Fall Symposium (ATRACC 2026) · 2026-09-09 · 预印本 提出 Telemetry Claim Adjudicator(TCA) :一种"机制式、无需结果
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。
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。
证据支持:在放射诊断任务中,生成式AI总体准确率低于专家医师,合并差异为医师高出13.0个百分点(95% CI 0.9–25.2,P=0.038)。 设计为系统评价与荟萃分析,前瞻性注册于PROSPERO(CRD420251040000),遵循PRISMA-DTA;检索Medli
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
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。
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。
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。