骨质疏松性髋部骨折结局预测的AI/ML模型系统评价与Meta分析
系统评价与Meta分析提示,人工智能与机器学习模型对髋部骨折后结局(尤其死亡)具有中等至较强的区分能力,但外部验证不一致、校准报告有限,整体尚不足以支持临床常规应用。 PRISMA依从的系统评价,已在PROSPERO注册(CRD420261414142);检索PubMed、Ovi
系统评价与Meta分析提示,人工智能与机器学习模型对髋部骨折后结局(尤其死亡)具有中等至较强的区分能力,但外部验证不一致、校准报告有限,整体尚不足以支持临床常规应用。 PRISMA依从的系统评价,已在PROSPERO注册(CRD420261414142);检索PubMed、Ovi
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
围绕动态人机协作中的指令推断任务,探讨心理理论在其中的作用。 该文为《Artificial Intelligence》第361卷的出版物资讯,作者为Saad、Murukannaiah与Singh。
该出版物主题为人工智能的地缘政治。 摘要内容仅为第三方网站免责声明,未涉及研究设计与方法。
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。
该报告主题为云环境下高性能计算(HPC)应用的智能体化编排。 摘要仅说明报告系受资助工作成果的记述,未提供研究设计、方法或数据细节。
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。
AlloPool可基于分子动力学模拟推断蛋白质别构特性。 该框架为图神经网络,通过迭代剪枝残基间相互作用以揭示别构相关网络。
提出一种融合模糊方法与LLM的混合决策支持系统,用于生命周期导向的供应链策略。 研究构建模糊-LLM混合决策支持系统,面向供应链生命周期进行策略决策支持。
作者认为生成式AI在基层医疗的核心问题不是性能本身,而是评估与部署方式的错位。 文章基于北欧与欧洲视角,提出六项基层医疗现实条件作为讨论框架。