深度学习预测术中低血压诊断准确性的系统评价与荟萃分析
纳入12项研究（其中9项贡献22个验证数据集）的荟萃分析提示，深度学习模型预测术中低血压具有中等诊断准确性，合并敏感度0.78、特异度0.88、SROC-AUC 0.87；GRADE证据确定性评为低，证据档位为「提示」而非「证据支持」。 设计为系统评价与诊断准确性荟萃分析，检索P
机器学习用于植物抗癌化合物发现及机制解析的综述
该综述系统梳理植物来源抗癌化合物及机器学习在活性预测、候选优选与机制研究中的应用，提示机器学习可加速该领域发现流程，但受数据异质性与天然产物结构复杂性制约，尚不足以下结论认为其已可替代实验。 研究类型为综述，非原始实验；系统总结了植物来源天然抗癌化合物、机器学习在生物活性预测、候
检索后验证评估大语言模型生成医学信息的证据支持与幻觉：实证研究
研究提出并评估“检索后验证”方法，用于衡量大语言模型生成医学信息的证据支持度与幻觉。 针对AI生成医学信息缺乏源文档明确支持的问题，开展实证研究以直接评估其是否基于底层证据。
两阶段自动筛选流程验证：三独立评审者分层一致性研究
在医学系统综述的题录-摘要筛选中，两阶段自动流程（规则脚本+大模型裁定）与三名独立人工评审者的分层一致性总体提示较高，但该结论仅针对第一阶段自动排除决策，且不同评审者间差异明显，尚不足以外推为通用验证结论。 设计为分层一致性研究（预印本，证据档位C）。从904条已筛记录（第一阶段
AI 与智能体在药物发现中的应用：批判性文献综述
演进脉络：从 DENDRAL 专家系统、计算机辅助药物设计（CADD）、QSAR 建模，到 AlphaFold 3 生物分子复合物预测、计算机辅助合成规划（CASP）、天然产物生物勘探与自主多智能体系统。 重点进展：抗菌筛选、精准肿瘤学、植物化学表征，以及临床阶段的 AI 生成分
人工智能驱动磁性能预测与自旋电子材料发现综述
综述认为，AI与机器学习正成为加速自旋电子材料发现与磁性能预测的有力工具。 文章为综述，围绕自旋电子技术对高自旋极化、大磁矩、可调交换作用与热稳定性的需求展开梳理。
结构化流程与检索增强生成提升大模型结直肠癌肝转移推荐一致性：110例情景研究
在110例合成结直肠癌肝转移（CRLM）情景中，将专家流程引导与检索增强生成结合（WF-RAG-LLM）的推理策略，与专家参考推荐的一致性总分最高（0.626±0.070），提示该架构可能改善大模型对多学科肿瘤决策的复现。 研究为预印本，采用方法学比较设计：基于同一大模型（gpt
审计"审计者"：无标签、可校准地测量 LLM 诊断中的无依据断言（ATRACC 2026）
场景：微服务事故诊断。核心工具 TCA（Telemetry Claim Adjudicator） 是一个不依赖结果标签的机械裁决器，逐条裁定 LLM 智能体在诊断中引用的遥测断言是否有依据。 配套制品：6 种架构臂 × 2 个基准的诊断 harness；以 SHA-256 请求号
ISPOR特别工作组良好实践报告：生成式人工智能用于系统文献综述
ISPOR特别工作组发布首份关于生成式AI用于系统文献综述各核心任务的循证良好实践建议。 采用改良PRISMA快速证据评估，纳入2022年11月至2025年7月间115项实证研究，按七类任务定性综合并构建任务级评估框架。
医护人员对医疗大语言模型态度及采纳与监管偏好的横断面调查
结论：医护人员对大语言模型在医疗中的使用持有多元看法，其采纳与监管偏好可通过调查加以刻画。 设计：通过某医疗新闻平台邮件列表在线发放横断面问卷，共335名医护人员作答，含主治医师等。
