基于常规电子健康记录数据的院内谵妄预测模型:系统综述
该系统综述旨在评估基于常规EHR数据开发的院内谵妄预测模型的构建、验证与临床可用性。 检索PubMed、MEDLINE、Embase、PsycINFO和Web of Science至2025年11月11日,纳入开发预测模型的研究,提取模型特征、验证策略、性能与偏倚风险。
该系统综述旨在评估基于常规EHR数据开发的院内谵妄预测模型的构建、验证与临床可用性。 检索PubMed、MEDLINE、Embase、PsycINFO和Web of Science至2025年11月11日,纳入开发预测模型的研究,提取模型特征、验证策略、性能与偏倚风险。
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
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。
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。
血液学生成式AI正从问答转向执行任务,制约因素或由准确性转向可治理性。 该文为观点性论述,讨论智能体在病例结构化提取、分流、变异分类及指南与病例记忆锚定推荐中的应用。
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
本研究报告一个面向ICU脓毒症患者的数字孪生框架,用于实时血糖监测与短期预测;结果显示该框架可在标准笔记本电脑上于数秒内完成新患者的初始化与个性化,并在不同数据条件下维持较准确的血糖预测,属可行性层面的提示性证据。 研究设计为方法学开发与初步部署评估:以连续血糖测量数据训练机器学
在药物性肝损伤(DILI)预后预测中,大语言模型(Gemini-2.5 Pro、GPT-5.1)的AUROC接近高年资肝病医师,但准确度与特异度均低于医师,提示其或可作为临床医师监督下的辅助工具,尚不足以独立替代医师判断。 多中心队列研究,纳入3个中心共943例DILI患者,分内
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。
结论方向:纳入的42项证据提示,AI应用与精神卫生服务可及性提升、症状管理改善及风险评估效率提高相关,但隐私、算法偏倚、透明度及治疗关系维护方面的担忧被一致报告;作者主张AI应作为辅助工具而非替代精神科护理实践。 研究设计与做法:采用范围综述设计,遵循既有范围综述方法学并按PRI