人工智能在慢性阻塞性肺疾病管理中的应用：基于系统检索的叙述性综述
结论：综述提示人工智能可能辅助慢阻肺的诊断、预后预测与远程监测，平均判别能力较高，但方法学异质性与外部验证不足使临床转化仍受限，属提示性证据。 设计：叙述性综述，按PRISMA 2020原则报告并在PROSPERO注册（CRD42024502765）；检索MEDLINE、Emba
基于电子病历的住院患者衰弱预测机器学习模型开发与内部验证
利用入院72小时内常规电子病历数据构建的XGBoost模型可在住院早期识别衰弱患者，测试集F2-score为0.755、AUROC为0.777、召回率0.873，校准良好，提示该方法具有早期筛查潜力。 回顾性队列研究，数据来自澳大利亚皇家阿德莱德医院2023年7月至2024年12
机器学习用于骨植入物与支架复合生物材料：制造与PSPP关系的系统综述
结论方向：系统综述提示机器学习已广泛用于复合生物材料的性能预测与设计优化，但验证环节明显滞后于建模，证据支持“建模能力已具备、验证不足”这一判断，而非支持其临床效用。 研究设计与做法：系统综述，检索PubMed/MEDLINE与Scopus，辅以IEEE Xplore、OpenA
AI心电图筛查低射血分数的随机对照试验系统评价与Meta分析
在常规诊疗中，将AI心电图筛查加入常规照护可提高新发低射血分数（≤50%）的检出（RR 1.36，95% CI 1.12–1.64），且未明显增加超声心动图转诊；证据档位A。 系统评价与Meta分析，方案于PROSPERO注册（CRD420261287652），检索PubMed、
