中国糖尿病患者低血糖机器学习预测模型的系统评价与Meta分析
该系统评价与Meta分析提示，针对中国糖尿病患者低血糖的机器学习预测模型总体具有较好的区分度，合并AUC为0.90，但作者指出该领域仍处早期，方法学局限与验证不足普遍存在。 研究为系统评价与Meta分析，检索PubMed、Embase、Web of Science、Cochran
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、
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
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
