三种大语言模型回答肾移植临床问题的准确性、质量与可读性评价
Grok AI、ChatGPT-5 Plus与Gemini 2.5 Flash在回答肾移植常见临床问题时均表现出较高的准确性、整体质量与可读性，三者数值接近且差异无统计学意义；作者据此提示，这些模型可能作为辅助性临床决策支持工具。 由两名有经验的医师独立评估10个开放式临床情境，
人工智能用于化疗患者肿瘤护理症状管理的综述
结论：综述认为人工智能有望通过实时症状监测、不良事件预测与个体化干预支持肿瘤护理中的主动症状管理，但多数应用仍处早期阶段，证据支持有限。 设计：结构化文献综述，检索PubMed、Scopus与Web of Science近十年同行评审研究，聚焦机器学习、自然语言处理、临床决策支持
机器学习鉴别多系统萎缩的系统评价与Meta分析：51项研究
结论：Meta分析提示，机器学习模型在区分多系统萎缩（MSA）与帕金森病（PD）及其他神经退行性疾病方面具有较高的诊断准确性，合并AUC为0.93–0.94；证据档位为B，属于对已有诊断准确性研究的二次合成。 设计：系统评价与Meta分析，检索PubMed、Embase、Coch
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
药物发现中人工智能应用的PRISMA系统综述：方法、挑战与评价实践
该系统综述按PRISMA 2020纳入618项同行评议研究，提示机器学习与深度学习已主导药物发现研究（分别占99.8%与78.0%），但数据集透明度（45%）与可重复性（38%）偏弱、外部验证罕见，评价实践不均衡，整体证据档位为C。 为PRISMA 2020系统综述；检索Scop
可解释机器学习临床特征糖尿病预测的集成与提升算法比较
该研究提示，基于临床特征的多种机器学习算法在糖尿病预测中具有一定区分能力，其中优化随机森林整体准确率最高，但方向性结论仍需外部验证。 研究为基于公开数据集的算法比较研究，使用含768条患者记录、8个预测变量的Pima Indians Diabetes数据集，对生理性无效零值采用中
眼反射图像人物与场景分析的机器学习系统综述
该综述提示，机器学习方法在利用眼反射图像进行人物与场景分析方面已有初步探索，但现有研究分散于不同任务与应用领域，尚不足以形成统一结论。 研究为系统文献综述，遵循Kitchenham与Charters指南及PRISMA 2020框架，从Q1与Q2期刊中系统筛选出2006年1月至20
生成式AI教育研究早期证据合成的认识论审计与再分析
对首批ChatGPT教育效果元分析的系统审计提示，其合并效应虽为正，但异质性极大、敏感性分析后明显衰减，且原始研究多只测表现而非学习；因此不宜把单一合并估计当作稳定的一般效应，证据档位为C，不足以下结论。 设计为系统综述与探索性元分析（认识论审计）：纳入ChatGPT发布后定量合
融合频谱、功能连接与拓扑特征的被试级ADHD脑电分类框架
研究提出一种被试级脑电分类框架，融合频谱特征、基于加权相位滞后指数（wPLI）的功能连接与持续同调拓扑描述符，用于注意缺陷多动障碍（ADHD）分类；在121例受试者中，支持向量机（SVM）取得最高分类性能，消融分析提示三类特征具有互补性；该结果为预印本，证据档位为C。 研究为方法
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
