89名美国心理治疗师对系统实践中人工智能的看法：混合方法研究
结论方向：受访心理健康从业者对AI在系统实践中呈“有条件接受”——对辅助临床工作感知价值较高，对可能损害专业判断、保密性、情境理解与人际联结则顾虑更多；该结论基于89名从业者自我报告，属描述性证据。 研究设计与做法：采用收敛式混合方法设计，纳入美国89名在职心理健康专业人员，调查
生成式AI设计并实验验证超宽带近零介电常数完美吸收器
结论方向：研究提示生成式深度神经网络可辅助设计超薄多层近零介电常数吸收器，并在实验中实现近红外超宽带近完美吸收；证据档位为C，属材料设计与实验演示类研究，方向为性能提升但需外部重复验证。 研究设计与做法：为算法驱动的材料设计加实验演示研究，非临床研究。以生成式深度神经网络学习高性
大语言模型分诊识别患者信息中抗逆转录病毒治疗依从障碍与风险等级
结论方向：基于大语言模型的分诊方法在识别抗逆转录病毒治疗（ART）依从障碍与分层不依从风险上表现出中等偏好的分类性能，属证据支持其技术可行性，但外部验证性能下降，尚不足以支持临床落地。 研究设计与做法：由HIV感染者与医务人员共同组成共建委员会，对15 480条句子进行障碍与风险
MRI宫颈癌分割的机器学习与深度学习系统综述
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
足部矫形器处方分层机器学习决策支持框架的开发与验证
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
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
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
AI用于种植体周边缘骨丧失影像定量与严重度评估的系统综述
该系统综述提示，基于人工智能的影像模型在种植体周边缘骨丧失的定位、分割与分类等任务上表现较好，但证据多为任务特异性、来自回顾性数据集，尚不足以支持常规临床应用。 设计为系统综述：检索PubMed/MEDLINE、Scopus、Web of Science、Embase、Cochr
人工智能的地缘政治
该出版物主题为人工智能的地缘政治。 摘要内容仅为第三方网站免责声明，未涉及研究设计与方法。
连接自然、数据与人工智能：天然产物发现的跨学科路径
文章提出以跨学科整合方式，将人工智能与多组学数据结合，用于应对天然产物发现中的瓶颈问题。 传统天然产物发现受限于重复发现、去重复效率低、沉默生物合成基因簇及结构解析复杂等障碍。
