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
机器学习用于儿童肠套叠诊断与预后的系统评价与荟萃分析
该系统评价与荟萃分析提示，基于超声的机器学习模型在儿童肠套叠诊断中具有较高且外部验证稳健的准确性，腹部X线模型更适合筛查；但无研究报告临床终点数据，故尚不足以下结论认为可替代现有诊疗路径。 研究设计为PROSPERO注册（CRD420251073590）的系统评价与荟萃分析，纳入
机器学习用于植物抗癌化合物发现及机制解析的综述
该综述系统梳理植物来源抗癌化合物及机器学习在活性预测、候选优选与机制研究中的应用，提示机器学习可加速该领域发现流程，但受数据异质性与天然产物结构复杂性制约，尚不足以下结论认为其已可替代实验。 研究类型为综述，非原始实验；系统总结了植物来源天然抗癌化合物、机器学习在生物活性预测、候
云环境中HPC应用的智能体编排
该报告主题为云环境下高性能计算（HPC）应用的智能体化编排。 摘要仅说明报告系受资助工作成果的记述，未提供研究设计、方法或数据细节。
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
生成式AI与主动学习提升纳米结构材料比刚度
该研究提示，在体素化结构空间中直接搜索可系统发现超出预设拓扑族的力学高效纳米结构，所发现的架构在计算与实验层面均表现出更高的杨氏模量与强度。 设计为计算框架结合实验验证：将立方对称单胞（杆基、TPMS基与混合族）编码为连续潜表示，采用代理模型引导的多目标搜索与主动学习循环，共进行
生成式AI与医师在放射诊断中的系统评价与荟萃分析
证据支持：在放射诊断任务中，生成式AI总体准确率低于专家医师，合并差异为医师高出13.0个百分点（95% CI 0.9–25.2，P=0.038）。 设计为系统评价与荟萃分析，前瞻性注册于PROSPERO（CRD420251040000），遵循PRISMA-DTA；检索Medli
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
儿科临床生成式AI开发与实施建议：政策声明
该政策声明认为，生成式人工智能（GenAI）在儿科医疗中具有潜在应用价值，但真实世界验证有限，准确性、偏倚、可靠性与可持续性等问题尚存，因此当前证据不足以支持其在儿科临床的常规落地，需以严格监管与问责为前提推进。 研究设计为政策声明类文献，非原始研究，材料未报告样本量、干预与对照
ADAPT for Science：自演化科学优化的多智能体框架
该预印本提出多智能体框架 ADAPT for Science，在引力波探测器设计任务上，于同等科学评价预算下取得比最优经典优化器低 54.9% 的损失；属计算基准研究，证据档位 C。 设计为方法提出与基准比较：以可微物理模拟器进行探测器设计，并在八个未见过的探测器拓扑上评测；对照
