关键词： PROBAST+AI   人工智能   机器学习   临床预测模型   系统评价  

摘要： 基于人工智能（artificial intelligence,AI）和机器学习（ML）方法的临床预测模型开发和验证研究日益广泛，于2019年开发的预测模型偏倚风险和适用性评价工具（prediction model risk of bias assessment tool,PROBAST）-2019展现出明显的局限性。因此，2025年发布PROBAST-2019的扩展更新版本，即PROBAST+AI。该工具分为模型开发和模型评估部分，旨在全面、规范评价模型开发中潜在的方法学质量问题、模型评估中的偏倚风险及适用性。本文对PROBAST+AI工具进行系统性的条目解读和示例分析，以期为从事相关研究的科研人员提供指导和帮助，促进临床预测模型研究的高质量发展。

摘要： 在DeepSeek、ChatGPT等通用大模型技术快速迭代的背景下,档案管理正加速从传统物理化存储向智能化知识服务转型。本文以多模态大模型技术为核心,系统梳理档案管理面临的数字化重构挑战,结合行业实践提出智能化管理的创新路径与方法。大模型驱动的档案管理正从“数据仓储”转向“知识引擎”,催生人工智能档案管理等新需求,并推动建立“内容生产-资产管理-价值转化”的全链路生态。本研究为各行业智能化转型提供技术范式参考,并为跨媒体融合背景下的数字基础设施构建奠定理论基础。

关键词： AI复活   伦理边界   生成式人工智能  

摘要： 生成式人工智能异军突起的今天，各类生成式AI已广泛应用于各行各业。在AI生成式视频发展的同时，“AI复活”已经实现了自身的商业化。同时，“AI复活”技术的发展也给社会带来了许多伦理问题，因此，本文在分析“AI复活”技术发展的基础上，探寻可能会触犯的伦理问题与这类技术未来发展的可操作性，为“AI复活”技术寻找一条可行的发展道路。

关键词： 烧伤   重症监护病房   人工智能   物联网   远程医学   虚拟现实  

摘要： 智慧化重症监护病房（ICU）的发展促进了重症烧伤患者的优化救治。智慧化ICU基于物联网技术的设备互联实现了数据自动采集与共享，整合了烧伤多模态数据并进行病情预测与评估，推动了远程监护与治疗。面对重症烧伤患者病情复杂多样、模型可解释性和数据安全不足等挑战，在未来的智慧化烧伤ICU建设中，仍需在软硬件基础设施、多模态信息整合、智能预测建模、虚拟现实辅助诊断与治疗、远程医疗联动、临床指南更新以及多学科融合等方面持续探索与创新。

关键词： 人工智能   大语言模型   体检报告   异常结果   个体化  

摘要： 随着人工智能的迅猛发展，大语言模型（简称大模型）技术在健康体检主检报告撰写中的作用日益提升。笔者通过训练大模型学习脱敏体检数据和临床指南，开发了能自动提取异常指标、生成标准化结论和个性化建议的智能主检系统。以中南大学湘雅三医院健康管理医学中心≥55岁的VIP客户体检报告为样本进行对比测试，结果显示大模型系统使医师修改次数减少87.36%，全面报告审核时间从13.6 min缩短至5.9 min，复查报告审核时间从3.5 min降至1.7 min，效率提升显著（均P<0.001）。该系统有效减轻了医师工作负担，提高了报告质量，但最终审核仍需医师把关。未来将重点优化系统对复杂案例的处理能力，推动其在健康管理中的广泛应用。

关键词： 自适应网络   人工智能   强化学习   智能调度   网络安全  

摘要： 网络系统承担数据传输、计算调度、访问控制等核心任务，传统架构依赖静态配置，难以适应动态环境与突发负载变化。本文构建基于人工智能的自适应网络系统，设计数据采集特征提取方法，构建自监督学习与强化学习融合的优化训练策略；采用多级推理架构动态调整网络决策，结合可编程协议控制流量调度与资源分配，设计基于贝叶斯判定与零信任架构的安全防护与审计追踪机制。借助实际案例验证系统在吞吐量、时延、丢包率、故障恢复时间、攻击检测率等方面的实际效能，展现智能调度、精准优化、自适应防护的能力，为未来智能网络体系提供技术支撑。

关键词： 人工智能   高校教师   专业发展   标准化路径  

摘要： 人工智能快速发展的背景下,高校教师专业发展成为推动教育现代化的关键所在。然而,当前高校教师专业发展存在教学能力标准固化、科研能力评估偏颇、学科知识标准陈旧以及信息素养要求模糊等问题。基于此,本文提出建立教学能力智能评估体系、构建科研能力多元评价机制、开发学科知识监测系统以及制定信息素养分级指标等策略,旨在构建人工智能背景下高校教师专业发展标准化路径,以期研究成果能够为其他学者提供参考与借鉴。

关键词： 脊柱肿瘤   混合式教学   人工智能   虚拟现实   3D打印  

摘要： 目的探讨人工智能、虚拟现实、3D打印结合病例教学法（case-based learning，CBL）的四位一体混合式教学模式在脊柱肿瘤临床教学中的应用效果。方法将2022年9月至2024年8月期间在北京大学第三医院骨科参与临床教学的89名学生作为研究对象，将其分为对照组（47人）和试验组（42人）。对照组采用传统教学，试验组则采用四位一体混合式教学。在临床带教结束时，通过对学生进行人工智能题库测试和问卷调查来评估教学效果。本研究采用SPSS 27.0软件进行数据处理，并运用独立样本t检验来比较2组学生的差异。结果在教学效果的评估中，试验组在答题准确率（66.67%，χ²=9.44，P=0.002）、提升学习兴趣[（4.50±0.63）分，t=2.75，P=0.007]、提升理论知识掌握程度[（4.64±0.69）分，t=7.74，P<0.001]、提升临床思维能力[（4.48±0.71）分，t=9.08，P<0.001]、提升操作技能水平[（4.13±0.89）分，t=2.69，P=0.009]、提升科研创新能力[（4.71±0.59）分，t=9.28，P<0.001]、增强师生互动性[（4.74±0.54）分，t=12.76，P<0.001]及提高课堂注意力[（4.69±0.52）分，t=12.64，P<0.001]等方面均高于对照组。同时，试验组学生还提出了许多建设性的反馈意见。结论人工智能、虚拟现实、3D打印结合CBL的四位一体混合式教学模式能够提高本科医学生对脊柱肿瘤的识别和诊断能力，建立正确的临床思维路径，教学效果良好。

关键词： 人工智能   角色认同   组织变革  

摘要： 随着人工智能(artificial intelligence,AI)深度融入企业运营,员工的角色边界、自我价值感、归属感正遭遇前所未有的冲击。本文基于角色身份理论,剖析AI介入引发的角色模糊化、自我价值感削弱、归属感弱化的心理与组织机制,并揭示技术特性、任务再分配、社会互动减少等诱因。在此基础上,提出工作边界重构、自我价值重建、归属感再链接三条路径,旨在为企业实现AI赋能与员工利益的协同发展提供参考。

关键词： 胰腺移植   计算机断层扫描   影像学检查   人工智能  

摘要： 胰腺移植可以实现有效的血糖控制，延缓甚至逆转糖尿病并发症进程，是治疗糖尿病最有效的手术治疗手段。手术的成功与否，依赖于术前精确评估、术中精准操作以及术后严密监测。而计算机断层扫描技术（computer tomography，CT）可以快速获取高分辨组织图像，在胰腺移植的术前评估、术后监测中，具有重要的临床价值。本文主要就CT及其衍生技术在胰腺移植中的应用进行综述，以期为其临床应用及深入研究提供参考。