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统一搜索会同时返回事件、原始来源、采集文档和知识节点。结果按匹配度、来源强度、风险和确认状态排序。
人工智能在口腔潜在恶性疾病诊断和风险评估中的评价
临床试验：NCT07318922；口腔扁平苔藓、口腔白斑、口腔黏膜创伤性溃疡、口腔红白斑。
匹配采集文档中文标题、摘要、原始来源或文档类型。轮椅使用者姿势习惯特征分析：使用联网织物传感器评估国际建议在预防压疮风险中的可接受性
临床试验：NCT04335942；NA；杜氏肌营养不良症、脊髓性肌萎缩症
匹配采集文档中文标题、摘要、原始来源或文档类型。虹膜隐窝可能降低房角关闭风险：一项基于临床和人类虹膜数据的计算生物力学研究
bioRxiv｜生物工程｜研究基于临床和人类组织实验数据，通过有限元分析评估瞳孔收缩和扩张时虹膜隐窝对房角关闭可能性的影响。
匹配采集文档中文标题、摘要、原始来源或文档类型。基于同伴比较的风险沟通
NCT ID: NCT06837428 | NA | 2 型糖尿病
匹配采集文档中文标题、摘要、原始来源或文档类型。成人先天性心脏病中的人工智能赋能衰弱风险预测
NCT ID: NCT07479654 | NA | 成人先天性心脏病，症状群，衰弱，风险预测模型，基于人工智能的语音情绪检测
匹配采集文档中文标题、摘要、原始来源或文档类型。CARAMEL：基于真实世界数据的绝经期及围绝经期女性心血管疾病个性化风险评估回顾性研究
NCT ID: NCT06999317 | 心血管风险因素，绝经期女性，围绝经期女性，真实世界数据
匹配采集文档中文标题、摘要、原始来源或文档类型。急性胆源性胰腺炎复发风险评估的机器学习
NCT ID: NCT06124989 | 急性胰腺炎，胆石性胰腺炎，胆源性胰腺炎，复发性胰腺炎
匹配采集文档中文标题、摘要、原始来源或文档类型。深度学习将前列腺外侵犯和精囊侵犯识别为前列腺癌结局的 MRI 生物标志物
medRxiv｜肿瘤学｜现有局限性前列腺癌风险分层依赖临床和病理变量，深度学习模型可在前列腺 MRI 上客观评估 EPE 和 SVI。
匹配采集文档中文标题、摘要、原始来源或文档类型。人类与AI决策权如何塑造网络安全：基于数据泄露的实证证据
《信息系统协会期刊》文章：人工智能是组织转型战略核心，可增强网络安全但亦带来新风险。本文基于代理理论构建框架，区分自主型与顾问型AI策略。利用大语言模型对招聘信息分类并结合3006家美国企业面板数据，实证考察……
匹配采集文档中文标题、摘要、原始来源或文档类型。GPT-Rosalind 新能力介绍
GPT-Rosalind 通过增强生物学推理、药物化学、基因组学分析和实验流程能力，推进生命科学研究。
匹配采集文档中文标题、摘要、原始来源或文档类型。推出用于生命科学研究的 GPT-Rosalind
OpenAI 推出 GPT-Rosalind，这是一款前沿推理模型，旨在加速药物发现、基因组分析、蛋白质推理及科学研究工作流。
匹配采集文档中文标题、摘要、原始来源或文档类型。基于 XGBoost-SHAP 的胆囊息肉恶性转化风险预测模型的构建
摘要：Ann Med; PubMed ID 42029713.
匹配采集文档中文标题、摘要、原始来源或文档类型。通过整合社会脆弱性和环境风险与机器学习预测美国各社区的哮喘患病率
摘要：J Allergy Clin Immunol; PubMed ID 13198937.
匹配采集文档中文标题、摘要、原始来源或文档类型。AI 陪伴产品能力和风险出现新变化
The product added long-term memory and voice emotion detection features.
匹配事件标题、摘要、领域、类型或来源。驯服发炎的心脏
Nature Medicine；doi:10.1038/d41591-026-00030-6。炎症正成为心血管风险关键驱动因素，临床正学习检测并治疗。
匹配采集文档中文标题、摘要、原始来源或文档类型。TempoVLA：学习速度可控的视觉-语言-动作策略
机器人操作需在快速低风险移动与缓慢精确接触间切换，但现有 VLA 通常只继承单一固定速度。
匹配采集文档中文标题、摘要、原始来源或文档类型。OpenAI 的前沿治理框架
了解 OpenAI 的前沿治理框架，以及其 AI 安全、安保和风险实践如何契合新兴的欧盟和加州法规。
匹配采集文档中文标题、摘要、原始来源或文档类型。各机构删除更多关于声誉风险的提法
各机构删除更多关于声誉风险的提法。
匹配采集文档中文标题、摘要、原始来源或文档类型。男性青春期研究不足——但其开始时间可能预测长期健康风险
由于显著的性别差距，人们对男孩青春期早发或晚发带来的健康风险了解远少于女孩。
匹配采集文档中文标题、摘要、原始来源或文档类型。Silvio O. Conte 基础神经科学或转化性心理健康研究中心
Conte Centers 项目的目的是支持跨学科研究团队，采用新颖、富有创造性且综合性的实验方法，解决基础神经科学研究或转化研究中的高风险、高影响力科学问题，从而显著推进脑与行为研究领域的科学水平，并为理解精神障碍奠定基础和/或改变对精神疾病的理解与治疗。
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