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识别影响基于 BCI 的中风后运动康复结果的因素，以实现人工智能的个性化
摘要 — 中风是导致成人复杂残疾的主要原因。中风后运动障碍和认知障碍的患病率很高且持续存在。最常见的后果是对侧上肢偏瘫，超过 80% 的中风患者急性发作，超过 40% 的中风患者慢性发作。基于运动意象的脑机接口 (BCI) 在中风后运动恢复方面表现出良好的效果。然而，这种方法并不适用于所有患者，即使有效，在不同患者之间的效果也大不相同。因此需要改进。这可以通过为每位患者个性化基于 BCI 的运动康复 (MR) 计划来实现，特别是通过个性化所使用的人工智能 (AI) 模型。为此，首先必须确定成功的基于 BCI 的运动康复的预测因素。事实上，很少有研究解决影响中风后基于 BCI 的 MR 的因素的问题。因此，在本文中，我们调查了与成功使用 BCI 相关的因素以及与中风后运动康复相关的因素，以确定可能影响基于 BCI 的中风后 MR 的各种因素。然后，我们讨论如何考虑这些因素，以便开发新的 AI 算法，用于个性化的中风后基于 BCI 的 MR。索引术语 —BCI、中风运动康复、性能预测器、训练个性化、人工智能
临床代谢组学和个性化医学中的核磁共振光谱：当前的挑战和观点
个性化医学可能是现代医学中最有希望的领域。这种方法试图根据个人患者特征来优化疗法和患者护理。它的成功很大程度上取决于疾病的表征及其进化的方式，患者的分类，其随访和治疗方法可以优化。因此，个性化医学必须结合创新的工具来测量，集成和建模数据。朝着这一目标，临床代谢组学似乎非常适合获取相关信息。的确，代谢组学的签名为患者对病理学和/或治疗的反应，提供预后和诊断生物标志物并改善治疗结果而对患者进行分层的关键见解。但是，将代谢组学从实验室研究转换为临床实践仍然是一项挑战。核磁共振光谱（NMR）和质谱法（MS）是测量代谢组的两个关键平台。NMR具有临床代谢组学至关重要的几个优点和特征。的确，NMR光谱本质上非常健壮，可重复，无偏，定量，在结构分子水平上提供信息，几乎不需要样品制备和减少数据处理。nmr也非常适应大型队列，多点线和纵向研究的测量。本综述着重于在临床代谢组学和个性化医学背景下NMR的潜力。从临床水平上基于NMR的代谢组学的当前状态开始，并强调其优势，劣势和挑战，本文还探讨了如何与最初的“反对派”或“竞争”，NMR和MS远距离整合，并且在样本分类和生物标记方面表现出了极大的互补性。最后，观点讨论提供了对当前方法论发展的见解，这些发展可能显着提高NMR，作为用于临床应用和护理点诊断的更加紧密，敏感且易于使用的工具。由于这些进步，NMR具有强大的潜力，可以加入目前在临床环境中使用的其他分析工具。
c学习估计重复疾病的最佳个性化治疗方案
抽象的经常性事件，其特征是在个人研究中反复发生同一事件，是医学研究中的一种常见数据。是出于癌症的促进，我们旨在估算有效减轻此类复发事件的最佳个性化治疗方案（ITR）。ITR是一项决策规则，它根据个性化信息将最佳治疗方法分配给每个患者，以最大程度地提高整体治疗益处。但是，现有的估计ITR的研究主要集中于初次事件，而不是经常发生的事件。要解决重复事件的最佳ITR的问题，我们提出了经常性的C-学习方法（RECL）方法，以从两个或多个处理选项中识别最佳ITR。所提出的方法将优化问题重新定义为加权分类问题。我们介绍了三个错误分类成本的估计器：结果回归估计器，逆概率加权估计器以及增强的反概率加权估计器。RECL方法利用分类技术来生成针对经常性事件数据量身定制的可解释的最佳ITR。在各种情况下通过模拟证明了RECL方法的优点。此外，基于关于结直肠癌治疗的实际数据，我们采用了这种新颖的方法来得出结直肠癌的可解释的树木治疗方案，从而为增强治疗策略提供了实用的框架。
机器学习方法是否导致类似的个性化治疗规则？真实数据的比较研究
Florie Bouvier，Etienne Peyrot，Alan Balendran，CorentinSégalas，Ian Roberts等。机器学习方法是否导致类似的个性化治疗规则？对真实数据的比较研究。医学的统计数据，2024，43（11），pp.2043-2061。10.1002/sim.10059。hal-04503566
分子特征可指导原发性脑肿瘤成年患者的个性化医疗：ProfiLER 试验的结果
摘要 免疫组织化学和最新的分子技术逐步指导了个性化抗肿瘤治疗。我们探讨了分子分析对晚期脑肿瘤患者的可行性、有效性和影响。这项多中心前瞻性试验 ProfiLER 招募了原发性脑肿瘤患者，这些患者之前至少接受过一线抗癌治疗，并且使用下一代测序和/或比较基因组杂交对肿瘤、复发或活检的新鲜或存档样本获得了分子分析结果。分子肿瘤委员会每周分析结果并提出基于分子的推荐疗法 (MBRT)。从 2013 年 2 月到 2015 年 12 月，我们招募了 141 名原发性脑肿瘤患者，并分析了 105 名已获得肿瘤基因组分析的患者。组织学主要确诊为胶质母细胞瘤 ( N = 46, 44%)、低级别胶质瘤 ( N = 26, 25%)、高级别胶质瘤 ( N = 12, 11%) 和非典型及间变性脑膜瘤 ( N = 8, 8%)。43 名 (41%) 患者出现至少一种可操作的分子改变。在确诊的 61 种改变中，最常见的改变是 CDKN2A ( N = 18)、EGFR ( N = 12)、PDGFRa ( N = 8)、PTEN ( N = 8)、CDK4 ( N = 7)、KIT ( N = 6)、PIK3CA ( N = 5) 和 MDM2 ( N = 3)。16 名 (15%) 患者因早逝 ( N = 5)、缺乏可用的临床试验 ( N = 9) 或结果不合适 ( N = 2) 而无法接受 MBRT。在 27 名 (26%) 拟进行 MBRT 的患者中，只有 6 名 (6%) 最终开始 MBRT（依维莫司 ( N = 3)、厄洛替尼 ( N = 1)、芦可替尼 ( N = 1) 和索拉非尼 ( N = 1)），但因毒性 ( N = 4) 或临床进展 ( N = 2) 而停止治疗。脑肿瘤患者可常规进行高通量测序，尤其是在有宏观手术样本时；尽管如此，仍应减少延误。应重新考虑脑肿瘤患者的临床试验入组标准，并应开发一组专门针对神经系统肿瘤的基因来帮助临床实践中的决策。
个性化慢性适应性深部脑刺激在治疗帕金森病方面优于常规刺激
深部脑刺激是一种广泛用于治疗帕金森病 (PD) 的方法，但目前缺乏对不断变化的临床和神经状态的动态响应。反馈控制有可能提高治疗效果，但“自适应”神经刺激的最佳控制策略和其他好处尚不清楚。我们在三名 PD 患者（五个半球）的正常日常生活中实施了由丘脑底核或皮质信号控制的自适应丘脑底核刺激。我们使用数据驱动的宽频率范围和不同刺激幅度的场电位分析来确定残余运动波动的神经生理生物标志物。任一部位的窄带伽马振荡（65-70 Hz）成为刺激期间感知的最佳控制信号。一项盲法随机试验表明，与临床优化的标准刺激相比，运动症状和生活质量有所改善。我们的方法凸显了基于数据驱动的控制信号选择的个性化自适应神经刺激的前景，并可能应用于其他神经系统疾病。
利用生成AI进行数字支付的个性化优惠：技术概述
国际计算机应用和信息技术研究杂志（IJRCAIT）第8卷，第1期，Jan-Feb 2025，pp。2498-2511，文章ID：IJRCAIT_08_01_181在线可在https://iaeme.com/home/home/issue/issue/ijrcait?volume=8&issue=1 ISSN印刷：2348-0009和ISSN在线和ISSN在线：2347-5099 Impact因素（2347-5099 Impact因素（2025）（基于Google congoogle congoogle congooke corgook）（14.56）（基于Google congooke corgook）（congook）：14.14.77， doi：https：//doi.org/10.34218/ijrcait_08_01_181©iaeme Publication
用于个性化听力学诊所助听器处方的图形 - 用户界面
助听器配件通常是基于基于人群的处方（例如DSLV5和NAL-NL2）进行的。虽然对基线拟合有效，但这些处方并未考虑到个人的听力偏好，尤其是在可能引起个人感兴趣的嘈杂的音频环境中，从而导致听力下降和助听器满意度降低。本文提出了一个图形 - 用户界面（GUI）软件工具，称为助听器放大的个性化（PHAP），用于个性化助听器配件。此GUI结合了一种先前开发的多波段贝叶斯机器学习方法，可通过配对的音频比较达到个性化设置。通过独立地对每个频段进行建模，此方法可大大减少训练时间，从而使该工具实现个性化。通过以时间效率的方式简化个性化过程，开发的GUI提供了一种将用户偏好纳入配件的有效方法，并为更广泛地采用听力学诊所的个性化助听器配件铺平了道路。