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使用LENET 20深度学习体系结构在先前阶段的胎儿心脏异常检测
心脏异常在医学诊断中很重要，传统上通过CT，X射线，CTA和MRI扫描检测到。但是，这些方法通常会产生不确定或错误的结果，从而导致无效的临床建议。本研究的重点是使用超声心脏数据进行胎儿异常预测和分类，旨在克服现有诊断方法的局限性。这项研究的目的是开发一种更可靠的方法来使用深度学习技术检测胎儿心脏异常，特别是利用Lenet 20架构。与常规方法相比，目标是提高胎儿异常检测的准确性和可靠性。实时胎儿超声心脏样本是从海得拉巴NIMS Super Specialty Hospital收集的，并使用OTSU阈值分离等工具进行了预处理。LENET 20卷积神经网络由165层组成，最大池，密集，隐藏和relu层是使用带有Tensorflow，Keras和Scikit-Learn库的Python实现的。通过CSV文件将数据集加载为测试样品，并采用了LENET 20 CNN模型进行分类。所提出的LENET 20 CNN模型比现有的胎儿心脏诊断模型取得了显着改善。关键发现包括98.32％的检测得分，F1得分为98.23％，召回97.89％，准确度为98.32％，灵敏度为97.29％。这些结果表明与以前的方法相比，检测准确性和可靠性卓越。这项研究的结果表明，对先前的胎儿心脏诊断技术有了显着的增强。具体来说，LENET 20 CNN模型在检测准确性和可靠性方面优于现有方法。这项调查通过采用CNN深度学习技术成功地解决了常规胎儿心脏诊断方法的局限性。LENET 20架构是有效的分类器和特征提取器，可以在前阶段准确检测胎儿心脏异常。
类风湿关节炎临床前阶段的肠道微生物组和肠炎
抽象的背景粪便prevotellaceae和其他微生物与类风湿关节炎（RA）和临床前RA有关。我们在RA的临床前阶段进行了定量的微生物组分析研究。方法的RA（RA-FDR）患者的一级亲属分为四组：对照，健康无症状RA-FDR；高遗传风险，无症状的RA-FDR，具有共享表位的两个副本；自身免疫性，无症状的RA-FDR，具有RA相关自身免疫性；以及有症状的，临床上可疑的关节肢或未经治疗的新发行RA。粪便样品并冷冻。16S测序，使用DADA2 Pipeline和Silva数据库处理。细胞计数（细胞仪）和粪便钙染色蛋白（酶联免疫吸附测定，ELISA）。使用非参数测试进行了微生物群落分析，例如方差的排列多元分析（Permanova），Wilcoxon和Kruskal-Wallis或Aldex2。结果总共包括371名个人，并根据其疾病的临床前阶段进行分类。组的年龄，性别和体重指数相似。我们发现临床前阶段（Permanova，R2 = 0.00798，p = 0.56）的定量微生物组轮廓没有显着差异，尤其是prevotellaceae丰度没有群体差异。使用相对微生物组分析数据（Permanova，R2 = 0.0073，p = 0.83）或16S序列计数上的Aldex2相似。关于粪便钙染色素，我们发现组之间没有差异（p = 0.3）。结论我们无法识别与RA的临床前阶段相关的微生物组轮廓。仅在具有最明显表型的个体的亚组中，我们才适度检索了先前报道的关联。
临床生物化学中的人工智能旨在防止在分析前阶段进行不必要的常规测试
摘要 本研究使用了来自多个实验的信息，该研究利用雅培核心实验室的 ALIN IQ 程序完成。为了处理医生安排实验室实验，该程序使用了由诊所信息模型建立的人工智能。研究中的技术阻止了三项检测：AST、直接胆红素和游离 PSA。然而，当其他样本被传输到 c16000 生化扫描仪时，该程序提供了 ALT、总胆红素以及总 PSA 结果作为选择。从该机构的 ALIN IQ 程序获得了每月进行的实验次数的统计数据，该机构每年为本研究进行 2,444,024 次检查。一个月内，11,137 项 AST、6,856 项直接胆红素和 1,340 项游离 PSA 测试结果被不合理地要求，并且想要避免这 3 项测试，节省了 77.96% 的 AST、77.22% 的直接胆红素和 72.45% 的游离 PSA，预计每年将有 231,996 次不必要的治疗。考虑到全球医疗价格的飙升，已经出版了许多关于如何减少数十亿美元实验室成本的书籍，并且已经提出了一些想法。这项研究的结果发现，除了采取预先分析的预防措施外，使用复杂的软件应用程序可能会在实际检查中降低诊断检查的费用。关键词：生物化学；测试；软件应用程序；医疗保健