XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System对头
头对头比较...
本文已提交给阿尔茨海默氏症和痴呆症杂志，目前正在审查中。Suzanne E. Schindler，医学博士，博士* 1，Kellen K. Petersen，PhD 1，Benjamin Saef，MS 1，MS 1，Duygu Tosun，Duygu Tosun，PhD 2，Leslie M. Shaw，PhD 3，Henrik Zetterberg，Henrik Zetterberg，MD Triana-Baltzer, PhD 13 , Lei Du-Cuny, PhD 14 , Yan Li, PhD 1 , Janaky Coomaraswamy, PhD 15 , Michael Baratta, BA, MCAHPM 15 , Yulia Mordashova, MS 14 , Ziad S. Saad, PhD 13 , David L. Raunig, PhD 15 , Nicholas J. Ashton, PhD 4,16,17 , Emily A. Meyers，PhD 18，Carrie E. Rubel，PhD 12，Erin G. Rosenbaugh，PhD 19，Anthony W. Bannon，Anthony W. Bannon，PhD 20，William Z. Potter，医学博士，医学博士21，阿尔茨海默氏病神经影像学计划（ADNI）**阿尔茨海默氏病项目小组
18F-FES 与 18F-FDG PET/... 的头对头评估
资金支持：Susan G. Komen 癌症研究基金 KG110441 (GAU)。本研究部分资金来自 NIH/NCI 癌症中心支持基金 P30 CA008748。本文不存在任何潜在利益冲突。通讯作者 Gary A. Ulaner，医学博士，哲学博士，第一作者：MSK 放射科电话：+1-212-639-3776 传真：212-717-3263 电子邮件：ulanerg@mskcc.org 标题：FES 与 FDG 在 ILC 中的比较
血浆P-TAU217在阿尔茨海默氏病中：Lumipulse和Alzpath Simoa头对头
此预印版的版权持有人本版本发布于2024年5月4日。 https://doi.org/10.1101/2024.05.05.02.24306780 doi：medrxiv preprint
在综合性中风中心对用于检测大血管闭塞的商业人工智能解决方案进行头对头比较
急性缺血性卒中 (AIS) 仍然是全球致残和死亡的主要原因 (1)。大血管闭塞 (LVO) 尤其与更严重的表现缺陷有关，并且是导致功能依赖和死亡率上升的主要原因 (2)。血管内治疗对 LVO 的影响是深远的，减少一名患者的残疾需要治疗的人数为 2.6 (3)。加快血栓切除术至关重要，因为从门诊到血运重建的时间每缩短 15 分钟，独立行走和功能结果的比率就会提高 (4)。因此，及时诊断 LVO 对于选择符合条件的患者以及在患者转诊和治疗方面提供更大的灵活性至关重要。急性卒中分诊的时间依赖性对于工作繁忙的放射科医生来说可能具有挑战性，但自动检测工具有望筛查并优先处理工作列表顶部的阳性 LVO 病例，从而使放射科医生能够首先诊断最需要时间的患者 (5)。用于自动检测 LVO 的商业软件越来越多地用于临床工作空间。一些工具基于传统的机器学习算法，而另一些工具则使用深度学习 (6、7)。RAPID LVO (RAPID 4.9、iSchemaView、加利福尼亚州门洛帕克) 是一种传统的机器学习模型，已证实的灵敏度和特异性分别为 97% 和 74% (6)。CINA LVO（Avicenna.ai，法国拉西奥塔）是一种深度学习模型，其灵敏度和特异性分别为 98.1% 和 98.2%（7）。尽管这些商业人工智能工具可用于 LVO 检测，但在现实环境中比较传统机器学习和深度学习解决方案的数据仍然不足。据我们所知，这是第一项在综合性卒中中心比较 LVO 工具的研究。本研究的具体目的是比较和验证 RAPID LVO 和 CINA LVO 在前循环卒中 LVO 检测中的表现，并描述每种方法的局限性。
对头足类动物的观点模仿和生物启发的技术，用于本体感受自主软机器人
科学界。[1-7]无论如何，每次活着都会揭示出新颖的适应性和动态反应性的模仿行为，它都会激发并促进未来派和不受欢迎的技术成果。[8-12]在生物学水平上，视觉crypsis是物种通过与栖息地的颜色和几何图案相匹配而与周围环境相似的能力。从这个意义上讲，生物可以通过色素沉着或散发性元素在介观尺度上的布置和优化结构进行光学控制（这可以在体内表现出身体上的皱纹和质地以逃避检测或观察）。[13–18]这两种机制的特征在于时间响应，范围从毫秒到数百秒。在自然界中，几个物种都利用了隐性能力，例如，在头足类动物中，[7] crustaceans，[19]爬行动物，[1,20,21]昆虫，[22,23]鸟类，[24,25]贝壳，[26,27]植物，[26,27]植物，[28,29]。生物色彩变化和身体模式与生殖，交流，防御和/或掠夺性策略有关。不幸的是，在动物和植物中引导这些行为的神经或中央控制链系统仍然以某种方式引起了科学家的雾。[7,30–32]关于其中央信息过程系统的完整知识，可以对许多科学分支的惊人开发，从神经生物学[33,34]到量子生物学。更重要的是，章鱼是一种杰出的智能物种，例如，可以按照部分的顺序打开罐子或避免掠食者。[35]毫无疑问，自然世界中最讨论的研究案例是头足类动物，不仅可以高度进化和专门从事快速自适应色彩更改的显示器，而且还可以在暴露于特定的机械，热，光学，光学或化学刺激的情况下会使他们的皮肤生成3D模式。软肌肉排列，[36–38]空间分布和可扩展的吸收成分（即染色体），[39,40]虹彩元素（即虹膜phores）[41,42]，[41,42]和亮白色散射剂（即亮白色散射器（即负责）[43] [43]是负责的。[44]因此，由于其身体的力学和形态之间的共生以及分离的感觉神经运动控制系统，头足类通常被视为体现智力的完美例子[45]。他们的“学习”，“机械”和“物质智力”将是我们的评论，从而使我们的lodestars成为
现实世界证据生成中的人工智能
•Maddali MV。使用临床数据通过机器学习模型鉴定的ARDS亚表格的验证和实用性：一种观察性，多螺旋，回顾性分析。柳叶刀呼吸医学。2022•Yasar o。使用纵向处方和医学主张的机器学习检测非酒精性脂肪性肝炎（NASH）。BMJ医疗保健信息。2022•Jeffery AD。进步院内临床恶化预测模型。Am J Crit Care。2018•Lee Ay。 多中心，七个自动人工智能糖尿病性视网膜病变筛查系统的头对头，现实验证研究。 糖尿病护理20212018•Lee Ay。多中心，七个自动人工智能糖尿病性视网膜病变筛查系统的头对头，现实验证研究。糖尿病护理2021
医学中的AI - 对患者自治的威胁？
相比，负责维持表皮皮肤屏障的表皮干细胞不受间歇性禁食的影响。这些干细胞类型之间的主要区别在于表皮干细胞具有较高的抗氧化能力。当团队测试抗氧化剂是否可以减轻禁食对头发生长的影响时，他们表明维生素E的局部应用和抗氧化剂能力的遗传上调有助于HFSC生存