1 河北北方学院第一附属医院中心实验室,张家口,2 深圳大学总医院儿科,深圳,3 宾夕法尼亚大学,宾夕法尼亚州费城,4 中国科学院大学未来技术学院,北京,5 河北北方学院第一附属医院普通外科,张家口,6 广西中医药大学药理学系,广西南宁,7 中国科学院动物研究所干细胞与生殖生物学国家重点实验室,北京,8 中国科学院干细胞与再生研究所,北京,9 北京干细胞与再生医学研究所,北京,10 中国科学院国家干细胞资源中心,北京,11 深圳市第三人民医院和第二妇幼保健院国家传染病临床研究中心南方科技大学附属医院,深圳,中国
2 赫尔辛基大学医学院内科系,赫尔辛基,芬兰;3 赫尔辛基大学医学院系统肿瘤学研究项目,赫尔辛基,芬兰;4 美国马萨诸塞州查尔斯顿麻省总医院癌症中心;5 美国马萨诸塞州波士顿哈佛医学院;6 美国马萨诸塞州波士顿丹娜法伯癌症研究所肿瘤内科系;7 挪威卑尔根豪克兰大学医院血液科医学系;8 卑尔根大学临床科学系癌症生物标志物中心,卑尔根,挪威;9 赫尔辛基大学医院综合癌症中心血液学系,赫尔辛基,芬兰;10 芬兰癌症研究所基金会,赫尔辛基,芬兰
材料和方法:在这项横断面研究中,我们分析了 2009 年至 2023 年在麻省总医院麻醉下获得的临床 rs-fMRI 数据。对每位患者的独立成分分析驱动的静息状态网络 (RSN) 进行定性和定量评估,并将其分为强或弱两组。使用定性方法评估整体网络,使用定量方法评估运动和语言网络。在 4 个结果类别中分析了 RSN 稳健性:整体、组合运动语言、单个运动和语言网络。预测变量包括 rs-fMRI 采集参数、麻醉药物、潜在的大脑结构异常、年龄和性别。使用逻辑回归来检验研究变量对 RSN 稳健性的影响。
机器学习 (ML) 是常用术语,涵盖一系列计算机应用,例如基于 ML 的临床决策支持、基于深度学习 (DL) 的计算机视觉和自然语言处理 (NLP)。本质上,计算机使用人类创建的算法来分析数据中的模式,并通过从自己的错误中学习来提高其性能。(廉价) 功能强大的计算机的增加以及更大、更强大的数据的可用性推动了 ML 在医疗保健领域的使用。1 几十年来,数据驱动的算法作为有价值的诊断工具,已显示出有希望的结果,可协助许多各自专业的临床医生。早在 20 世纪 80 年代,数据驱动的临床预测工具就已出现,用于确定哪些因胸痛到急诊室 (ED) 的患者可以安全出院回家,哪些心肌梗死风险高的患者需要进入重症监护病房 (ICU) 2,3,从而克服了医生不一致且效率低下的入院策略。这极大地改善了急诊室的工作流程,减少了入院人数,同时改善了患者的治疗效果。30 年后,许多医院都以类似的临床预测工具为基础,并采用数据驱动的算法来改善工作流程,从急诊室的简单任务到 ICU 的复杂决策。4 在人工智能时代,这些数据驱动的算法通过机器学习得到增强,具有两个理论上的好处:(1) 为模型添加非线性相关性;(2) 最终实现自我学习以提高性能。然而,根据 Gartner 炒作周期,5 我们已经越过曲线的顶端,正在走下坡路,意识到 AI 并不能解决所有患者和医生的问题(图1)。尽管如此,许多成功的应用是众所周知的:计算机视觉 DL 模型每年在波士顿的麻省总医院筛查超过 50,000 张乳房 X 光检查,以检查乳腺癌。6 在骨科,我们位于麻省总医院的 SORG(骨骼肿瘤学研究组)处于
1 阿尔茨海默氏症协会 - 芝加哥(美国)、2 内华达大学拉斯维加斯分校 - 拉斯维加斯(美国)、3 加利福尼亚大学圣地亚哥分校 - 圣地亚哥(美国)、4 匹兹堡退伍军人医疗保健系统 - 匹兹堡(美国)、5 加利福尼亚大学伯克利分校 - 伯克利(美国)、6 圣路易斯华盛顿大学医学院 - 圣路易斯(美国)、7 伦敦大学学院 - 伦敦(英国)、8 阿姆斯特丹大学医学中心 - 阿姆斯特丹(荷兰)、9 隆德大学 - 隆德(瑞典)、10 麻省总医院 - 波士顿(美国)、11 印第安纳大学医学院 - 印第安纳波利斯(美国)、12 耶鲁大学医学院 - 纽黑文(美国)、13 加利福尼亚大学旧金山分校 - 旧金山(美国)、14 匹兹堡大学医学院 - 匹兹堡(美国)
1 KoBioLabs Inc.,首尔 08826,韩国;leku@snu.ac.kr(KL);boramcho@kobiolabs.com(B.-RC)2 东义大学抗衰老研究中心,釜山 47227,韩国;believe0402@naver.com(DHK)3 东义大学韩医学院生物化学系,釜山 47227,韩国 4 釜山国立大学医学院融合医学系,梁山 50612,韩国;lhyes0219@pusan.ac.kr 5 首尔国立大学人类生态研究所食品与营养系,首尔 08826,韩国* 通讯地址:choiyh@deu.ac.kr(YHC); dhlover1@snu.ac.kr (HJY) † 这些作者对这项工作做出了同等贡献。‡ 当前地址:美国马萨诸塞州波士顿 02114 马萨诸塞州总医院基因组医学中心分子神经遗传学科。§ 当前地址:美国马萨诸塞州波士顿 02114 哈佛医学院神经病学系。
利益冲突声明 作者声明存在经济利益冲突:详情可参见本文在线版。JKJ 在 Beam Therapeutics、Editas Medicine、Excelsior Genomics、Pairwise Plants、Poseida Therapeutics、Transposagen Biopharmaceuticals 和 Verve Therapeutics (f/k/a Endcadia) 拥有经济利益。麻省总医院和 Partners HealthCare 已审查并根据其利益冲突政策管理 JKJ 的利益。JKJ 是美国基因和细胞治疗学会董事会成员。JMG 和 JKJ 是描述本研究中使用的 A3A (N57Q) BE3 变体的专利申请的共同发明人。JKJ 还是描述基因编辑、碱基编辑和表观遗传编辑技术的各种专利和专利申请的共同发明人。JZ、YW 和 DEB 是与治疗性基因编辑技术相关的各种专利的共同发明人。
Pawan Verma、Jabir Ubaid、Kartik M Varadarajan、Brian L Wardle 和 S. Kumar* Pawan Verma 博士,德克萨斯 A&M 大学 Artie McFerrin 化学工程系,德克萨斯州大学城,77840,美国。 Jabir Ubaid 博士、S. Kumar 教授 英国格拉斯哥大学詹姆斯·瓦特工程学院,格拉斯哥,G12 8LT 电子邮件*:s.kumar@eng.oxon.org Kartik M. Varadarajan 教授 美国马萨诸塞州波士顿麻省总医院骨科外科,邮编 02114 Brian L. Wardle 教授 美国马萨诸塞州剑桥麻省理工学院航空航天系,邮编 02139 美国马萨诸塞州剑桥麻省理工学院机械工程系,邮编 02139 关键词:熔融共混、增材制造、压阻、自感应、矫形支架 摘要
[00:00:00] Roberta Pesce:欢迎大家回来。今天我们最后一次讨论的是罕见神经免疫疾病诊断后的疫苗接种,我很高兴能与德克萨斯大学西南医学中心教授、横贯性脊髓炎和视神经脊髓炎项目主任、儿童健康中心儿科 CONQUER 项目主任、SRNA 董事会成员 Benjamin Greenberg 博士一起参加。麻省总医院和哈佛医学院副神经病学家 Michael Levy 博士和约翰霍普金斯大学医学院神经免疫学和神经感染性疾病科神经病学和病理学教授、约翰霍普金斯脊髓炎和脊髓病中心主任 Carlos Pardo 博士一起参加。您好,Greenberg 博士、Levy 博士和 Pardo 博士。欢迎您,接下来由您发言。