人工智能 (AI) 和机器学习 (ML) 在医疗保健领域的融合彻底改变了疾病诊断,为早期发现、提高准确性和个性化治疗提供了潜力。本文评估了各种 ML 算法在诊断多种疾病(包括心血管疾病、癌症、神经系统疾病和传染病)方面的有效性。通过分析关键的监督和非监督学习算法(如支持向量机、随机森林、神经网络和 K 均值聚类),本研究探索了它们在临床环境中的应用、优势和局限性。评估指标包括准确度、精确度、召回率和 AUC,用于评估这些算法的性能。本文还强调了人工智能诊断面临的重大挑战,例如数据质量、模型的可解释性、道德考虑以及与临床工作流程的集成。最后,它探讨了人工智能在疾病诊断中的未来前景,强调了深度学习、个性化医疗和人工智能与人类协作模型的进展。研究结果强调了人工智能在提高诊断效率方面的变革作用,同时也承认需要进一步研究、道德监督和监管框架以确保安全和公平实施。
1 1个数字健康干预中心,管理,技术和经济系,苏黎世,苏黎世,瑞士2号,瑞士2德国4个管理学院,路德维希 - 马克西利亚人 - 苏尼琴,慕尼黑,慕尼黑,德国5号5数字健康干预中心,技术管理研究所,圣加伦大学,圣加伦大学,瑞士圣加伦大学6内分泌学和代谢性疾病系,瑞士,瑞士,瑞士,科学,瑞士,科学,科学,科学,瑞士,科学,瑞士,科学。瑞士苏黎世苏黎世大学医疗保健9瑞士圣加伦大学医学院
注意力是指人的注意力只集中在一个物体上,性质比较固定、坚定、强烈,不易将注意力转移到其他物体上,而健脑操是用来提高记忆力和注意力的锻炼或运动。本研究的目的是研究健脑操是否有助于提高儿童的注意力。研究方法本研究采用定量预实验,设计为一组前测-后测设计。本研究没有组间比较,但使用已有的组来测量治疗前后注意力得分差异。结果研究与讨论本章研究人员基于的数据收集于 2023 年 5 月 5 日至 8 日在北雅加达 Tanjung Priok 村 RT 002 RW 015 地区进行。研究对象的人数为 10 人,采用总抽样技术,样本来自涉及的所有人口。根据已进行的研究,可以得出结论,大脑锻炼对儿童的注意力有积极影响。大脑锻炼包括身体运动和大脑锻炼,可刺激血液流动和化学物质的释放,从而提高注意力和专注力。
摘要:本文使用光伏能源收集技术中的电力提出了电动汽车的设计过程。已经根据系统的预先建立的操作参数选择了组件的电动机,电池和光伏面板,相对于组件所需的速度和加速度。讨论了光伏面板的定位,牢记电动自行车的舒适性和效率,同时也考虑了结构的社会因素。呈现性能结果,并将其与计算电动机功率的不同方法进行了比较。本文的研究通过优化光伏面板的性能并提高能量转换效率来追求能源收获的未来应用。该纸通过将太阳能电池板放置在挡泥板上,而不是采用常见的屋顶解决方案,从而带来了原始的设计。
2 分子免疫学中心,临床研究方向,哈瓦那,古巴,3 国家临床试验协调中心,临床研究部,哈瓦那,古巴,4 “Mar ı ´ a Curie” 医院,肿瘤医学部,卡马圭,古巴,5 “Joaquín Albarrán” 医院,肿瘤医学部,哈瓦那,古巴,6 “Saturnino Lora” 医院,肿瘤医学部,古巴圣地亚哥,7 “Faustino Pérez” 医院,肿瘤医学部,马坦萨斯,古巴,8 “Mario Gutiérrez Ardaya” 综合诊所,家庭医学部,霍尔古尼,古巴,9 “José Luis Dubrocq” 综合诊所,家庭医学部,马坦萨斯,古巴,10 “Octavio de la Concepción y la Pedraja” 综合诊所,家庭医学部。古巴比亚克拉拉圣克拉拉 11 “卡米洛西恩富戈斯”综合诊所,家庭医学部,古巴阿尔特米萨 12 “Previsora ”综合诊所,家庭医学部,古巴卡马圭
6.97-6.99 6.95-6.99 6.99-6.991.99,999.99.999.99999.991,9999999991,991,99,99,9999。 6.76 4.88 6.73-6.74 4.72 4.69 4.69-6.69 4.69-6.65 4.69-6,659 6.59 6.59 6.59 6.59 6.59-6,59 4.659。 6.5719 4.76 6.50-6.55 6.48-6.44 6.99 4.99 4.39 4.39.29.69 4.99 6.39.2.65 6.65 6.65 6.65 6.65 6.65 4.64 div>
本文研究了用于定量末端链研究中使用的四种替代数据收集方法的方法之间的收敛有效性。基准方法是常规的APT方法(即纸笔方法),其中要求受访者指示产品属性与消费者的好处之间的现有联系(即ab),以及在征服和消费者价值(BV)之间。替代数据收集方法是口头访谈(VI),两种类型的综合访谈(CP和CR),每种访谈仅在AB和BV链接与受访者之间差的顺序相差。结果表明,未建立所有四种数据收集方法之间的方法之间的收敛有效性。但是,当将两种替代数据收集方法(特别是:CP和VI)与常规APT方法进行比较时,在某种程度上支持了方法之间的收敛有效性。唯一产生结果的数据收集方法(即consumer m-e-cs)与常规APT方法明显不同的是计算机访谈,其中AB和BV链接以(部分)随机顺序与受访者(即CR方法)。2005 Elsevier Ltd.保留所有权利。2005 Elsevier Ltd.保留所有权利。
我们已经看到使用游戏来收集游戏以外的研究问题的数据本身,这是在研究本身之外的研究问题,称为游戏研究(Deterding等,2015)或基于游戏的方法(Slegers等,2016)。例如,经济学家长期以来不得不与他们无法进行真正的宏观经济实验的事实作斗争 - 政府也不会允许他们,也不能真正建立并比较两个相同的现实生活经济体。因此,像卡斯特罗诺娃,威廉姆斯,拉坦和基冈(2009)或Živić,Andjelković,Andjelković,Özden,Dekić和Castronova(2017)已经探索了基于经济性经济学的虚拟经济学,在MACRIEN上,在Maccrotect of MacCRAID上,已经探索了使用MacCRIEN的虚拟经济体的使用。现实世界。正在适应现有的,并创建了新游戏,例如实验室和在线实验(Hawkins,Rae,Nesbitt和Brown,2012; Oladimeji,Thimbleby,Curzon,Iacovides,Iacovides和Cox,&Cox,&Cox,2012年)。例如心理学和流行病学是重新修复游戏智能 - 现有娱乐游戏的大规模数据 - 回答基础研究问题(Devlin等,2014; Williams,Contractor,Poole,Poole,Srivastava,&Cai,&Cai,2011)。在人们的游戏中表现与诸如流畅智能(Kokkinakis,Cowling,Drachen和Wade,2017年)等游戏外的特征之间建立了密切的关系,他们建议游戏可以用作替代心理测量乐器。人类计算机互动(HCI)和其他领域的定性研究人员越来越多地使用板和纸牌游戏来构建用户和设计研究过程(Hannula&Harviainen,2016; Slegers等,2016)。所谓的公民科学游戏正在吸引成千上万的志愿者来众筹科学数据收集和处理任务,例如记录污染水平,分类星系图像或识别蛋白质折叠(Cooper,2015年)。
摘要目的是评估随机对照试验(RCT)对运动对所有人群和年龄段一般认知,记忆和执行功能的影响的系统评价。方法对RCT进行系统评价和元分析,评估运动对一般认知,记忆和执行功能的影响符合条件。进行了数据提取和偏差评分的风险。评估系统审查的测量工具(Amstar-2)用于评估偏见的风险。使用随机效应模型合并效应大小,并报告为标准化平均差异(SMD)。亚组分析,以实现参与者和干预特征。主要结果衡量一般认知,记忆和执行功能。数据来源Cinahl,Cochrane图书馆,Embase,Medline,通过Ovid,Emcare,Proquest Central,Proquest Nursing和Allied Health Source,Psycinfo,Scopus,Scopus,Sport Fissus和Web of Science。结果包括133次系统评价(2,724 RCT和258 279名参与者)。练习显着改善了一般认知(SMD = 0.42),内存(SMD = 0.26)和执行功能(SMD = 0.24)。与成年人和老年人相比,儿童和青少年的记忆和执行功能改善的运动更大。与其他人群相比,患有注意力/多动症的人的执行功能表现出更大的改善。效果通常更大。发现在排除评分为低质量低下的评论后,在统计学上仍然很重要。较短的干预措施(1-3个月)和Exergames(需要身体运动的视频游戏)对一般认知和记忆的影响最大。结论这些发现提供了有力的证据表明,锻炼,甚至光强度,使所有人群中的一般认知,记忆和执行功能都受益,从而加强了锻炼,作为优化认知健康的必不可少的,包括包容性的建议。试用注册号Prospero ID:CRD42023468991。
安全有效的疫苗已被证明有效地打击了Covid-19。但是,大多数COVID-19-19疫苗产品都根据随机对照试验的数据获得了已批准使用的紧急使用授权。这是需要观察性研究来测量针对不同严重急性呼吸综合征2(SARS-COV-2)变体和疫苗产品的特定结果(特别是亚群)的疫苗有效性。除了在该地区进行的疫苗有效性研究较少之外,还拥有独特的疫苗产品,它们是在国内生产的,仅批准在某些县使用。这导致了有关Covid-19-19疫苗有效性的有限的区域和国家数据,从而造成了知识差距,这对于向该地区的Covid-19免疫政策提供了必不可少的知识。
