XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System流行病
消除可能是Covid-19和其他新兴大流行病的最佳反应策略
2月9日，南非停止了阿斯利康疫苗的推出，在研究后显示出令人失望的结果，与501变体7 mar奥地利当局宣布对潜在的疫苗相关死亡的调查10 MAR EMA新闻发布没有任何特定问题表明，在奥地利使用的批次使用的特定问题15 Mar derm dermany dermany dermany暂停了对Astrazeneca疫苗的持续调查，并持续了三个危险，并持续了三个危险，并依靠三个危险，而四个危及了四个危险，这是四个危及。 MAR ASTARAZENECA宣布美国审判结果，要求79％的疗效23 Mar US National Institutes of Health数据和安全监测委员会表示担心阿斯利康可能包括该试验中过时的信息。阿斯利康发布了新数据，并将3月25日加拿大3月25日将数字修改为76％，暂停使用阿斯利康疫苗在55s以下的31 Mar德国州暂停使用Astrazeneca疫苗的使用中60年6月6日英国6月6日，英国药品和医疗保健产品监管机构（MHRA）暂停了疫苗的疫苗。EMA疫苗负责人Marco Cavaleri告诉一家意大利报纸：“很明显，与疫苗和血液凝块有联系。。。，但我们仍然不知道是什么原因引起了这种反应。” EMA与EMA 7 APR EMA调查的评论本身得出结论，“对于疫苗，应将低血小板的异常血液凝块列为非常罕见的副作用”，但“疫苗在防止Covid-19的总体好处大于副作用的风险。” MHRA建议，应向30岁以下的替代疫苗提供澳大利亚，比利时，法国和意大利宣布使用疫苗的限制
AIRA 信息流行病趋势报告 - 11 月 19 日
这种情况引发了公众越来越多的质疑。对话声称，这种疾病可能与涉及疫苗接种计划的全球阴谋有关，这与过去围绕 COVID-19 疫苗的错误信息相提并论。这些帖子表明，这种疾病是作为秘密议程的一部分故意传播的。这些未经证实的信息引发了广泛的恐惧、错误信息，以及对卫生当局及其管理局势的努力日益增长的不信任。链接 1 链接 2 链接 3 ● 更新访问权限有限加剧误解：由于无法获得有关未确诊疾病的信息，情况更加恶化。在官员调查情况期间，许多问题仍未得到解答。因此，普通人更有可能访问误导者/造谣者在社交媒体上分享的推测性和危言耸听的内容。链接 4 链接 5 链接 6 链接 7
频率动态预测病毒适应性、抗原关系和流行病增长
在 COVID-19 大流行期间，SARS-CoV-2 变体引发了大规模感染，其推动力是传染性增强和免疫逃逸。当前的模型侧重于变体频率的变化，而没有将其与内在传染性和免疫逃逸的潜在传播机制联系起来。我们引入了一个将变体动态与这些机制联系起来的框架，展示了宿主群体免疫如何与病毒传染性和免疫逃逸相互作用以确定相对变体适应度。我们提出了一种选择性压力指标，仅使用基因数据即可提供流行病增长的早期信号，这对于当前病例漏报至关重要。此外，我们表明潜在免疫空间模型可以近似免疫距离，从而为群体易感性和免疫逃逸提供见解。这些见解完善了实时预测，并为研究病毒遗传学、免疫力和流行病增长之间的相互作用奠定了基础。
哮喘对神经炎症和神经发育的影响：从流行病学到基本模型
哮喘是一种高度异质性炎症性疾病，对呼吸系统和中枢神经系统都有显着影响。基于人群的研究和动物模型发现哮喘与许多神经系统疾病（包括抑郁症，焦虑和神经发育序列）相结合。此外，怀孕期间的母体哮喘与后代的神经发育障碍有关，例如自闭症谱系障碍和注意力不足多动障碍。在本文中，我们回顾了哮喘的最新流行病学研究，这些研究确定了与神经系统状况的联系，这既与患有哮喘患者和怀孕期间哮喘的影响有关，可能会对后代神经发育产生。我们还讨论了研究这些联系，解决知识差距的相关动物模型，并探索该领域的潜在未来方向。
RapiD AI：用于新型疾病和流行病防范的快速部署人工智能框架
大流行，我们可以通过投资防范措施来减少其影响。在这项研究中，我们提出了 RapiD AI：一个指导使用预训练神经网络模型作为大流行防范工具的框架，以使医疗保健系统在未来的大流行期间具有弹性并有效使用机器学习。RapiD AI 框架使我们能够使用大流行前几周收集的数据构建高性能机器学习模型，并提供一种方法来使模型适应当地人群和医疗保健需求。其动机是使医疗保健系统能够克服数据限制，这些限制阻碍了在新型疾病背景下开发有效的机器学习。我们以数字方式重现了 COVID-19 大流行的前 20 周，并通过领域自适应和归纳迁移实验演示了 RapiD AI 框架。我们 (i) 在代表英国牛津一般住院患者群体的大型电子健康记录数据集上对两个神经网络模型 (深度神经网络和 TabNet) 进行预训练，(ii) 使用疫情前几周的数据进行微调，以及 (iii) 通过在 COVID-19 患者的保留测试数据集上测试模型的性能来模拟本地部署。与仅在 COVID-19 数据上训练的 XGBoost 基准模型相比，我们的方法已显示平均相对/绝对增益为 4.92/4.21% AUC。此外，我们展示了通过聚类识别最有用的历史预训练样本的能力，以及通过归纳迁移扩展已部署模型的任务的能力，以满足无需访问大型历史预训练数据集的医疗保健系统的新兴需求。
评估SARS-COV-2基因组的数据共享，以跨越19个大流行病的分子流行病学
摘要：在Covid-19于2019年12月出现之后，由冠状病毒SARS-COV-2引起，该疾病在全球范围内广泛传播。使用基因组学来追踪病毒的分散和新变体的识别对于定义含有疾病的措施至关重要。我们旨在评估全球努力，以基于基因组的循环谱系的循环谱系，考虑到Gisaid中存入的数据是Gisaid中的数据，Gisaid是大规模的全球合作企业中数据共享的主要平台。我们将近三年的数据（2020年1月至2022年10月）对主要贡献国家，特征性分离物的百分比以及在全球大流行的背景下进行数据处理的时间的情况进行情境化。在这项合作的工作中，我们还评估了七个主要的SARS-COV-2谱系，G，GR，GH，GH，GK，GV，GRY和GRA。在初始期间，欧洲和美国在测序的情况和数据沉积时间方面表现出了积极的结果，但这种努力在全球范围内是异质的。鉴于当前的免疫接种，主要威胁是逃避获得免疫力的变体的出现。在这种情况下，对这些假设变体的监视仍将发挥至关重要的作用。
基于人工智能的提高电子健康素养和抗击信息流行病的方法框架
全球新冠疫情使每个人都迫切需要在线获取和理解健康信息。同时，互联网，尤其是社交媒体平台上产生了大量信息/错误信息/虚假信息，从而引发了信息疫情。新冠疫情这场公共卫生危机对每个人和整个社会都进行了考验：在疫情期间，需要什么样的电子健康素养才能从在线资源中获取准确的健康信息并抗击信息疫情？本文旨在总结提高传染性疾病（如 COVID-19）和非传染性疾病（如癌症、阿尔茨海默病和心血管疾病 (CVD)）的电子健康素养的意义和挑战。此外，本文将提出基于人工智能的提高电子健康素养和抗击信息疫情的总体框架建议，包括人工智能增强的终身学习、人工智能辅助翻译、简化和总结以及基于人工智能的内容过滤。这种基于人工智能的提高电子健康素养和抗击信息流行病的方法的总体框架具有将正确的在线健康信息匹配给正确的人的优势。
一种用于流行病动力学建模的有效自适应时间步进方法
摘要。在本研究中，我们提出了一种新颖而有效的自适应时间步进方法来模拟流行病动态。数学流行病模型的例子包括易感-感染-恢复 (SIR) 模型、易感-暴露-感染-恢复 (SEIR) 模型、易感-感染-易感 (SIS) 模型、易感-感染-恢复-易感 (SIRS) 模型和易感-感染-隔离-恢复 (SIQR) 模型。更复杂的模型包括母体免疫易感-感染-恢复 (MSIR) 模型、年龄结构 SEIR 模型和随机流行病模型。这些模型旨在捕捉特定的疾病特征，例如潜伏期、免疫持续时间和干预影响，是研究不同人群中传染病动态的重要工具。所提出的自适应时间步进方法基于单个时间步后隔室人口差异总和的总量。与其他自适应方法不同，所提出的算法不需要重新计算以满足给定的公差，并且只需一次更新即可达到所需的精度。因此，自适应时间步进方法既简单又有效。进行了几次数值测试，以证明所提出方法的卓越性能。
从流行病学到遗传学：一项关于笨重的表皮分解及其对生活质量的影响
anexe ....................................................................................................