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World File Search System疾病诊断
疾病诊断中的人工智能
摘要 疾病诊断对于制定正确的治疗方案和确保患者的健康至关重要。人为错误会妨碍准确的诊断，因为解释医疗信息是一项复杂且具有认知挑战性的任务。人工智能 (AI) 的应用可以提高诊断的准确性和效率。虽然目前的文献已经研究了诊断各种疾病的各种方法，但现有研究尚未充分实现对人工智能应用领域的概述，包括其旨在识别新兴数字化医疗服务的表现。通过进行批判性审查，我们描绘了人工智能在诊断领域的前景并提供了一个快照来指导未来的研究。本文通过提出研究议程来扩展学术界。从业者了解人工智能对诊断的改善程度以及医疗保健如何从中受益。然而，在成功将人工智能应用于疾病诊断之前，需要解决几个问题。
疾病诊断中的RNA测序
气候变化深刻地影响了组织的季节性活动的时机，称为物候。气候变化的影响不是单一的；它也受植物物候的影响，因为植物修改了大气成分和气候过程。这种相互作用的一个重要方面是将地球表面，大气和气候联系起来的生物挥发性有机化合物（BVOC）的发射。BVOC排放表现出显着的昼夜和季节性变化，因此被认为是必不可少的物质特征。了解植物物候与气候之间的相互作用产生的动态平衡，本综述在理解植物物候基础的分子机制及其与气候的相互作用方面提出了最新进展。我们提供了研究分子候物候，全基因组基因表达分析的研究概述，以及这些研究如何彻底改变物候概念，将其从可观察的性状转移到动态性
心脏疾病诊断 - 使用 - 诊断 - 与...
摘要：治疗医疗数据的进步每天都会显着增长。准确的数据分类模型可以帮助确定患者疾病并诊断医疗领域的疾病严重程度，从而减轻医生的治疗负担。尽管如此，医疗数据分析列出了由于不确定性，各种测量和数据的高维度之间的相关性而引起的挑战。这些挑战负担统计分类模型。机器学习（ML）和数据挖掘方法已被证明在近年来有效地了解了这些方面的重要性。这项研究采用了名为决策树（DT）的众所周知的监督学习分类模型。dt是一种典型的树结构，由中央节点，连接的分支以及内部和末端节点组成。在每个节点中，我们都必须做出决定，例如基于规则的系统。这种类型的模型可帮助研究人员和医生更好地诊断疾病。为了降低所提出的DT的复杂性，我们使用特征选择（FS）方法探索了更简单的诊断模型，其因素较少。此概念将有助于减少数据收集阶段。在开发的DT和其他各种ML模型之间进行了比较分析，例如Logistic回归（LR），支持向量机（SVM）和Gaussian Naive Bayes（GNB），以证明已开发模型的有效性。DT模型的结果建立了93.78％的明显精度，ROC值为0.94，比其他算法比其他算法。开发的DT模型提供了有希望的结果，并可以帮助诊断心脏病。
植物疾病诊断和监测的进步
植物疾病对全球粮食安全构成了重大威胁，从而造成了巨大的收益率损失和经济影响。早期检测和有效监测对于管理植物疾病至关重要，但是传统的诊断方法，例如视觉检查，血清学测试和分子测定法，敏感性，特异性和可伸缩性方面面临限制。近年来，诊断和监视技术的进步彻底改变了植物健康管理。下一代测序（NGS）可实现全面的病原体分析，而基于CRISPR的诊断可快速而高度具体的检测。同样，生物传感器和便携式设备提供现场诊断，机器学习和AI应用程序增强了对复杂数据集的分析，从而支持自动化疾病识别和预测性建模。同时，通过遥感技术（包括卫星和无人驾驶汽车（UAV））进行疾病监测的进步，实现了对农作物健康的大规模，实时监测，检测疾病暴发并促进目标干预措施。将这些不同的技术整合到多平台系统中，为植物疾病管理提供了一种整体方法，结合了分子诊断，环境监测和数字平台，以支持数据驱动的决策。仍然存在一些挑战，包括高成本，技术复杂性以及对标准化数据集成的需求。解决这些障碍对于确保这些技术在各种农业系统中，尤其是在资源有限的环境中都可以访问且有效。1。未来的研究应着重于提高这些工具的鲁棒性，可负担性和可扩展性，同时促进跨学科的合作。关键词：植物疾病；诊断； crispr;遥感;生物传感器。引言1.1植物疾病管理
人工智能在疾病诊断中的应用前景
人工智能 (AI) 已显示出对当前和未来疾病诊断的巨大潜力。目前，人工智能诊断技术可以帮助医生解读 X 光片、核磁共振成像和计算机断层扫描等医学图像，从而做出更快、更准确的诊断。为了做出前瞻性诊断，人工智能算法还可以检查患者信息、症状和病史。随着该领域的发展，人工智能在疾病诊断中的应用预计将不断增长。未来，人工智能可用于在大量医疗数据中寻找模式，帮助在症状出现之前预测和预防疾病。此外，通过结合遗传数据、生活方式数据和环境变量，人工智能可能有助于诊断复杂的疾病。必须记住，虽然人工智能是一种强大的工具，但它不能取代合格的医务人员。相反，人工智能应该支持和改进诊断程序，增强患者护理和医疗保健效果。未来的研究和人工智能在疾病诊断中的应用必须考虑到道德问题、数据保护和持续的模型验证。
人工智能在口腔疾病诊断中的应用
目的：了解人工智能 (AI) 在口腔放射学及其应用中的作用。背景：在过去的二十年里，人工智能领域经历了惊人的进步和扩展。人工智能应用在牙科领域扮演了新的角色，如数字化数据采集、机器学习和诊断应用。材料和方法：在 2023 年 1 月 1 日之前 10 年内，在 PubMed、ERIC、Embase、CINAHL 数据库中搜索了所有概述人口、干预、控制和结果 (PICO) 问题的研究论文。两位作者独立审查了所选研究的标题和摘要，两位审查作者之间的任何差异由第三位审查员处理。两名独立研究人员使用改进的诊断准确性研究质量评估工具 (QUADAS-2) 对所有纳入的研究进行了质量评估。评审结果：经过去重、筛选标题和摘要，最终确定18篇全文进行进一步评审，其中14篇符合纳入标准，纳入本次评审。人工智能模型的应用主要集中在骨质疏松症的诊断、颌面囊肿和/或肿瘤的分类/分割以及牙槽骨吸收方面。两项（14%）研究的总体研究质量较高，六项（43%）研究的总体质量中等，另外六项（43%）研究的总体质量较低。结论：使用人工智能进行患者诊断和临床决策相对容易，该技术应被视为未来口腔诊断潜在应用的可靠方式。关键词：人工智能、计算机辅助成像、口腔诊断成像。《当代牙科实践杂志》（2023 年）：10.5005/jp-journals-10024-3465
基于人工智能的心电图（人工智能）心脏疾病诊断
图 3 使用连续小波变换生成心电图的尺度图 通过使用连续小波变换对心电图进行预处理，能量信息的差异变得更加清晰。图中的两种情况均为正常窦性心律，但转换后的尺度图显示左侧的情况在舒张期具有较强的能量产生，而右侧的情况则没有。事实上，左侧病例的心脏超声检查显示其舒张功能正常（e' 11.1 cm/s），而右侧病例的舒张功能受损（e' 6.1 cm/s）。
合成生物学：在疾病诊断中的应用
Vrushali Dhas 和 Shubhangi Warke 摘要 合成生物学是自 1970 年代以来被称为重组 DNA (rDNA) 技术或基因工程的逻辑延伸。该主题结合了这些领域内的各种学科，例如生物技术、进化生物学、分子生物学、系统生物学、生物物理学、计算机工程和基因工程。合成生物学旨在了解整个生物系统作为一个整体的工作方式，而不是研究其各个组成部分并设计新的基因组。它有可能在未来几年将该行业推向新的高度。合成生物学的进步是由 DNA 测序和 DNA 合成成本的大幅降低、CRISPR/Cas9 等复杂基因组编辑工具的开发以及信息学、计算工具和基础设施的进步推动的，这些进步促进了分析和设计的发展。这是一个相对较新的领域，其主要目的是设计和构建具有新功能的生物系统。如今，合成生物学设备正在迈出第一步，为许多生物医学挑战提供新的解决方案，例如新出现的抗菌素耐药性和癌症治疗。合成生物学的最新方法和应用包括疾病机制研究和疾病建模、药物发现和生产、疫苗开发和传染病、癌症和代谢紊乱的治疗。同样，遗传学和动物科学领域的“合成方法”也取得了进展，为调节、基因组设计和最终合成具有最佳特征的动物提供了令人兴奋的机会。合成生物学将有可能改变我们应对未来流行病的方式。通过适当的监管和检查充分释放合成生物学的力量，将使我们的社会走向更健康、更安全的未来。关键词：合成生物学、应用、诊断简介这是一个多学科的研究领域，旨在创造新的生物成分、工具和系统或重塑现有的自然系统。它融合了工程学、生物学、生物技术、生物信息学、数学和化学的概念。合成生物学分为两大类非自然分子生物学使用人工分子复制自然生物学中出现的现象，以建立人工生命。生物工程与原细胞合成生物学使用可互换的生物成分来创建不自然工作的系统。历史（来源：PubMed，关键词为“合成生物学”）
神经损伤和神经退行性疾病诊断
问题，例如阿尔茨海默氏病等慢性神经退行性疾病的发生率和急性神经损伤，例如中风，随着全球人群的寿命更长的寿命而增加。但是，这些疾病/疾病很难诊断为需要昂贵的基础设施（脑成像）和/或评估多年。早期诊断会带来独特的治疗干预机会和更好的患者预后。
实验室测试在疾病诊断中的作用
实验室测试在各种疾病的诊断和管理中很重要。这项全面的综述通过分析现有文献和研究来研究实验室测试在疾病诊断中的重要性。这项研究利用二级数据来源详细概述了实验室测试在识别和监测不同健康状况中的作用。审查首先讨论了医学实践中常用的各种实验室测试，包括血液检查，成像研究和基因检测。然后，它探讨了实验室测试在诊断多种疾病（包括慢性病和癌症）中的重要性。审查还强调了实验室测试在疾病筛查，监测治疗功效和预测疾病进展中的作用。此外，审查还解决了与实验室测试相关的挑战和局限性，例如假阳性和假阴性结果，有限的测试可用性和成本限制。它还讨论了医疗保健提供者对实验室测试结果的准确解释，以确保适当的临床决策。总体而言，这篇综述强调了实验室测试在疾病诊断和管理中的关键作用，并强调了对实验室技术的持续研究和进步以增强医疗保健结果的需求。