XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System疾病诊断
基于机器学习的人工智能在心血管疾病诊断、预测和分类中的临床应用
AI 是计算机科学的一个领域，旨在模仿人类的思维过程、学习能力和知识存储。5 机器学习是实现 AI 的方法之一，通常指系统通过算法从数据中获取信息的过程。机器学习大致可分为监督学习和非监督学习。监督学习和非监督学习之间有两个主要区别。首先，监督学习使用已标记有 1 个或多个标签（如属性、特征或分类）的数据，而非监督学习使用未标记的数据。5 其次，监督学习侧重于分类，包括将观察结果分为几个子集（例如，将心电图分类为心房颤动 (AF)、窦性心律或其他），
基于机器学习的人工智能在心血管疾病诊断、预测和分类中的临床应用
人工智能是计算机科学的一个领域，旨在模仿人类的思维过程、学习能力和知识存储。5 机器学习是实现人工智能的方法之一，通常指系统通过算法从数据中获取信息的过程。机器学习大致可分为监督学习和无监督学习。监督学习和无监督学习之间有两个主要区别。首先，监督学习使用已标记有 1 个或多个标签（如属性、特征或分类）的数据，而无监督学习使用未标记的数据。5 其次，监督学习侧重于分类，即将观察结果分为几个子集（例如，将心电图分类为心房颤动 (AF)、窦性心律或其他），以及
结构和功能脑网络与图神经网络联合嵌入用于精神疾病诊断
摘要 — 多模态脑网络从结构和功能两个方面表征了不同脑区之间的复杂连接，为精神疾病分析提供了一种新方法。最近，图神经网络 (GNN) 已成为分析图结构数据的事实上的模型。然而，如何使用 GNN 从多模态的脑网络中提取有效表示仍然很少被探索。此外，由于脑网络不提供初始节点特征，如何设计信息节点属性并利用边缘权重让 GNN 学习仍未得到解决。为此，我们为多模态脑网络开发了一种新型多视图 GNN。具体来说，我们将每种模态视为脑网络的一个视图，并采用对比学习进行多模态融合。然后，我们提出了一个 GNN 模型，该模型利用消息传递方案，通过基于度统计和脑区连接传播消息。在两个现实世界疾病数据集（HIV 和双相情感障碍）上进行的大量实验证明了我们提出的方法相对于最先进基线的有效性。
EEG-GCNN：使用领域引导图卷积神经网络增强基于脑电图的神经系统疾病诊断
本文提出了一种基于图卷积神经网络 (GCNN) 的新型方法，用于改进使用头皮脑电图 (EEG) 诊断神经系统疾病的方法。尽管脑电图是用于神经系统疾病诊断的主要测试之一，但基于脑电图的专家视觉诊断的灵敏度仍然约为 50%。这显然表明需要先进的方法来降低检测异常头皮脑电图的假阴性率。在此背景下，我们重点关注如何区分神经系统疾病患者的异常头皮脑电图（最初被专家归类为“正常”）与健康个体的头皮脑电图。本文的贡献有三方面：1）我们提出了 EEG-GCNN，这是一种用于 EEG 数据的新型 GCNN 模型，可以捕捉头皮电极之间的空间和功能连接；2）使用 EEG-GCNN，我们对上述假设进行了首次大规模评估；3）使用两个大型头皮 EEG 数据库，我们证明 EEG-GCNN 明显优于人类基线和经典机器学习 (ML) 基线，AUC 为 0.90。
统一卷积稀疏变换器用于脑电图原始数据的疾病诊断、监测、药物开发和治疗效果预测
简单总结：脑电图为大脑活动提供了宝贵的见解，具有多种医疗用途，包括诊断、监测、药物发现和治疗评估。我们提出了一种人工智能模型，该模型经过独特优化，通过直接处理原始数据来分析脑电图信号。该模型通过空间通道注意和稀疏变压器编码等专用组件捕获脑电图中复杂的空间和时间模式。经过广泛评估，我们的模型在检测脑部疾病和分类精神药物方面表现出很高的准确性。通过自动学习原始脑电图数据的表示，它可以很好地适应疾病、受试者和任务。该模型的端到端学习能力和任务多功能性构成了一个强大且广泛适用的自动脑电图分析解决方案。我们相信它有潜力显著推进基于脑电图的诊断和个性化医疗。
利用便携式脑电图筛查阿尔茨海默病的病理：神经退行性疾病诊断方法的进步
全球有超过 5500 万人患有痴呆症，目前与痴呆症相关的年度费用估计为 1.3 万亿美元。此外，患者数量和相关费用还将继续增加 (1)。痴呆症已成为全世界严重的社会和经济问题，因此需要紧急解决。2021 年，美国食品药品监督管理局 (FDA) 加速批准了针对淀粉样蛋白 β (A b ) 聚集体的单克隆抗体 aducanumab，这是首个获批直接针对阿尔茨海默病 (AD) 核心病理生理的药物。此后，FDA 还在 2023 年传统批准了第二种针对 AD 基本病理生理的药物 lecanemab-irmb。这些批准开创了 AD 研究、早期生物标志物支持的诊断和生物特异性治疗的新时代 (2)。最近一项使用正电子发射断层扫描 (PET) 的研究显示，在先前诊断为 AD 的患者中，A b 聚集体的阳性率仅为 63.8% ( 3 )。临床上 AD 诊断并不总是依赖于通过脑脊液 (CSF) 测定或 PET 确认的 AD 病理存在（即 AD 生物标志物阳性）；理想情况下，这些应该是开始疾病改良疗法的先决条件 ( 2 )。生物标志物的识别可能是侵入性的或昂贵的，并且只能在拥有最先进设备的医院进行 ( 4 )。这些局限性凸显了在迅速增长的痴呆症患者群体中广泛用于筛查的筛查评估的必要性。脑电图 (EEG) 是一种用于在临床实践中识别生物标志物而不受这些限制的工具。 EEG 信号源自电磁场，源于宏观尺度上皮质神经元的相互作用 ( 5 )。因此，EEG 被视为确定痴呆相关疾病中突触功能障碍和恶化的功能性生物标志物的主要候选方法 ( 6 )。EEG 是一种非侵入性方法，以其经济实惠、广泛可用和对大脑功能状态的敏感性而闻名 ( 7 )。最近，EEG 已被用作筛查和辅助诊断痴呆症的有前途的检查方法 ( 8 )，并产生与神经退行性疾病相关的神经生理学发现 ( 7 )。
2024年国际生物医学科学协会论坛- 癌症免疫疗法： 突破与挑战
3:25 pm - 3:55 pm Prof. Xinghua Gao ( 中国医科大学 ) 主题：从临床角度探讨温和局部热疗在对抗皮肤和宫颈 HPV 感染中的 免疫佐剂作用 3:55 pm - 4:25 pm Prof. Jiayu Liao ( 美国加州大学河滨分校 ) 主题：靶向细胞内信号阈值以增强癌症治疗的免疫反应 4:25 pm - 4:55 pm Prof. Mingye Feng ( 美国希望之城癌症研究治疗中心 ) 主题：基于巨噬细胞的癌症免疫治疗 4:55 pm - 5:25 pm Prof. Yaron Ilan ( 以色列希伯来大学 ) 主题：基于约束- 紊乱原理的第二代人工智能系统在改善免疫疾病诊断 和提高免疫疗法效果中的应用 5:25 pm - 5:40 pm Prof. Yanhong Shi ( 美国希望之城综合癌症中心 ) 主题：基于人类多能干细胞的癌症免疫治疗
非侵入性疾病诊断的晚期仿生纳米材料
在现代社会中，癌症的发生率，炎症性疾病，神经系统疾病，代谢疾病和心血管疾病正在上升。这些疾病不仅给患者造成身体和精神痛苦，而且还会给社会带来巨大负担。早期，对这些疾病的无创诊断可以减轻患者的身体和精神疼痛和社会压力。 迫切需要对非侵入性疾病标志物检测，大规模疾病筛查和早期诊断的高级材料和方法。 仿生材料是合成材料，旨在具有生物相容性或可生物降解，然后开发用于医疗行业。 近年来，随着纳米技术的发展，已经引入了各种具有先进特性的仿生医学材料。 仿生纳米材料在生物传感，生物成像和其他领域取得了长足的进步。 疾病诊断中仿生纳米材料的最新进步引起了极大的兴趣。 然而，尚未审查仿生纳米材料在疾病诊断中的应用。 本综述特别关注仿生纳米材料在非侵入性疾病标志物检测和疾病诊断中的潜力。 第一部分着重于不同种类的晚期仿生纳米材料的特性和特征。 在第二部分中，综述了使用生物传感器和基于生物传感器和生物成像的最新方法，以非侵入性疾病诊断的仿生纳米材料进行审查。早期，对这些疾病的无创诊断可以减轻患者的身体和精神疼痛和社会压力。迫切需要对非侵入性疾病标志物检测，大规模疾病筛查和早期诊断的高级材料和方法。仿生材料是合成材料，旨在具有生物相容性或可生物降解，然后开发用于医疗行业。近年来，随着纳米技术的发展，已经引入了各种具有先进特性的仿生医学材料。仿生纳米材料在生物传感，生物成像和其他领域取得了长足的进步。疾病诊断中仿生纳米材料的最新进步引起了极大的兴趣。然而，尚未审查仿生纳米材料在疾病诊断中的应用。本综述特别关注仿生纳米材料在非侵入性疾病标志物检测和疾病诊断中的潜力。第一部分着重于不同种类的晚期仿生纳米材料的特性和特征。在第二部分中，综述了使用生物传感器和基于生物传感器和生物成像的最新方法，以非侵入性疾病诊断的仿生纳米材料进行审查。此外，在第三部分中描述了仿生纳米材料的现有问题和未来发展。仿生纳米材料的应用将为非侵入性疾病标记物检测，大规模临床筛查和诊断提供一种新颖而有希望的诊断方法，从而促进具有更好的检测性能和全球临床公共卫生发展的设备的开发。
