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预测精密医学时代的房颤
房颤（AF）是最普遍的心律不齐，可能导致严重的并发症，例如中风。人工智能（AI）已成为预测和检测AF的重要工具，机器学习（ML）模型在心电图（ECG）数据（ECG）数据中现在能够识别高危患者或预测AF的即将出现。精确医学旨在根据使用大型基因组数据集对最有可能受益的患者的特定子群来量身定制医疗干预措施。遗传研究已经确定了与AF相关的许多基因座，但是将这些知识转化为临床实践仍然具有挑战性。本文探讨了AI在Precision Medicine中对AF的潜力，并研究了其优势，尤其是与基因组学合并或比较时。AI驱动的ECG分析为早期检测和个性化治疗提供了一种实用且具有成本效益的方法，并补充了基因组方法。基于AI的AF诊断允许几乎确定的预测，从而有效地减轻了此任务的心脏病专家。在预防性识别的背景下，AI在使用ML时将预测模型的准确性从75％提高到85％。在预测AF的确切发作（实际上是不存在的）时，AI的精度率达到了74％，具有显着的附加值。利用ECG而不是基因组数据的主要优点在于它们捕获患者心脏活动中终生变化的能力。对ECG的AI驱动分析可实现动态风险评估和对治疗策略的个性化适应，从而优化患者的预后。基因组学可以为每个患者提供个性化护理。通过将AI与心电图和基因组数据集成在一起，真正的个性化护理可以实现，超过了“普通患者”模型的局限性。
与机器视觉集成的高分辨率微射流喷雾器的实时控制，用于精密杂草控制Raja，r。屠杀，哥伦比亚特区； Fennimore，
愿景，深度学习以及机器人和其他技术学，可能有助于减轻对更可持续的农业系统的需求。但是，传统的工业机器人不是为典型农业生态系统的复杂环境而设计的。农业领域中最关键的害虫控制问题之一是杂草控制，这是目前是一项劳动力的任务。因此，自动化杂草控制系统的需求很大。蔬菜场中的机器人内部杂草控制需要机器视觉，作物定位，决策和代理系统。缺乏可靠的技术来检测，定位和分类杂草和作物植物是开发针对特种蔬菜等特种耕作的完全自动化和全面的杂草管理系统的主要技术障碍。在杂草密度中等至高杂草密度的杂草田中，现有的机器人除草机变得混乱，因为它们无法解释过去的几十年，研究人员一直在尝试各种方法来实时区分杂草的杂草 - 杂草 - 杂草浓度。Lee等。 （1999）提出并开发了一个实时机器视觉系统，该系统以3 fps的速度区分了番茄植物和杂草，代表114毫米101毫米的种子线面积，允许杂草控制系统以1.20 kmh 1的速度传播。 番茄植物在75.8％的时间内正确识别，低于所需的准确性。 Lamm等。 （2002）开发了一种基于Lee El al的棉花的精确杂草映射的系统。 Slautter等。Lee等。（1999）提出并开发了一个实时机器视觉系统，该系统以3 fps的速度区分了番茄植物和杂草，代表114毫米101毫米的种子线面积，允许杂草控制系统以1.20 kmh 1的速度传播。番茄植物在75.8％的时间内正确识别，低于所需的准确性。Lamm等。（2002）开发了一种基于Lee El al的棉花的精确杂草映射的系统。Slautter等。的（1999）原型，并达到了88％的歧视精度。（2008）开发了一种多光谱的机器视觉识别系统，以对杂草的生菜作物分类，并获得90.3％的精度。Haff等。 （2011年）后来提出了一个基于X射线的作物检测系统，该系统达到了90.7％的tomatoplantsatthetthervavel speedof1.6kmh 1的检测准确性。 zhangetal。 （2012）提出了一种高光谱成像系统，以实时识别作物植物并将其与杂草区分开。 该系统在区分杂草的作物方面达到了95.8％的准确性。 有许多关于AI，机器学习，深度学习技术的研究工作，以对杂草进行分类（Bah等，2018； Osorio等，2020）。 Osorio等。 （2020）使用多光谱摄像机在生菜场和应用的SVM（支撑矢量机），Yolov3（您只看一次V3）和掩盖r e cnn（基于区域的综合神经网络）中的图像，以在杂草和作物之间进行分类，并在79％，89％，89％，89％，89％，89％，89％，89％，89％的差异Haff等。（2011年）后来提出了一个基于X射线的作物检测系统，该系统达到了90.7％的tomatoplantsatthetthervavel speedof1.6kmh 1的检测准确性。zhangetal。（2012）提出了一种高光谱成像系统，以实时识别作物植物并将其与杂草区分开。该系统在区分杂草的作物方面达到了95.8％的准确性。有许多关于AI，机器学习，深度学习技术的研究工作，以对杂草进行分类（Bah等，2018； Osorio等，2020）。Osorio等。（2020）使用多光谱摄像机在生菜场和应用的SVM（支撑矢量机），Yolov3（您只看一次V3）和掩盖r e cnn（基于区域的综合神经网络）中的图像，以在杂草和作物之间进行分类，并在79％，89％，89％，89％，89％，89％，89％，89％，89％的差异
基因组学和精密医学，科学硕士
GPM中科学和博士学位的硕士路径为学生提供了最先进的信息收集和分析技术的高级知识和培训，以便整合“ OMICS”，即“ OMICS”（生物学的分支），该分支涉及患者分子水平的全球变化数据 - 临床数据。
基于本体的建模，整合和分析，用于精密医学的异质临床，病理和分子肾脏数据
抽象的许多资源现在正在生成，加工，存储或提供与肾脏相关的分子，病理和临床数据。参考本体提供了一个支持知识，数据组织和集成的机会。肾脏精密医学项目（KPMP）团队在人类表型本体论（HPO）中贡献了329个肾脏表型术语（HPO），并确定了许多急性肾脏损伤（AKI）或慢性肾脏病（CKD）的许多子类别。肾脏组织本体论（KTAO）进口并整合了现有本体论（例如HPO，CL和Uberon）的肾脏相关术语，并代表了259个与肾脏相关的生物标志物。我们还开发了一种精确的医学元数据本体论（PMMO），以整合来自KPMP和Cellxgene资源的50个变量，并应用PMMO进行综合分析。在健康对照或AKI/CKD疾病状态下特别分析了肾脏基因生物标志物的基因表达谱。这项工作演示了基于本体的方法如何支持多域数据以及知识组织和集成以提高精度医学。引言肾脏精密医学项目（kpmp）（https://www.kpmp.org/）是一个NIH/NIDDK-FUND的财团，旨在精确地表征慢性肾脏病（CKD）的复杂性（CKD）和急性肾脏受伤（AKI）在患者水平上以提高我们的能力治疗（以提高我们的能力），以提高我们的能力（1）。虽然AKI是肾功能的突然且通常是暂时的暂时丧失，但CKD在很长一段时间内会降低肾脏功能，并可能导致末期肾脏疾病。但是，也可以观察到从AKI到CKD的过渡。AKI和CKD与涉及遗传，病理，分子，社会和环境因素的复杂发病机理有关。尽管做出了巨大的努力，但尚未完全理解肾脏疾病发展和发展的基础机制，部分原因是整合来自多个知识领域的数据的挑战。因此，整合与肾脏疾病有关的不同类型的数据应该成为进一步深入研究的主题。最近已努力生成与肾脏相关的数据，并使研究人员公开使用。人类生物分子图集计划（Hubmap）旨在开发一个开放且全球的平台来绘制人体健康细胞（2）。人类细胞地图集项目（HCA）是一个全球财团，旨在绘制人体中的每种细胞类型并开发人类细胞的3维地图集，以改变我们对生物学和疾病的理解（3）。与HCA密切相关的Cellxgene资源是一套计算工具，可帮助科学家存入，下载，查询和视觉探索策划和标准化的单细胞生物学数据集（4）。
癌症精密医学试验中的儿科衍生患者衍生的 - Xenroft模型的生物库，用于复发和难治性肿瘤
玛丽亚·埃格尼亚·马奎特（MariaEugéniaMarquet 3.23.24玛丽亚·埃格尼亚·马奎特（MariaEugéniaMarquet 3.23.24
3D细胞培养2025功能精密医学
Tingying Peng 14:35 Katja Uhlig 14:55 Jonas Golde 15:15 Coffee Break, Exhibition and Poster Viewing 15:55 Dominik Egger 16:15 Steffen Winkler 16:35 PANEL DISCUSSION 17:35 End of the Lecture Programme 18:00 Guided Tour 19:15 Conference Dinner with Poster Prize Awards
校正：精密切割肺切片
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TMCS1123 精密 250kHz 霍尔效应电流传感器，具有增强隔离工作电压、过流检测和环境场抑制功能 数据表 (Rev. C)
• 高连续电流能力：80A RMS • 坚固的增强隔离 • 高精度 – 灵敏度误差：±0.1% – 灵敏度热漂移：±20ppm/°C – 灵敏度寿命漂移：±0.2% – 失调误差：±0.2mV – 失调热漂移：±2μV/°C – 失调寿命漂移：±0.2mV – 非线性：±0.1% • 高外部磁场免疫力 • 精密零电流参考输出 • 快速响应 – 信号带宽：250kHz – 响应时间：1µs – 传播延迟：110ns – 过流检测响应：100ns • 过流检测 MASK (TMCS1123D71) • 工作电源范围：3V 至 5.5V • 双向和单向电流感应 • 多种灵敏度选项： – 范围从 25mV/A 到 150mV/A • 安全相关认证（计划中） – UL 1577 元件识别程序 – IEC/CB 62368-1
精密医学化学病理学的进步。
化学病理领域在各种疾病的诊断和管理中起关键作用，为临床决策提供了必不可少的信息。生物标志物 - 可以作为正常或异常生物学过程指标进行测量和评估的生物学分子 - 越来越多地用于诊断，预测和监测疾病的发展。在新技术和分析技术驱动的化学病理学方面的进步导致了更精确和可靠的生物标志物的发展。这些进步正在重塑疾病的诊断，尤其是在精确医学的背景下，那里的治疗是根据个人独特的遗传和分子特征来量身定制的[1]。