XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System诊断
基于机器学习算法的冠状动脉疾病的诊断支持向量机，人工神经
已经对数据挖掘在包括CAD在内的疾病诊断中的应用进行了各种研究； [9,10]将建议的模型与基于PSO的自适应神经融化推理系统（PSO -ANFIS）进行了比较。结果表明，建议的模型优于PSO -ANFIS模型。建议的模型还具有2个重要好处：（1）它很快学习，（2）响应迅速。对于大型准确的数据集，快速学习和快速响应能力的重要性很重要。[11] Jackins等。进行了一项研究，以找到可用数据集中诊断糖尿病，冠心病和癌症的模型。他们使用幼稚的贝叶斯分类和随机森林（RF）分类算法进行数据集的分类。结果表明，三种疾病的RF模型的准确性高于幼稚贝叶斯分类器的精度值。[12] Das等。使用统计分析系统，引入了一种诊断心脏病的方法。神经网络集合方法位于提议系统的中心。从从克利夫兰心脏病数据库中获得的数据中获得的分类准确性为89.01％。另外，在心脏病的诊断中分别获得了80.95％和95.91％的敏感性和特异性。[14] Dutta等。[13] Olaniyi和Oyedotun提出了一个基于人工神经网络（ANN）的三步模型来诊断心绞痛，其精度为88.89％。提出了具有卷积层的有效神经网络。他们提出的模型在预测冠心病方面的准确性达到了77％。该模型还能够比传统方法（例如支持向量机（SVM）和RFS）更准确地预测负面案例。[15]
用于诊断生长激素缺乏症的Macimorelin
对于麦克莫利林的5.1 ng/ml的关点，估计的灵敏度为93％，未经调整模型的特异性为97％。在调整年龄和BMI时，这些值保持不变，但在调整性别时会略有变化。在评估整个研究人群时，对于麦克莫林测试和胰岛素耐受性测试，使用相同的临界点，导致测试之间一致性的阳性（87.1％），阴性（93.6％）和总体（90.7％）。对于两种测试，使用5.1 ng/ml的截止点，这些临界点高于协议水平。，5.1 ng/mL的截止点提供了最大特异性（96％）和高灵敏度（92％），并且在同一截止点（87％）处的胰岛素公差测试非常吻合（87％）。
以腰椎穿刺为金标准的增强Flair磁共振成像对脑膜炎的诊断准确性
2019 年 6 月 23 日至 2020 年 3 月 22 日，在 Wah Cantt 第三医院接受脑膜炎检查。材料和方法：通过非概率目的抽样，共纳入 173 名患者。我们的研究纳入了年龄在 2 至 70 岁之间、性别不限且根据临床表现疑似患有脑膜炎的患者。本研究排除了禁用增强 MRI 和腰椎穿刺的患者、确诊为脑膜炎的患者和不同意接受检查的患者。所有患者均以 0.2 毫升/秒的速度接受静脉注射造影剂钆。钆后 T1W 和钆后 FLAIR 图像由顾问放射科医生获取和评估。将发现记录在规定的表格上。对患者进行随访并从实验室收集腰椎穿刺结果。结果：平均年龄为 26.4±23.5 岁，范围从 2 岁至 70 岁。 173 名患者中，98 名（56.6%）为男性，75 名（43.4%）为女性。临床表现如下：喂养不良、易怒和嗜睡 86 人（49.7%），头痛 137 人（79.2%），恶心/呕吐 125 人（72.3%），颈部僵硬 89 人（51.4%），意识水平改变 132 人（76.3%），癫痫发作 78 人（45.1%）和局部神经功能障碍 45 人（26%）。以腰椎穿刺金标准为诊断标准，增强 MRI FLAIR 诊断脑膜炎的灵敏度为 91%，特异性为 85%，PPV 为 87.6%，NPV 为 89.4%，诊断准确率为 88.4%。以腰椎穿刺金标准为标准，增强 MRI T1W 在脑膜炎诊断中的诊断准确率显示敏感性 60.2%、特异性 77.5%、PPV 75.6%、NPV 62.6% 和诊断准确率 68.2%。结论：与增强 T1W 序列相比，增强 FLAIR 序列在检测脑膜增强方面具有更高的敏感性和特异性。因此，对于所有怀疑患有脑膜炎的患者，应将增强 FLAIR 序列作为常规序列添加到 MRI 脑部方案中。
加泰罗尼亚新诊断2型糖尿病患者的临床特征和心血管危险因素的控制程度
1个糖尿病的流行病学研究小组，来自主要关注（DAP-CAT）小组，巴塞罗那的支持单位，大学研究所的基金会西班牙，加泰罗尼亚中部2领土管理，加泰罗尼亚卫生研究院，西班牙度假胜地，支持加泰罗尼亚中央的研究Jordi Gol和Gurina（Idiapjgol），St. Buth Bages，西班牙，西班牙，西班牙，卫生主题，西班牙，西班牙，7洛杉矶研究所圣保罗，西班牙巴塞罗那，1个糖尿病的流行病学研究小组，来自主要关注（DAP-CAT）小组，巴塞罗那的支持单位，大学研究所的基金会西班牙，加泰罗尼亚中部2领土管理，加泰罗尼亚卫生研究院，西班牙度假胜地，支持加泰罗尼亚中央的研究Jordi Gol和Gurina（Idiapjgol），St. Buth Bages，西班牙，西班牙，西班牙，卫生主题，西班牙，西班牙，7洛杉矶研究所圣保罗，西班牙巴塞罗那，
利用人工智能进行自我诊断的医疗聊天机器人
摘要：医疗保健对于健康生活非常重要。但是，如果您有健康问题，就很难寻求医疗帮助。建议的概念是开发一个医疗聊天机器人，该聊天机器人可以采用人工智能来分析疾病并生成与医生讨论的病情相关的必要信息。医疗聊天机器人的建立是为了降低医疗成本并改善获取医疗知识的途径。一些聊天机器人充当医疗手册，帮助患者了解自己的疾病并改善健康状况。如果用户能够诊断多种疾病并提供所需的数据，他们肯定可以从聊天机器人中受益。文本诊断机器人使患者能够参与对其药物问题的分析，并根据症状提供个性化的分析报告。因此，人们对自己的健康和个人稳定性有自己的看法。
人工智能在改变患者护理和诊断流程中的作用
人工智能 (AI) 在医疗行业内患者护理和诊断流程的变革中发挥着越来越重要的作用。本文探讨了机器学习、自然语言处理和计算机视觉等 AI 技术对提高诊断准确性、简化患者护理和增强临床工作流程的变革性影响。通过分析最近的进展和案例研究，本文重点介绍了 AI 驱动的工具如何支持早期疾病检测、个性化治疗计划和患者数据的有效管理。它还探讨了与 AI 实施相关的潜在挑战和道德考虑，例如数据隐私和算法偏差。本文最后概述了 AI 在医疗保健领域的未来方向，强调需要继续研究、跨学科合作和监管框架，以最大限度地发挥 AI 的优势，同时解决潜在风险。通过这一探索，本文旨在全面了解 AI 在推进患者护理和诊断实践方面的作用，最终有助于建立更有效、更公平的医疗保健系统。
1 诊断人力资本作为制约因素...
发展机构的走廊上普遍宣扬人力资本对发展的重要性，而发展中国家的政策制定者经常面临的最重要问题之一就是受过教育的青年失业。尽管经济合作与发展组织 (OECD) 国家提供的证据显示，人力资本积累与经济增长加速相关，但发展中国家为改善受教育机会和教育质量所做的大量努力平均而言并未转化为人均收入的提高。此外，各国人均受教育程度和人均产出的差异朝着相反的方向发展，近乎普及的教育减少了人均受教育程度，而人均收入差距却扩大了。1 我们如何调和这些看似矛盾的立场？问题在于一些发展中国家拥有相对丰富的技能，但其他制约因素阻碍了这些技能的需求和利用？还是因为学校教育没有培养技能，所以现有的学校教育和培训计划无法满足对人力资本的需求？或者是对人力资本和相对丰富技能的需求，但劳动力市场失灵阻碍了技术人员被雇用？在本要素中，我们认为这个难题的答案取决于国家特定的因素，并提出了一个框架来评估一个国家人力资本的改善是否可以合理地预期对经济增长产生影响。我们什么时候可以预期人力资本要素供应的改善有利于增长？索洛（1956）提出将经济产出建模并研究为具有互补投入的生产函数：物质资本和劳动力，以及取决于技术进步水平的生产率要素。曼昆、罗默和韦尔（1992）通过纳入人力资本的概念引入了一个增强模型。该模型假设资本收益递减——随着资本积累的增加，储蓄和投资资本的激励减少——导致人均收入水平由储蓄率、人口增长和技术进步（所有都是外生变量）决定。根据这些假设，人均产出增长是外生的：任何生产要素供应的永久性增加都将导致暂时的正增长率，从而使收入水平发生永久性转变。由此带来的经济增长只能是过渡性的。在此背景下，对人力资本存量的投资会导致收入水平转变，但不会促进增长。