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神经病学革命
人工智能 (AI) 已成为神经病学领域的一种强大工具，对神经系统疾病的诊断和治疗产生了重大影响。最近的技术突破使我们能够获得与神经病学许多方面相关的大量信息。神经科学和人工智能有着悠久的合作历史。除了巨大的潜力之外，我们还遇到了与数据质量、道德以及将数据科学应用于医疗保健的固有困难相关的障碍。神经系统疾病由于其复杂的表现和多变性而带来了复杂的挑战。通过自动执行图像解释任务，AI 算法可以准确识别大脑结构并检测异常。这加快了诊断速度并减少了医疗专业人员的工作量。治疗优化受益于 AI 模拟，它可以模拟不同的场景并预测结果。这些 AI 系统目前可以执行生物系统的许多复杂感知和认知能力，例如物体识别和决策。此外，AI 正在迅速被用作神经科学研究的工具，改变了我们对大脑功能的理解。它能够彻底改变我们所知的医疗保健，使其成为一个人类和机器人合作为患者提供更好护理的系统。图像分析活动（例如识别特定大脑区域、计算大脑体积随时间的变化以及检测脑部扫描中的异常）可以由人工智能系统自动执行。这减轻了放射科医生和神经科医生的压力，同时提高了诊断的准确性和效率。现在很明显，尖端人工智能模型与高质量临床数据相结合将增强神经系统疾病的预后和诊断模型，从而允许在整个医疗保健环境中提供专家级临床决策辅助。总之，人工智能与神经病学的融合彻底改变了诊断、治疗和研究。随着人工智能技术的进步，它们有望进一步解开神经系统疾病的复杂性，从而改善患者护理和生活质量。人工智能与神经病学的共生让我们看到了创新和同情心融合重塑神经医疗保健的未来。本摘要简要概述了人工智能在神经病学中的作用及其变革潜力。
革命性神经病学
人工智能（AI）已成为神经病学领域的强大工具，严重影响了神经系统疾病的诊断和治疗。最近的技术突破使我们获得了与神经病学许多方面相关的大量信息。神经科学和AI拥有悠久的协作历史。在巨大的潜力上，我们遇到了与数据质量，道德和在医疗保健中应用数据科学的固有困难有关的障碍。神经系统疾病由于其复杂的表现和可变性而构成了复杂的挑战。自动化图像解释任务，AI算法准确地识别大脑结构并检测异常。这可以加速诊断并减少医疗专业人员的工作量。治疗优化受益于对不同情况和预测结果的AI模拟的好处。这些AI系统目前可以执行生物系统的许多复杂的知觉和认知能力，例如对象识别和决策。此外，AI迅速被用作神经科学研究的工具，改变了我们对大脑功能的理解。它具有彻底改变医疗保健的能力，因为我们知道它进入了一个系统，在该系统中，人类和机器人合作为患者提供更好的护理。图像分析活动，例如识别特定的大脑区域，计算随时间的计算大脑体积的变化以及检测脑扫描异常可以由AI系统自动化。这减少了放射科医生和神经科医生的压力，同时提高了诊断准确性和效率。现在很明显，与高质量的临床数据相结合的尖端人工智能模型将导致神经疾病中的预后和诊断模型增强，从而允许跨医疗保健环境的专家级临床决策辅助工具。总而言之，AI与神经病学的整合彻底改变了诊断，治疗和研究。随着AI技术的发展，他们承诺将进一步揭示神经系统疾病的复杂性，从而改善患者护理和生活质量。AI和神经病学的共生，可以瞥见创新和同情融合神经医疗保健的未来。此摘要提供了AI在神经病学及其变革潜力中的作用的简洁概述。
革命性的神经病学：人工智能在推进诊断和治疗中的作用
人工智能 (AI) 已成为神经病学领域的强大工具，对神经系统疾病的诊断和治疗产生了重大影响。最近的技术突破使我们能够获得与神经病学许多方面相关的大量信息。神经科学和人工智能有着悠久的合作历史。除了巨大的潜力之外，我们还遇到了与数据质量、道德以及将数据科学应用于医疗保健的固有困难相关的障碍。神经系统疾病由于其复杂的表现和多变性而带来了错综复杂的挑战。通过自动执行图像解释任务，AI 算法可以准确识别大脑结构并检测异常。这加快了诊断速度并减少了医疗专业人员的工作量。治疗优化受益于 AI 模拟，它可以模拟不同的场景并预测结果。这些 AI 系统目前可以执行生物系统的许多复杂感知和认知能力，例如物体识别和决策。此外，AI 正在迅速被用作神经科学研究的工具，改变了我们对大脑功能的理解。它能够彻底改变我们所知的医疗保健，使其成为一个人类和机器人协作为患者提供更好护理的系统。图像分析活动，例如识别特定大脑区域、计算大脑体积随时间的变化以及检测脑部扫描中的异常，都可以由 AI 系统自动执行。这减轻了放射科医生和神经科医生的压力，同时提高了诊断的准确性和效率。现在很明显，尖端人工智能模型与高质量临床数据相结合将带来增强的神经系统疾病预后和诊断模型，从而允许在医疗保健环境中提供专家级临床决策辅助。总之，人工智能与神经病学的结合彻底改变了诊断、治疗和研究。随着人工智能技术的进步，它们有望进一步解开神经系统疾病的复杂性，从而改善患者护理和生活质量。人工智能与神经病学的共生让我们看到了未来，创新和同情心将汇聚在一起，重塑神经医疗保健。本摘要简要概述了人工智能在神经病学中的作用及其变革潜力。
临床医生的人工智能指南 - Pure
关于深度学习模型（机器学习的一个高级子领域，以神经网络为特征）。9 虽然本综述确定了该领域的 20,000 多项研究，但其中只有不到 1% 的研究具有足够高质量的设计和报告，可以纳入荟萃分析。需要清晰透明地报告适合人工智能研究的方法和结果。如果没有这一点，读者就无法判断报告的结果在潜在偏见来源的背景下是否合理，以及此类研究的结果在多大程度上可重复和可推广。随着报告指南的引入，例如《综合试验报告标准》（CONSORT）10 和《系统评价和荟萃分析的首选报告项目》11，医学文献中报告的完整性得到了实质性改善。在诊断领域应用类似的报告标准更具挑战性，没有一个标准适用于所有诊断模型。诊断准确性研究报告标准 12 指南仅涉及单项测试评估的准确性研究，而多变量诊断概率函数则最好通过透明报告个体预后或诊断的多变量预测模型 (TRIPOD) 来解决。13 随着人工智能在医学领域的兴起，来自其他领域、具有不同研究背景和出版文化的研究人员进入了医学领域。虽然医学界已经习惯于遵守商定的国际报告标准，但在统计学、数学或计算科学等其他领域，这一点似乎并不那么突出。眼科一直是人工智能健康革命的领导者，尤其关注能够根据成像执行诊断或分级任务的算法的生成。因此，眼科健康已成为人工智能领域创新的试验台，并提供了丰富的案例来源，以说明机器学习算法在医学应用中的潜力，以及此类研究的设计和报告方面的缺陷。应报告的关键信息包括：技术规格（例如，使用了哪种光学相干断层扫描 [OCT] 设备）；背景研究环境和队列信息（例如，资格/选择标准、人口统计、临床环境、时间段、地理位置、入组方式、患者流量、缺失数据）；以及数据处理方式（例如，文件图像增强、裁剪、存储文件格式）。14 值得注意的是，ML 模型具有其他技术方面，但目前的报告指南尚未全面解决这些方面。作为回应，对几个报告的扩展
如何批判性地评价机器学习研究
关于深度学习模型（机器学习的一个高级子领域，以神经网络为特征）。9 虽然本综述确定了该领域的 20,000 多项研究，但其中只有不到 1% 的研究具有足够高质量的设计和报告，可以纳入荟萃分析。需要清晰透明地报告适合人工智能研究的方法和结果。如果没有这一点，读者就无法判断报告的结果在潜在偏见来源的背景下是否合理，以及此类研究的结果在多大程度上可重复和可推广。随着报告指南的引入，例如《综合试验报告标准》（CONSORT）10 和《系统评价和荟萃分析的首选报告项目》11，医学文献中报告的完整性得到了实质性改善。在诊断领域应用类似的报告标准更具挑战性，没有一个标准适用于所有诊断模型。诊断准确性研究报告标准 12 指南仅涉及单项测试评估的准确性研究，而多变量诊断概率函数则最好通过透明报告个体预后或诊断的多变量预测模型 (TRIPOD) 来解决。13 随着人工智能在医学领域的兴起，来自其他领域、具有不同研究背景和出版文化的研究人员进入了医学领域。虽然医学界已经习惯于遵守商定的国际报告标准，但在统计学、数学或计算科学等其他领域，这一点似乎并不那么突出。眼科一直是人工智能健康革命的领导者，尤其关注能够根据成像执行诊断或分级任务的算法的生成。因此，眼科健康已成为人工智能领域创新的试验台，并提供了丰富的案例来源，以说明机器学习算法在医学应用中的潜力，以及此类研究的设计和报告方面的缺陷。应报告的关键信息包括：技术规格（例如，使用了哪种光学相干断层扫描 [OCT] 设备）；背景研究环境和队列信息（例如，资格/选择标准、人口统计、临床环境、时间段、地理位置、入组方式、患者流量、缺失数据）；以及数据处理方式（例如，文件图像增强、裁剪、存储文件格式）。14 值得注意的是，ML 模型具有其他技术方面，但目前的报告指南尚未全面解决这些方面。作为回应，对几个报告的扩展
如何批判性地评价机器学习研究
关于深度学习模型（机器学习的一个高级子领域，以神经网络为特征）。9 虽然本综述确定了该领域的 20,000 多项研究，但其中只有不到 1% 的研究具有足够高质量的设计和报告，可以纳入荟萃分析。需要清晰透明地报告适合人工智能研究的方法和结果。如果没有这一点，读者就无法判断报告的结果在潜在偏见来源的背景下是否合理，以及此类研究的结果在多大程度上可重复和可推广。随着报告指南的引入，例如《综合试验报告标准》（CONSORT）10 和《系统评价和荟萃分析的首选报告项目》11，医学文献中报告的完整性得到了实质性改善。在诊断领域应用类似的报告标准更具挑战性，没有一个标准适用于所有诊断模型。诊断准确性研究报告标准 12 指南仅涉及单项测试评估的准确性研究，而多变量诊断概率函数则最好通过透明报告个体预后或诊断的多变量预测模型 (TRIPOD) 来解决。13 随着人工智能在医学领域的兴起，来自其他领域、具有不同研究背景和出版文化的研究人员进入了医学领域。虽然医学界已经习惯于遵守商定的国际报告标准，但在统计学、数学或计算科学等其他领域，这一点似乎并不那么突出。眼科一直是人工智能健康革命的领导者，尤其关注能够根据成像执行诊断或分级任务的算法的生成。因此，眼科健康已成为人工智能领域创新的试验台，并提供了丰富的案例来源，以说明机器学习算法在医学应用中的潜力，以及此类研究的设计和报告方面的缺陷。应报告的关键信息包括：技术规格（例如，使用了哪种光学相干断层扫描 [OCT] 设备）；背景研究环境和队列信息（例如，资格/选择标准、人口统计、临床环境、时间段、地理位置、入组方式、患者流量、缺失数据）；以及数据处理方式（例如，文件图像增强、裁剪、存储文件格式）。14 值得注意的是，ML 模型具有其他技术方面，但目前的报告指南尚未全面解决这些方面。作为回应，对几个报告的扩展
基于图像的手术伤口感染识别的机器学习方法：范围审查
背景：手术部位感染 (SSI) 频发，对患者和医疗保健系统造成影响。目前，由于需要临床医生进行手动评估，远程监控手术伤口受到限制。基于机器学习 (ML) 的方法近期已用于解决术后伤口愈合过程的各个方面，并可用于提高远程手术伤口评估的可扩展性和成本效益。目的：本综述旨在概述用于从图像中识别手术伤口感染的 ML 方法。方法：我们按照 JBI（乔安娜·布里格斯研究所）方法对用于 SSI 视觉检测的 ML 方法进行了范围界定审查。纳入了任何术后背景下的参与者的手术伤口感染识别报告。未涉及 SSI 识别、手术伤口或未使用图像或视频数据的研究被排除在外。我们于 2022 年 11 月在 MEDLINE、Embase、CINAHL、CENTRAL、Web of Science 核心合集、IEEE Xplore、Compendex 和 arXiv 中搜索了相关研究。对检索到的记录进行了双重筛选以确定是否符合条件。使用数据提取工具绘制相关数据图表，以叙述方式描述并使用表格呈现。对 TRIPOD（个体预后或诊断的多变量预测模型透明报告）指南的使用情况进行了评估，并使用 PROBAST（预测模型偏倚风险评估工具）评估偏倚风险 (RoB)。结果：总共有 10 条筛选出的独特记录符合资格标准。在这些研究中，临床背景和手术程序各不相同。所有论文都开发了诊断模型，但没有一篇进行外部验证。使用传统 ML 和深度学习方法从大多为彩色的图像中识别 SSI，所用图像的数量从不到 50 张到数千张不等。此外，至少有4项研究报告了10个TRIPOD项目，但少于4项研究报告了15个项目。PROBAST评估显示，9项研究被认定为总体RoB较高，1项研究的RoB总体不明确。结论：基于机器学习的图像识别手术伤口感染的研究仍属新兴领域，需要标准化报告。未来应解决与图像采集、模型构建和数据源差异相关的局限性。
NMR光谱窗口对SARS-COV-2感染对循环细胞因子的血浆脂蛋白和代谢产物的系统性影响
摘要：为了研究SARS-COV-2感染的全身代谢效应，我们分析了人类血浆中的1 H NMR光谱数据，并与多个血浆细胞因子和趋化因子和趋化因子和趋化因子（并行测量）共同建模。因此，在从SARS-COV-2 RRT-PCR阳性患者（n = 15，具有多个样本时间点）和年龄相匹配的健康对照（N = 34的CORMED-CCR）中，在SARS-COV-2 RRT-PCR阳性患者（n = 15，n = 15，n = 15）中记录的血浆中收集了600 MHz 1 h溶剂抑制的单脉冲，自旋回波和2D J分解光谱。测试了SARS-COV-2阴性的Uenza样临床症状（n = 35）。我们将单脉冲NMR光谱数据与体外诊断研究（IVDR）的信息进行了比较，以了解从原始1D NMR数据中提取的定量脂蛋白促蛋白（112个参数）。所有NMR方法都对使用单个NMR方法的对照组和SARS-COV-2阴性患者对SARS-COV-2阳性患者进行了高度显着歧视，从而给出了有关疾病诱导的现场版本的不同诊断信息。选定患者的纵向轨迹分析表明，在恢复阶段没有可检测的病毒的个体中，代谢恢复是不完整的。我们观察到四个血浆细胞因子簇，它们表达了与多种脂蛋白和代谢产物的复杂统计关系。IL-18，IL-6和IFN-γ与IP-10一起，RANTES与LDL1-4亚构件表现出很强的正相关性，并且与多个HDL亚段的负相关性。包括以下内容：群集1，包括MIP-1β，SDF-1α，IL-22和IL-1α，与多个增加的LDL和VLDL亚隔离相关；群集2，包括IL-10和IL-17A，仅与脂蛋白蛋白相关。群集3，包括IL-8和MCP-1，与多种脂蛋白成反比。总体而言，这些数据表明了与SARS COV-2感染的多级细胞免疫反应与血浆脂蛋白相互作用的多级免疫反应，从而使疾病的强烈和特征性免疫代谢表型相互作用。我们观察到，呼吸道恢复阶段和无测试病毒的一些患者在代谢上仍然是高度异常的，这表明这些技术在评估全身恢复中的新作用。关键字：血浆，Covid-19，Sars-Cov-2，NMR光谱，单脉冲，自旋回波，IVDR，代谢表型，生物标志物，诊断模型，脂蛋白■简介
Ferronostics：利用 PET 测量肿瘤亚铁来预测对铁靶向癌症疗法的敏感性
尽管几十年来人们已经知道癌症对铁有着无尽的渴望，但直到最近才出现了一种化学方法，利用这种改变的状态进行治疗，即针对癌细胞中扩大的细胞浆不稳定铁池 (LIP)。最先进的治疗方法包括与 LIP 反应产生细胞毒性自由基物质（在某些情况下还会释放药物有效载荷）和加剧 LIP 诱导的氧化应激以引发铁死亡的分子。在患者中有效地实施 LIP 靶向疗法需要生物标记来识别那些 LIP 升高最高、因此最有可能死于 LIP 靶向干预的肿瘤。为了实现这一目标，我们测试了肿瘤对新型 LIP 感应放射性示踪剂 18 F-TRX 的摄取是否与肿瘤对 LIP 靶向疗法的敏感性一致。方法：在 10 个皮下和原位人类异种移植模型中体内评估了 18 F-TRX 的摄取。优先考虑神经胶质瘤和肾细胞癌，因为这些肿瘤在 Broad Institute 癌细胞系百科全书中具有最高的 STEAP3（一种将三价铁还原为亚铁氧化状态的氧化还原酶）相对表达水平。在携带 U251 或 PC3 异种移植瘤的小鼠中比较了 LIP 激活的前药 TRX-CBI（可释放 DNA 烷化剂 CBI）的抗肿瘤作用，这两种肿瘤分别具有高和中等水平的 18 F-TRX 摄取。结果：18 F-TRX 显示出广泛的肿瘤蓄积范围。抗肿瘤评估研究表明，TRX-CBI 强烈抑制了 U251 异种移植瘤（具有最高 18 F-TRX 摄取量的模型）的生长。此外，抗 U251 肿瘤作用显著高于 PC3 肿瘤作用，这与治疗前肿瘤中 18 F-TRX 确定的 LIP 相对水平一致。最后，剂量测定研究表明，成年雄性和雌性小鼠的估计有效人体剂量与其他 18 F 基成像探针相当。结论：据我们所知，我们报告了第一个证据，即可以使用分子成像工具预测肿瘤对 LIP 靶向治疗的敏感性。更一般地说，这些数据为核治疗诊断模型带来了新的维度，表明需要成像来原位量化亚稳态生物分析物的浓度以预测肿瘤药物敏感性。