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金属氧化物纳米粒子作为 MDR 转移性乳腺癌治疗和诊断的进展
乳腺癌的异质性具有不同的临床和组织学形式，是导致有效乳腺癌疗法成功率低的主要原因。乳腺癌可能因多种原因而有所不同，包括细胞来源、导致乳腺癌的分子变化以及患者的脆弱性和免疫防御能力。乳腺癌可根据遗传异质性进行分类。18 – 20根据层次聚类，乳腺癌主要分为四种类型：（1）正常永生化，（2）管腔细胞样（管腔 A 和管腔 B），（3）HER2（人类表皮生长因子受体 2）或 ERB-B2 和（4）三阴性乳腺癌（TNBC）（基底样和紧密连接蛋白低）。在不同类型的乳腺癌中，TNBC（缺乏三种常见标记物，雌激素 (ER)、孕酮 (PR) 和 HER2）是最具侵袭性的，预后低，存活率低。根据 Lehman 等人的研究，孟加拉国 Sylhet 3114 沙贾拉尔科技大学化学系的六种分子亚型。电子邮件：subhan-che@sust.edu
基于快速阻抗测量的电池实时健康状态诊断的开发
基于快速阻抗测量的电池实时健康状态诊断的开发 / Locorotondo E.；Cultrera V.；Pugi L.；Berzi L.；Pierini M.；Lutzemberger G.。- 在：JOURNAL OF ENERGY STORAGE。- ISSN 2352-152X。- ELETTRONICO。- 38：（2021），第 1-12 页。[10.1016/j.est.2021.102566]
在可变工作条件下滚动轴承故障诊断的增强合奏学习方法
摘要：确保滚动轴承的平稳运行需要精确的故障诊断。特别是，在不同的工作条件下识别故障类型在实践工程中具有重要意义。因此，我们提出了一种加固集合方法，用于在不同的工作条件下诊断滚动轴承断层。首先，设计了一个加固模型来选择最佳的基础学习者。分层随机抽样用于从原始训练数据中提取四个数据集。强化模型分别由这四个数据集培训，我们获得了四个最佳基础学习者。然后，稀疏的ANN被设计为集合模型，并且可以成功识别可变工作条件下的故障类型的增强学习模型。进行了广泛的实验，结果证明了所提出的方法比其他智能方法具有优越性，具有显着的实践工程益处。
焦点组织病理学：对可解释的多模式诊断的多模式方法的综述
乳腺癌检测中的精度和及时性对于改善患者预后至关重要。传统的诊断方法主要依赖于单峰方法，但是医学数据分析的最新进展使得超越了传统成像技术以外的各种数据源。本评论认真研究了将组织病理学图像与基因组数据，临床记录和患者历史记录相结合的变革潜力，以提高多模式诊断技术的诊断准确性和全面性。它探讨了早期，中间和晚期融合方法，以及先进的深层多模式融合技术，包括编码器架构，基于注意力的机制和图形神经网络。提供了多模式任务的最新进步，例如视觉问题答案（VQA），报告生成，语义细分和跨模式检索，突出显示了生成AI和视觉语言模型的利用。此外，审查还深入研究了可解释的人工智能（XAI）在阐明复杂诊断算法的决策过程中的作用，强调了对透明性和可解释性的关键需求。通过展示解释性的重要性，我们演示了XAI方法（包括毕业，摇摆，石灰，可训练的注意力和图像字幕），增强诊断精度，增强临床医生的认识和促进患者的参与。该评论还讨论了最新的XAI发展，例如X-Vars，Legrad，Langxai，LVLM-Interpret和Ex-ILP，以证明它们在多模式乳腺癌检测中的潜在效用，同时识别关键的研究差距并提出未来的指导，以推进该文件。
通过血液生物标志物进行中风鉴别诊断的机器学习方法
摘要 — 中风是指血凝块阻塞大脑某个区域的血液供应（缺血性中风）或动脉破裂或出血（出血性中风）。中风后寻求医疗救治可能会增加存活机会并减少长期脑损伤。神经影像学有助于确定治疗对象和治疗方式，尽管它成本高昂、并非总是可行，并且可能有禁忌症。这些限制导致这些再灌注治疗未得到充分利用。使用能够持续区分缺血性中风和脑出血的血液生物标志物组可能非常有益且易于部署。因此，本研究描述了一种加速和改善中风诊断的系统。使用四种机器学习算法：支持向量机 (SVM)、自适应神经模糊推理系统 (ANFIS)、K 最近邻 (KNN) 和决策树 (DT)，我们旨在找到有希望用于鉴别中风诊断的血液生物标志物候选物。我们创建了一个两阶段二元分类器模型，将中风组与正常组进行分类，然后将分配给中风组的实例分为缺血性组和出血性组。根据我们的数据，我们的研究结果表明，在区分埃及患者的中风方面，SVM 比 ANN、ANFIS 和 DT 更好。最重要的血液特征是绝对 (ABS) 中性粒细胞、肌酸磷酸激酶 (CPK)、中性粒细胞/中性粒细胞和白细胞 (WBC) 计数/白细胞实验室测试，这些测试可作为中风诊断的关键和重要指征。所选特征和两阶段二元分类器以更高的准确度进行区分（缺血性和出血性患者）。这种识别和分类脑中风的方法准确、易于使用且经济高效。
因复发性胃神经内分泌肿瘤诊断的自身免疫性胃炎一例
随着消化内镜检查的普及，越来越多的病例被诊断出来，这也引发了对AIG的研究。我们报告一例AIG患者的病例，该患者3年内两次在胃镜检查中发现胃神经内分泌肿瘤(GNET)，后接受内镜手术被确诊。患者因胃镜检查中发现GNET复发，入院接受内镜黏膜下剥离术(ESD)。患者3年前因胃镜检查发现GNET而接受过ESD。最近再次进行胃镜检查发现胃体及胃底黏膜严重萎缩，胃窦溃疡，胃体两处黏膜隆起。病理学提示为2级(G2)-GNET，再次行ESD。患者还患有缺铁性贫血和甲状腺功能障碍，胃泌素升高，胃蛋白酶原 I (PG I) 和 PG I/II 降低。因此诊断为 AIG。复发性 GNET 病例，尤其是同时伴有贫血和甲状腺功能异常的病例，可能会出现 AIG。除了对症治疗外，临床医生还必须评估患者的整体状况。
用于淋巴水肿和脂肪水肿鉴别诊断的生成人工智能
2023 年 5 月同一天，一位经验丰富的淋巴水肿从业者 (AM) 评估了两个品牌的生成式 AI 的反应有效性：Bard（Alphabet Inc [Google 的母公司]，加利福尼亚州，版本 2.0.1）和 ChatGPT（Open AI，加利福尼亚州，版本 3.01，2023 年）。根据常见的临床知识和当前的证据基础，以主观尺度评估了反应有效性，包括无效、可能有效和有效。Bard 和 ChatGPT 都接受过大量医疗信息数据集的训练，因此能够快速访问和处理文本查询。为了进行鉴别诊断，这两个系统都可以为从业者提供基于文本输入的可能诊断列表。
人工智能在提高患者诊断的准确性和效率方面的作用。
人工智能 (AI) 曾经只存在于科幻小说中，如今已牢牢扎根于现代医学领域，彻底改变了患者的诊断方式。凭借其处理大量数据、识别细微模式和做出精确预测的能力，AI 正在成为寻求更准确、更有效的患者诊断的强大盟友。本文将踏上 AI 与医疗保健的交汇之旅，揭示 AI 在提高患者诊断的准确性和效率方面发挥的变革性作用。AI 在医疗保健领域的发展历程可谓非同寻常。从最初在医学成像中的应用到如今进军各种医学专业，AI 的发展反映了对创新的不懈追求以及利用技术改善患者护理的承诺。AI 能力的核心在于其数据分析能力。AI 算法可以以惊人的速度和精度筛选大量数据集，包括电子健康记录、医学图像、基因组图谱，甚至可穿戴设备数据。这种分析能力使人工智能能够识别出细微的异常和相关性，甚至最敏锐的人类观察者也可能无法发现这些异常和相关性 [1]。
分析化学的年度审查分子诊断的当前和未来景观
核酸测试是现代分子诊断的基石。This review describes the current status and future directions of molecular diagnostics, focusing on four major techniques: polymerase chain reaction (PCR), next-generation sequencing (NGS), isothermal amplification meth- ods such as recombinase polymerase amplification (RPA) and loop-mediated isothermal amplification (LAMP), and clustered regularly interspaced short palindromic repeats （CRISPR）基于基于检测方法。我们探索每种技术的优点和局限性，描述每个技术如何与其他技术重叠或补充，并检查当前的临床产品。本综述为分子诊断的景观提供了广泛的观点，并突出了这个快速发展的领域的潜在未来方向。
