XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System诊断的
用于疟疾诊断的人工智能系统
摘要 — 过去几十年来，疟疾威胁一直是全球主要健康问题之一，特别是在中低收入国家。70% 的肯尼亚人口生活在疟疾流行区，由于收入不足、距离和社会文化等因素，大多数人无法获得医疗服务。尽管有各种研究尝试使用显微镜下的血涂片来对抗疟疾，但这种方法耗时且需要熟练的人员。为了有效解决这一问题，本研究引入了一种新方法，该方法将 InfoGainAttributeEval 特征选择技术和基于人工智能和机器学习 (AIML) 分类器的参数调整方法与特征相结合，以更准确地诊断疟疾类型。所提出的方法使用从 4000 个样本中提取的 100 个特征。使用人工神经网络 (ANN)、朴素贝叶斯 (NB)、随机森林 (RF) 分类器和集成方法 (Meta Bagging、随机委员会元和投票) 进行了多组实验。朴素贝叶斯的结果最好。它实现了 100% 的准确率，并在 0.01 秒内建立了模型。结果表明，所提出的方法可以准确地对疟疾类型进行分类，并且与现场报告的结果相比具有最佳效果。
肌萎缩性侧面硬化症，一种罕见的神经退行性疾病：欧洲全景和改善诊断的政治建议的评估，
使用此定位文件，该联盟旨在阐明在当今欧洲接受诊断并与之相处的含义。还强调了需要紧急服务的诊断，护理和预后的差距和需求，并就可能有助于柯尔玛的变化提出了可强制执行的政治建议。该联盟致力于继续与利益相关者和相关的欧洲政治决策者一起工作，目的是成为政治优先事项，并启动将来在未来的国家和欧洲政策和计划中考虑的基金会，以在PLWALS的生活，他们的家庭/护理人员和医疗社区负责其护理的生活中有明显的差异。
早期糖尿病检测和诊断的机器学习
在这项工作中，建议专门用于检测妊娠糖尿病（GDM）的基于机器学习（ML）的电子诊断系统。审查最近的GDM数据并概述了GDM与糖尿病前期疾病之间的紧密联系，以及我们的目标是胰岛素抵抗的未来下降和未来下降的潜力。本研究探讨了K-Nearest邻居（KNN）算法在广泛使用的PIMA Indians糖尿病数据库上的诊断中的应用。KNN算法是一种非参数，基于实例的学习方法，用于将个体归类为糖尿病或非糖尿病患者，我们的目标是评估算法的准确预测和探索影响其性能的因素的能力。该研究以数据预处理开始，包括处理丢失值，功能缩放以及将数据分解为训练和测试集。使用这些最佳拟合参数对KNN分类器进行了训练和测试。这项研究的结果揭示了一个模型在预测糖尿病诊断时精度约为0.76。这项研究研究了糖尿病患者分类的各种机器学习方法，包括召回，准确性，精度和F1评分。该研究讨论了超参数调整，数据预处理和数据处理不平衡的重要性在实现最佳KNN模型性能中的重要性。最后，这项研究显示了如何使用PIMA Indians糖尿病数据库来投射KNN算法。调查结果表明，KNN可以作为早期糖尿病的可行工具，为在医疗保健和预测建模中更广泛的应用铺平道路。
在新诊断的多发性骨髓瘤中自体干细胞移植后维持疗法的作用：代表EBMT的慢性恶性肿瘤工作党的考虑。
总结多发性骨髓瘤的最新治疗进展已导致患者预后的重大证明。自体内乳节性干细胞移植后的维持疗法（AHCT）现在已成为护理标准，已被证明可以延长和加深治疗反应。目前，Lenalidomide仍然是在欧洲和美国批准维护的单一药物，如果可以容忍，则继续进行直到疾病进展。但是，治疗景观正在迅速扩展，并且患者的最佳个性化维护方法变得越来越复杂。对高风险疾病患者的治疗结果仍然很差，并且该人群的维护选择也尚不清楚。本评论文章评估了有关已建立的维护方法的最新文献。它进一步分析了正在进行的研究，使用组合和新型药物，探索维持方案，细胞遗传学高危疾病患者的维护方法以及最小的残留疾病反应反应适应的策略，这些策略反映了当前不断发展的治疗范式。
传染病诊断的创新
Uroimmun一直为医疗实验室诊断创建创新的解决方案已有35年以上的历史，其核心竞争力在感染诊断中。Eurommmun的产品基于广泛的技术，并在内部开发和生产。其血清学系列包括酶联免疫吸附测定（ELISA），化学发光免疫测定（CHLIA），间接免疫荧光测定（IFA）和免疫印迹，以检测针对许多不同病毒，细菌，细菌和帕拉斯菌的抗体。特殊的亲和力格式允许将急性与过去感染区分开，脑脊液分析支持中枢神经系统感染的诊断。对于直接病原体检测，eurommun已为一系列参数开发了多重微阵列和实时PCR测试。所有分析都可以使用最先进的工具和软件充分自动化，以提高效率和标准化。欧洲免疫感染产品用于许多医学领域，例如，呼吸道疾病，胃肠道感染，tick传播疾病，可预除疫苗可预测的疾病，性传播感染，妊娠感染，相关感染，mycoses，mycoses，mycoses，以及新出现的疾病以及新出现的疾病和副作用。
诊断的人造尿生物标志物探针| dr-ntu
摘要|尿液分析是用于医疗保健监测和疾病诊断的广泛使用的医学测试。然而，传统的尿液分析依赖于诊断敏感性和特异性有限的内源性生物标志物。为了解决这些问题，已经设计了分子光学探针与体内疾病生物标志物相互作用并产生人工尿生物标志物（AUB）。然后将AUB排出尿液中，以通过尿液分析远程检测疾病。在这篇综述中，我们首先引入AUB探针（AUBP），并强调了AUB对内源性尿生物标志物的好处。然后，我们讨论了这些探针两类的设计原理，即固有的AUBPS和AUB分泌纳米探针，并在尿液测试中使用相应的检测方式。最后，我们总结了AUBPS在疾病诊断中的应用，并讨论了当前推进其临床翻译的挑战和策略。[H1]简介尿液分析是一种古老的诊断测试，目前仍用于健康监测和疾病诊断。最初被称为尿液镜检查，是由医师建立的，这些医师是通过颜色，气味，味道和尿液的尿液中经验诊断为疾病的数千年前1。自1600年代以来，显微镜的引入使尿液中的晶体，铸件和细胞的观察到了尿液分析的能力2。在现代临床实践中，尿液分析被认为是最常见，简单和微创筛查检查。这些尿液分析中的进步使患者有能力采取积极的方法来解决自己的健康。它为临床医生提供了有关患者一般健康状况的有价值信息，包括水合水平，酸中毒，碱性病，尿路感染，糖尿病，糖尿病和肝脏或肾脏疾病3,4。除了在医院环境中进行测试外，护理点测试（POCT）设备和设备的开发（例如“智能厕所”）进一步促进了患者的自我诊断5,6。例如，妊娠试验是检测人绒毛膜促性腺营养素（HCG）7的最常见的自我诊断测定法，并且商业半定量量尺可同时检测到尿液8中的数十个代谢物。
使用深度学习的胸部X射线图像可变诊断的定量评估模型
这项研究的目的是证明使用深度学习模型在定量评估临床发现中通常会根据常规方案使用二进制测试结果进行二进制测试结果。胸部X射线是用于检测多种疾病的最常用的诊断工具，通常是定期检查的一部分。然而，当涉及可以限制为正常范围内但不被视为与疾病有关的发现时，医师发现的阈值可能会有所不同，因此有必要定义一种新的评估方法并量化它。这种方法的实施在时间和劳动方面都是困难而昂贵的。在这项研究中，总共使用83,005张胸部X射线图像来诊断胸膜增厚和脊柱侧弯的常见发现。一种新颖的方法，用于评估医生判断图像以使这些发现的可能性的概率。所提出的方法成功地使用了仅在二进制注释数据上训练的深度学习模型，成功地量化了Physicians的发现的变化。还证明，使用卷积神经网络进行一般图像分析以及基于矢量量化变异自动编码器的新知识的深度学习模型，可以将开发的方法应用于转移学习，其高相关性高0.89至0.97。
人工智能对心血管疾病诊断的影响：ifra Chaudhary 1,2，Hassan Anwar 3，1病理学系
决策，全部不依赖明确的编程说明。在心脏病诊断的背景下，可以使用ML分析患者的各种健康指标，例如性别，年龄，家族病史，胆固醇水平，血压和生活方式因素5。此分析有助于开发可以估计个体心脏病风险的预测模型，最终促进早期诊断和干预措施6。深度学习（DL）是ML的一个子集，在最近引起了极大的关注，因为它的能力有效，有效地处理了大型数据集7。dl算法利用人工神经网络创建输入数据的层次表示，从本质上模仿了人类大脑的结构和功能8。在心脏病诊断中，DL可以分析超声心动图，心电图和血管造影等医学图像，以检测患者心脏异常，例如冠状动脉缩小，心脏瓣膜功能障碍或心律失常9。图1表示AI在CVD疾病中的作用。图1：人工智能在心血管疾病中的潜力
BSC_CON_2.02基因测试：遗传疾病诊断的外显子组和基因组测序原始政策日期：2022年6月1日生效日期：MA
1。可用时至少有3代的完整家族史（或符号为何不符号）2。概率表3的完整详细描述。任何以前的基因检测结果（例如染色体微阵列/CMA，单基因或小面板）4。如果没有进行过以前的测试，则该成员的临床表现不符合良好描述的综合征，该综合征（例如，可以进行特定的测试（例如，单基因测试，CMA））5。外显子测试可能避免的任何侵入性测试6。为什么遗传病因可能是临床和历史发现II的可能解释。标准基因组测序（81425，81426，81427，0209U，0212U，0213U，0265U，0267U）被认为是研究的。iii。重复上述适应症的重复标准外显子组测序（不是重新分析*）可能是
癌症治疗，药物输送，诊断的进步...
摘要本评论文章概述了金纳米颗粒（AUNPS）在生物医学中的应用，重点是它们在癌症治疗，药物递送，诊断和组织再生中的使用。AuNP的独特光学特性允许光热治疗（PTT），而其柔性表面化学能够通过靶向配体和治疗剂进行功能化。广泛的研究证明了使用近红外（NIR）激光照射在各种肿瘤模型中AuNP介导的光热消融的有效性。通过具有转铁蛋白，叶酸和透明质酸等配体的AUNP平台的工程来实现主动肿瘤靶向。将AUNP与化学疗法和免疫疗法结合在一起已显示出协同的治疗益处。此外，AuNP已被广泛探索为药物和基因的携带者。通过采用刺激反应性聚合物，脂质和介孔二氧化硅，研究人员可以精确控制货物在细胞内的释放。在诊断领域，AUNP的等离子特性已被利用用于光声成像，并且在哨兵淋巴结的映射中已证明了成功的临床翻译。此外，AUNP构建体克服了与血脑屏障（BBB）相关的挑战，从而有效地向中枢神经系统（CNS）递送了挑战。在再生医学中，功能化的AUNP与生长因子结合使用时，在刺激造成骨，肌发生，血管生成和组织再生等过程中表现出显着的潜力。此外，发现它们通过免疫调节和促进血运重建来加速伤口愈合。此外，使用基于AUNP的水凝胶和支架为组织工程应用提供了至关重要的结构支持。AUNP平台的多功能性为肿瘤学，药物输送，诊断和再生疗法领域的挑战提供了有希望的解决方案。正在进行的优化工作具有将这些策略从实验室转化为临床应用的巨大希望。