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人工智能对微生物诊断的影响
摘要：传统的微生物诊断方法面临许多障碍，例如样品处理、培养困难、错误识别和确定易感性的延迟。人工智能 (AI) 的出现通过快速而精确的分析显著改变了微生物诊断。尽管如此，人工智能的采用也伴随着道德考虑，需要采取措施维护患者隐私、减轻偏见和确保数据完整性。本综述研究了传统的诊断障碍，强调了标准化程序在样品处理中的重要性。它强调了人工智能在微生物诊断中的重大影响，特别是通过机器学习 (ML)。本文探讨了人工智能的最新进展，特别是 ML 方法，展示了它们对微生物分类、微生物相互作用理解和显微镜能力增强的影响。本综述对人工智能在微生物诊断中的实用性进行了全面评估，指出了其优势和挑战。一些案例研究包括 SARS-CoV-2、疟疾和分枝杆菌，这些案例研究说明了人工智能在快速准确诊断方面的潜力。卷积神经网络 (CNN) 在数字病理学、自动细菌分类和菌落计数中的应用进一步凸显了人工智能的多功能性。此外，人工智能改善了抗菌药物敏感性评估，有助于疾病监测、疫情预测和实时监测。尽管存在一些局限性，但将人工智能整合到诊断微生物学中提供了强大的解决方案、用户友好的算法和全面的培训，有望在医疗保健领域实现范式转变。
测量诊断的标准化方法...
市售的拟人模型在诊断能量范围内可能与患者不等效。美国国家标准协会 (ANSI) 28 和设备和放射健康中心 (CDRH) 13,14,15 开发了丙烯酸和铝制模型。AAPM 对改进的 ANSI 模型和 CDRH 模型进行了比较测试。此比较测试的结果如表 3 所示。应当注意的是，CDRH 模型的患者等效性已在临床上得到证实。可用于比较目的的 CDRH 模型的全国皮肤入口暴露数据已在表 1 中给出。可用于诊断投影的改进的 ANSI 和 CDRH 模型的描述如下：
诊断的ENCR建议基础
背景在欧洲，许多基于人群的癌症登记处正在收集，通常或针对某些特定项目，以及与癌症阶段和治疗有关的数据。常规收集临床数据是可能的，例如，在注册新癌症和/或通过将事件案例与外部信息来源（例如医院出院和门诊记录，健康保险报销数据或药物处方）联系起来时，可以通过主动注册方法进行临床数据。尽管诊断处的癌症阶段收集得很好，但收集治疗数据的原则在欧洲一级并未标准化。此数据允许：•监视治疗模式； •评估遵守临床指南的依从性； •评估人口水平的新治疗•识别卫生服务访问中的不平等现象以使用治疗数据，必须确保其在欧洲一级的可比性。这需要在欧洲基于欧洲的癌症注册表中对变量进行协调。分析此类数据的能力对于每个个人/地区以及欧洲委员会降低癌症死亡率并改善患者预后的举措特别感兴趣。癌症诊断，诊断阶段和治疗阶段是欧洲殴打癌症计划的一些关键支柱，该计划旨在提供更好的整合和全面的癌症护理，并评估对优质护理和药物的可及性2。在这种情况下，欧洲癌症登记委员会（ENCR）指导委员会和欧洲委员会联合研究中心（JRC）于2021年6月成立了治疗数据协调工作组，以建议收集治疗数据，并反思基于欧洲人群癌症癌症的治疗变量的指南。
癌症检测和诊断的技术进步
cancer是全球的主要公共卫生问题，是导致死亡的主要原因，[1]造成六分之一的死亡。主要的挑战是在早期阶段准确诊断它。分子水平的方法和仪器的最新进展癌症的诊断变得准确，精确并挽救了人类的生命。人类疾病也被认为是遗传因素与环境因素之间相互作用的原因。早期检测研究面临的挑战主要属于五个广泛类别1。了解早期癌症的生物学2。确定开发CER的风险 -查找和验证癌症检测生物标志物4。开发早期检测的准确技术5。评估早期检测方法。在未来几年中，预计生物信息学和代谢组学等分子诊断将在癌症检测中起关键作用，[2,3]一种用于肺癌检测传统的方法 -
植物病毒诊断的最新进展与挑战
准确及时地诊断植物病毒感染对有效控制疾病和维持农业生产力起着关键作用。植物病毒诊断的最新进展大大扩展了我们检测和监测农作物病毒病原体的能力。本综述讨论了诊断技术的最新进展，包括传统方法和最新创新。酶联免疫吸附测定和基于 DNA 扩增的测定等传统方法由于其可靠性和准确性而仍然被广泛使用。然而，下一代测序和基于 CRISPR 的检测等诊断技术提供了更快、更灵敏和更具体的病毒检测。本综述强调了用于植物病毒诊断的检测系统的主要优势和局限性，包括传统方法、生物传感器技术和先进的基于序列的技术。此外，它还讨论了市售诊断工具的有效性和现代诊断技术面临的挑战，以及改进明智疾病管理策略的未来方向。了解现有诊断方法的主要特征将使利益相关者能够选择最佳的病毒威胁管理策略并确保全球粮食安全。
猫糖尿病更新：诊断的见解和...
温哥华，加拿大糖尿病是猫中两种最常见的内分泌疾病之一。这是一组异质性疾病，其中胰岛素产生降低或组织细胞对胰岛素的影响有抗性，从而导致葡萄糖稳态受损。从临床角度来看，无论原因如何，糖尿病（DM）由于其压力引起的高血糖而在CAT中诊断和治疗都可能具有挑战性。随着时间的流逝，这种情况的患病率从10,000分（1970年）中的8个增加到了兽医教学医院（Prahl）的10,000名（1999年）中的124个。发生的频率似乎随着地理位置的不同而变化（瑞典猫（Sallander}的0.21％；英国为0.43％（McCann}（McCann}；澳大利亚猫的0.74％（Lederer 2009}）（Lederer 2009}），英国和澳大利亚缅甸在3.7和3菲尔德上都有明显的代表。与匹配的非burmese猫相比，澳大利亚，新西兰和英国的缅甸猫的禁食葡萄糖浓度更高，葡萄糖耐受性较低（Lederer 2005}。它似乎是在这些缅甸人（O'Leary}。病理生理学综述胰岛素是在进餐后分泌的，以促进三种主要组织中的葡萄糖，脂肪和氨基酸的利用和储存：肝脏，肌肉和脂肪。轻度胰岛素缺乏导致摄取的营养物质转移到组织中，导致轻度至中度高血糖。由于没有胰岛素可用于将葡萄糖输送到细胞中，因此会发生同时减肥的细胞和多形皮。（O'Brien）严重的胰岛素缺乏症不仅会阻碍组织吸收摄入的燃料，而且还会导致明显的补偿性葡萄糖过量产生，并过度动员人体的蛋白质和脂肪储存。结合胰高血糖素过量（相对或绝对），这会导致脂肪酸向肝脏的递送增加，它们对酮体的氧化（β-羟基丁酸苯甲酸酯，乙酸乙酸酯，丙酮和丙酮）以及酮酸病的临床状态。用它浸泡的葡萄糖（高血糖）用它溢出到尿液吸水中。这会导致多尿和代偿性多型。人类糖尿病中1型和2型糖尿病之间的分类和分化，1型是指在通常苗条，年轻且容易出现酮症的人中看到的胰岛素依赖性状况。是由免疫介导的β细胞耗竭引起的，导致绝对胰岛素缺乏。2型DM通常发生在老年人，通常肥胖，但不容易发生酮症酸中毒。潜在的问题是胰岛素受体和后受体缺陷之一，会干扰组织的胰岛素摄取。这种胰岛素抵抗和相关的高血糖会导致β细胞产生更多的胰岛素，因此该状态是相对胰岛素缺乏症之一。2型至少可以控制体重减轻，饮食和口服降血糖剂。通常，糖尿病是老年人，经常超重的猫的疾病，类似于人类的2型糖尿病。风险因素包括体重> 7公斤，年龄较大（> 10岁），男性，绝育。iApp与胰岛素共归因。henso表明，非糖尿病猫的身体状况评分（BCS）的提高与循环浓度的IAPP和胰岛素增加有关。肥胖的猫似乎在胰岛素分泌中有缺陷，以及对胰岛素的较低组织敏感性。与人类2型不同，到糖尿病的诊断时，大多数猫是胰岛素依赖性的，尽管不容易酮症发生。除了这些差异之外，猫还可能患上继发于内分泌病（肢端肿瘤或肾上腺皮质心脏主义）或药物治疗（糖皮质激素和孕激素）的糖尿病。炎症是易感个体患糖尿病的另一个公认的诱发因素。Franchini在分子水平上表明，通过Toll-Gate受体识别的分子，损伤内分泌胰腺组织识别细菌或病毒感染引起的炎症。尚不清楚胰腺炎是否是一种重要的合并症（福卡达），还是a）炎症来源与其他部位或b）胰腺炎由于β细胞细胞凋亡而发展。此外，在猫中，胰岛淀粉样蛋白沉积物被认为会干扰胰岛素的分泌，并且口服降糖（例如促囊磺酰氟烷）实际上可能会增加胰岛淀粉样蛋白酶多肽（IAPP）的沉积。胰岛淀粉样变性发生在90％的2型DM的人类中。胰岛淀粉样变性发生在90％的2型DM的人类中。
基于模型的故障诊断的稳健残差生成...
为了保证安全运行和任务完成，必须尽早诊断自动系统中的任何故障。基于模型的技术已被广泛认为是诊断故障的可行且有效的方法，并且需要被监控系统的数学模型。成功的基于模型的故障诊断的先决条件是对建模不确定性具有令人满意的稳健性。本论文研究并进一步发展了稳健残差生成技术在基于模型的故障诊断中的理论和应用，首先研究并回顾了基于模型的故障诊断的基本原理。然后提出了一些设计稳健残差生成器的策略。本论文提出了一种用于稳健残差生成的新型全阶未知输入观测器结构，然后使用该结构设计方向和最小方差残差。然后非常详细地介绍了故障诊断的特征结构分配方法。提出了一种在扰动解耦设计中分配右观测器特征向量的新算法。然后使用扰动解耦残差生成来诊断喷气发动机系统示例中的故障。为了促进这一应用，提出了几种技术来推导近似扰动分布矩阵。这些技术扩大了扰动解耦残差生成方法的应用范围。鲁棒性
计算开关电路所有诊断的量子算法
故障本质上是随机的，而大多数人造系统（尤其是计算机）的工作方式是确定性的。这就需要将概率论与数学逻辑、自动机和开关电路理论联系起来。本文通过量子信息理论提供了这种联系，这是一种直观的方法，因为量子物理学遵循概率定律。在本文中，我们提供了一种使用基于门的量子计算机计算开关电路诊断的新方法。该方法基于将代表故障的量子位叠加并同时计算所有（通常是指数级）诊断的想法。我们通过经验将诊断的量子算法与基于 SAT 和模型计数的方法进行了比较。对于组合电路的基准，我们在估计故障的真实概率时建立了小于百分之一的误差。
脑肿瘤指南 新诊断的 Al ...
第 1 章：发现脑肿瘤时您需要了解的信息 1 发现颅骨肿块 1 诊断过程 2 神经系统检查 3 影像学检查 3 分子评估 4 活检 5 概述 5 手术期间活检 5 针刺活检 5 替代活检 6 诊断范围/延迟 7 概述 7 评估范围 7 促成和刺激肿瘤生长的关键遗传标记 8 时机/延迟 13 诊断结果 14 了解您的癌症诊断事实 15 原发性肿瘤与转移性肿瘤 16 原发性肿瘤 16 转移性肿瘤 16 最常见的原发性脑肿瘤 17 胶质瘤概述 17 星形细胞瘤 18 胶质母细胞瘤 (GBM) 20 少突胶质细胞瘤 21 髓母细胞瘤 22 室管膜瘤 22 脑膜瘤23 儿童脑癌/DMG/DIPG 23 肿瘤存在多长时间？ 24 级别（定义） 25 分类汇总表 26 级别（如何确定） 26 概述 26 级别确定因素 27