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用于 COVID-19 诊断的电容式免疫传感器
COVID-19 已在全球蔓延，早期发现是控制其传播和预防重症病例的关键。然而，必须使用不同的策略开发诊断设备，以避免在大流行情况下因测试需求量大而导致测试制造所需物资短缺。此外，一些热带和亚热带国家还面临着登革热和寨卡病毒的流行，这些病毒在早期阶段症状相似，并且在血清学测试中存在交叉反应。在此，我们报道了一种基于电容检测严重急性呼吸综合征冠状病毒 2 (SARS-CoV-2) 刺突蛋白的定性免疫传感器，SARS-CoV-2 是 COVID-19 的病原体。该传感器装置在 1 kHz 频率下表现出良好的信噪比 (SNR)，登革热和寨卡病毒 NS1 蛋白的电容变化绝对值（| Δ C| = 1.5 ± 1.0 nF 和 1.8 ± 1.0 nF）明显小于刺突蛋白（| Δ C| = 7.0 ± 1.8 nF）。在优化条件下，当 | Δ C| > 3.8 nF 时，所建立的生物传感器能够指示样品中含有目标蛋白，由截止值 (CO) 决定。该免疫传感器是使用叉指电极开发的，该电极需要一个带有简单电路的测量系统，该电路可以小型化以实现即时检测，为 COVID-19 诊断提供了一种替代方法，尤其是在寨卡病毒和登革热同时发生的地区。
植物病原体诊断的便携式解决方案
植物病原体的日益流行对全球粮食安全和农业可持续性构成了严峻挑战。传统的诊断方法虽然准确，但往往耗时、耗资源，不适合实时现场应用。便携式诊断工具的出现代表了植物病害管理的范式转变，可以快速、现场检测病原体，准确度高，且技术专长极少。本综述探讨了便携式诊断技术的开发、部署和未来潜力，包括手持式分析仪、智能手机集成系统、微流体技术和芯片实验室平台。我们研究了这些设备背后的核心技术，例如生物传感器、核酸扩增技术和免疫测定，重点介绍了它们在各种农业环境中检测细菌、病毒和真菌病原体的适用性。此外，这些设备与物联网 (IoT)、人工智能 (AI) 和机器学习 (ML) 等数字技术的集成正在改变疾病监测和管理。虽然便携式诊断在速度、成本效益和用户可访问性方面具有明显优势，但与灵敏度、耐用性和监管标准相关的挑战仍然存在。纳米技术、多重检测平台和个性化农业领域的创新有望进一步提高便携式诊断的有效性。通过全面概述当前技术并探索未来方向，本综述强调了便携式诊断在推进精准农业和减轻植物病原体对全球粮食生产影响方面的关键作用。
对AI对诊断的影响的全面审查和...
摘要 - 由于医疗保健中人工智能（AI）的快速采用，医疗创新的新时代已经开始，这正在改变患者护理和医疗实践的许多方面。在本研究中检查了AI在医疗保健中的各种应用，特别着重于医学成像，量身定制的治疗路径，道德问题，药物开发，临床实践整合和心理健康领域。每个部分探讨了AI应用程序的潜在优势，困难和可能的未来方向，以阐明AI如何改变医疗程序。人工智能（AI）算法正在通过提高速度和准确性来改变医学成像分析领域的疾病检测和患者护理结果。人工智能（AI）支持的个性化治疗途径根据独特的患者概况优化了干预措施，为更高效或以患者为中心的医疗保健打开了大门。随着AI的影响力扩大，包括透明度，隐私和算法偏见在内的道德问题至关重要，因此必须在技术发展和道德行为之间保持仔细的平衡。AI对药物研究的影响广泛，可以更快地识别前瞻性候选者和治疗个性化。强大的基础设施，开放式沟通和AI与人类专业知识的一致性是将AI整合到临床实践中所必需的。虽然AI和心理健康的交集使早期发现，个性化治疗和持续支持是可能的，但道德考虑对于保护患者的安全和数据隐私仍然至关重要。医疗保健从业人员，AI开发人员，研究人员，伦理学家和患者之间的合作成为整个研究的反复主题。跨学科的合作使AI驱动的解决方案是由道德，负责任和以患者为中心的护理创建，测试和应用的。在技术进步和道德责任之间取得健康平衡的奉献精神对于应对AI的困难是必要的，因为它的革命潜力继续在追求更好的医疗保健和福祉方面出现。
扩大诊断的范围： - 数字优势
本文强调了远程诊断在推进普遍健康覆盖范围（UHC）中的关键作用，尤其是在弥合城市和农村地区之间的医疗保健差距方面。通过利用远程医疗和远程诊断的进步，印度可以增加获得诊断服务的访问，提高效率和准确性，降低成本并使医疗保健更加负担得起。将来，远程诊断对于专门的医疗治疗必不可少，从而可以在地理距离之间共享医学图像和专业知识。但是，远程诊断的成功实施取决于解决一些关键挑战，包括互联网连接，数据保护和监管框架。对基础设施的投资，启用政策的制定以及促进患者和医疗保健提供者之间的信任对于从远程诊断的好处而言至关重要。
诊断诊断的市场研究 - 模仿 - 设备 -
本关于印度诊断医学成像设备行业的市场研究报告（专注于MRI和CT扫描），此处包含的信息仅用于一般目的，并且基于研究中出现的广泛趋势和观点。本报告并非旨在详尽，也不提供与该行业有关的任何问题的完整摘要，也不是法律文件，可以用于任何法律或其他法律诉讼的目的。该报告依赖于主要数据，包括调查，利益相关者的互动和集中的小组讨论。假定在市场研究过程中提供的信息是完整的，准确的，并且不是误导的。印度竞争委员会（“委员会”/“ CCI”）对数据的准确性，可靠性，完整性或从中提出的推论没有承担任何责任或法律责任。
糖尿病诊断的护理标准：HbA1c
$ - 没有特定的方法数据，可以预期，HBF水平超过10-15％的水平会干扰免疫测定和硼酸盐亲和力。↑ - 干扰会导致更高的结果。*文献表3中的数据相互矛盾：测量HBA1C和影响干扰的最常用技术[124]。
脑瘫诊断的神经运动评估
痉挛，肌张力障碍，僵硬，肌张力慢速运动（痉挛捕获？）o量表 - 修改的Ashworth量表（MAS）•运动范围（ROM）•强度（手动肌肉测试1-5）•深肌腱反射（DTR），clonus？
用于前列腺癌诊断的辅助人工智能
延长诊断时间的两个因素是玻璃载玻片的额外染色和要求第二意见。一项研究中，病理学家要求对 Paige Prostate 进行免疫组织化学染色和第二意见的次数明显减少。32 在另一项研究中，Paige Prostate 的病理学家在独立审查中最初推迟的 288 个 WSI 中正确诊断了 287 个（99.7%）。研究人员将此定义为效率提高，或避免了额外的检查或咨询。29 然而，辅助审查导致在独立审查中最初正确的 114 张图像中的 112 张（98.2%）被推迟，这代表了一些效率损失。29 有 Paige Prostate 经验的临床医生告诫采用者 AI 对诊断模式的影响，可能会导致不必要的护理或随访。27 他们建议监测 AI（包括 Paige Prostate）对报告模式的影响。27
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。
建模、控制和诊断的创新方法...
航空发动机智能控制系统实验室是为了解决技术大学上述问题而成立的。该实验室最近刚刚迎来了成立 5 周年的第一个里程碑，旨在成为科希策技术大学框架内具有科学意义的一项举措，该大学今年将庆祝成立 60 周年。该实验室由三个部门联合成立：航空电子系、航空工程系和控制论与人工智能系。主要想法是在涡轮喷气发动机上设计、实施和测试现实世界条件下的渐进式建模、控制和诊断算法。我们选择涡轮轴发动机 TS-20/21 作为我们的目标，因为它已经逐步退役，并且仍在非飞行条件下的旧飞机上供应。该发动机已改装排气喷嘴，形成小型涡轮喷气发动机 MPM-20/21。这种小型发动机具有相似的热力学特性和正常尺寸的发动机，价格实惠，因此适合使用渐进算法进行实验室实验 [1, 10, 15, 20]。