XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System诊断系统
设计一个计算机辅助的诊断系统，用于心脏全面检测和放射学报告一代
抽象的胸部X射线（CXR）是用于心理评估的常规诊断工具，具有高度的成本效益和多功能性。然而，随着放射科医生评估的扫描数量越来越多，它们可能会遇到疲劳，这可能会阻碍诊断的准确性并减缓报告的生成。我们描述了计算机辅助诊断（CAD）管道启动计算机视觉（CV）和自然语言程序（NLP），该诊断（NLP）对公开可用的模拟物数据集进行了培训。我们执行图像质量评估，查看标签，基于分割的心脏肿大严重性策略，并将严重性分类的输出用于基于大语言模型的报告生成。四位认证的放射科医生评估了CAD管道的产出准确性。Across the dataset composed of 377,100 CXR images and 227,827 free-text radiology re- ports, our system identified 0.18% of cases with mixed- sex mentions, 0.02% of poor quality images (F1=0.81), and 0.28% of wrongly labelled views (accuracy 99.4%), furthermore it assigned views for 4.18% of images which have unlabelled views.对于二元心脏肥大的分类，我们实现了95.2％精度的最新性能。评估报告的语义和放射科医生的正确性的放射科医生协议为0.62（严格的协议）和0.85（放松的同意），类似于0.55（严格）和0.93（宽松）的放射科医生-CAD协议（放松）。未来的改进围绕着改进的文本生成和为其他分歧的CV工具开发。我们的工作发现并纠正了对模拟CXR数据集的几个不正确或缺失的元数据注释，并且我们的CAD系统的性能表明与人类的放射性人士相当。
癌症诊断系统人工智能的新兴研究趋势：全面评论
本评论文章对机器学习在癌症诊断系统的应用中的当前发展进行了全面分析。机器学习方法的有效性在提高癌症检测的准确性和速度方面已经显而易见，从而解决了大而复杂的医疗数据集的复杂性。本评论旨在评估癌症诊断中采用的现代机器学习技术，涵盖各种算法，包括受监督和无监督的学习，以及深度学习和联合学习方法。讨论了不同类型数据的数据采集和预处理方法，例如成像，基因组学和临床记录。本文还研究了针对癌症诊断的特征提取和选择技术。探索了模型培训，评估指标和性能比较方法。此外，该评论还提供了有关机器学习在各种癌症类型中的应用的见解，并讨论了与数据集限制，模型可解释性，多摩学集成和道德考虑有关的挑战。强调了癌症诊断中可解释的人工智能（XAI）的新兴领域，强调了提出的特定XAI技术，以改善癌症诊断。这些技术包括模型决策的交互式可视化和针对增强临床解释的特征重要性分析，旨在提高诊断准确性和医疗决策中的透明度。本文结束了，概述了未来的方向，包括个性化医学，联邦学习，深度学习进步和道德考虑。本综述旨在指导研究人员，临床医生和决策者开发基于机器的癌症诊断系统。
乳腺癌诊断系统的发展
摘要 - 乳腺癌构成了全球健康挑战，需要为改善患者预后的先进诊断系统。这项研究介绍了乳腺癌诊断系统（BCD），采用了精致的编程语言，例如JavaScript，React和Python，以开发高级专家系统，以迅速而精确的乳腺癌诊断。强调准确性，早期检测和明智的决策。bcds解决了乳腺癌诊断的复杂性质。其全面的解决方案利用强大的编程语言的功能来确定效率和精度的优先级，旨在增强医疗保健专业人员的诊断过程。严格的测试可确保独立模块，逻辑决策和数据验证的可靠性。BCD通过用户友好的着陆页和清晰的操作指南展示了有希望的结果。该系统是对医疗技术的宝贵贡献，解决了乳腺癌诊断和护理的复杂性，从而表示乳腺癌诊断系统的大步迈进，并强调了对医疗保健技术进步的持续需求。在进一步发展这项研究时，通过将更大，更多样化的数据集纳入解决乳腺癌的复杂挑战将有助于提高早期发现的认识，从而扩大验证研究。关键词 - 乳腺癌，乳腺癌诊断系统（BCD），早期检测和医疗保健专业人员。
自动化自闭症谱系障碍诊断系统
本文考虑了 ASD 患者的广泛年龄范围（8-20 岁），以免错过任何细微的变化，因为 ASD 症状会随着年龄的增长而变得更加明显。现有的系统 Janssen 自闭症知识引擎 (JAKE) 包含 3 个部分 - My JAKE 网络和移动应用程序，用于记录症状、记录治疗、收集医疗数据和跟踪进度）、JAKE sense（包含眼动仪、EEG、ECG 等生物传感器，用于检测和监测 ASD 的变化）和 JAKE stream（收集、同步和处理收集到的数据）。然而，本研究考虑了 EEG 和眼动追踪数据与计算数据的同时相互作用，这为验证任何未来的临床诊断系统提供了更有效和更通用的结果，这
基于人工智能算法的脑肿瘤计算机辅助诊断系统
治疗选择和预后评估取决于脑肿瘤的早期准确诊断。由于临床实践中手动评估磁共振成像 (MRI) 图像的挑战，许多脑肿瘤未被诊断或被临床医生忽视。在这项研究中，我们基于人工智能算法构建了一个用于神经胶质瘤检测、分级、分割和知识发现的计算机辅助诊断 (CAD) 系统。神经图像具体使用一种称为梯度直方图 (HOG) 的视觉特征来表示。然后，通过两级分类框架，使用 HOG 特征来区分健康对照和患者，或不同等级的神经胶质瘤。该 CAD 系统还使用半自动分割工具提供肿瘤可视化，以便更好地管理患者和监测治疗。最后，创建一个知识库，为脑肿瘤的诊断提供额外的建议。基于我们提出的两级分类框架，我们训练了神经胶质瘤检测和分级模型，分别实现了 0.921 和 0.806 的曲线下面积 (AUC)。与其他系统不同，我们将这些诊断工具与基于Web的界面集成在一起，为系统部署提供了灵活性。
基于 CRISPR-Cas 和适体的病原体诊断系统：综述
病原体感染会导致人类和动物出现严重的临床疾病。人与动物接触的增多和环境的不断变化加剧了人畜共患传染病的传播。最近，世界卫生组织已将一些人畜共患流行病宣布为国际关注的突发公共卫生事件。因此，快速准确地检测致病病原体对于对抗新发和再发传染病尤为重要。传统的病原体检测工具耗时、成本高，并且需要熟练的人员，这极大地阻碍了快速诊断测试的发展，特别是在资源受限的地区。基于成簇的规律间隔短回文重复序列 (CRISPR-)-Cas 和适体的平台已经取代了传统的病原体检测方法。本文我们回顾了两种用于临床和食源性病原微生物的新型下一代核心病原体检测平台：基于 CRISPR-Cas 的系统，包括 dCas9、Cas12a/b、Cas13 和 Cas14；以及基于适体的生物传感器检测工具。我们重点介绍了基于 CRISPR-Cas 和适体的技术，并比较了它们的优缺点。基于 CRISPR-Cas 的工具需要繁琐的程序，例如核酸扩增和提取，而基于适体的工具则需要提高灵敏度。我们回顾了 CRISPR-Cas 和适体技术的结合，作为克服这些缺陷的一种有前途的方法。最后，我们讨论了基于 Cas14 的工具作为功能更强大的平台，用于检测非核酸靶标。关键词：成簇的规律间隔的短回文重复序列-Cas、适体、病原体检测、诊断工具
我们是否有理由将诊断错误归咎于人工智能诊断系统？
摘要 负责任地专业使用人工智能意味着准备好以合乎道德的方式应对和解决可能与此类使用相关的危害。这预示着对错误的所有权。在本文中，我提出一个问题：人工智能增强决策中的错误（例如人工智能辅助医疗诊断）是否可以归咎于人工智能系统本身，并对此问题给出了否定的回答。我将探讨两种选择。如果人工智能系统仅仅是工具，那么我们永远没有理由将错误归咎于它们，因为它们的失败不符合对错误的合理约束。如果为了论证的目的，我们假设人工智能系统不是（仅仅）工具，那么我们将面临某些挑战。首先，我们需要解释人工智能系统的这种超越工具的角色是什么，并为将人工智能系统视为工具建立正当理由。其次，需要证明医疗诊断可以简化为人工智能系统的计算，而不会对诊断程序的目的和质量造成任何重大损失。我的结论是，混合决策中的错误归属问题需要新形式的认识论责任。
基于X射线和深度学习的尘肺病计算机辅助诊断系统
摘要 目的：本研究旨在利用X射线和深度学习算法构建正常人和尘肺病的计算机辅助诊断系统。材料与方法：实验收集了2017年1月至2020年6月期间1760张真实患者的匿名数字X射线图像。为了使模型的特征提取能力更加集中在肺部区域，抑制外界背景因素的影响，建立了由粗到细的两阶段流水线。首先，使用U-Net模型提取采集图像两侧的肺部区域；然后，采用结合迁移学习策略的ResNet-34模型对提取出的肺部区域的图像特征进行学习，实现尘肺病患者和正常人的准确分类。结果：在收集的1760例病例中，分类模型的准确率为92.46%，曲线下面积为89%。结论：深度学习在尘肺病诊断中的成功应用进一步证明了医疗人工智能的潜力，并证明了我们提出的算法的有效性。然而，当我们进一步将尘肺病患者和正常人分为四类时，我们发现整体准确率下降到70.1%。我们将在未来的研究中使用CT模态来提供更多肺部区域的细节。关键词：尘肺病诊断，X射线，深度学习，U-Net，ResNet
使用人工智能（AI）的医疗诊断系统
图 1：诊断过程的框图 2.相关工作 在这一部分，我们将讨论已经在使用或正在审查的技术和技术。 Van Mourik 等人 [14] 进行了一项关于医院相关感染的机器驱动监测系统的调查。 Luo 等人 [15] 将此疾病与转移性合胞病毒 (RSV) 一起进行了审查，RSV 是一种导致细支气管炎的根本原因。 Bhattacharjee 等人 [16] 进行了一项科学审查，以研究医院感染检测的这一最新趋势。 Sinha 等人 [17] 对感染进行了另一项研究。他们报告了血培养检测感染的一些缺点。 简而言之，这是一项通过机器学习和深度学习技术对疾病预测进行全面审查的努力。此外，与文献中现有的调查文章不同，这项研究集中于一系列特定疾病，包括心血管疾病、神经疾病、前列腺、肝病和肾病。2.模糊逻辑与疾病诊断逻辑是一种多值逻辑，其中变量的实际值可以是十进制数，也可以是零到一之间的任何复数。通常，如图 2 所示的用于疾病识别的模糊逻辑过程由以下步骤创建。1）模糊器：模糊化过程由模糊器完成。它是一种将明确的输入值调整为模糊集的方法。因此，模糊器用作从观察输入到模糊值的映射。2）推理引擎：在完成模糊化过程时，推理引擎使用一组规则处理的模糊值作为认知内容的一组规则。 3）知识库：这是模糊逻辑系统的主要组成部分。整个模糊系统取决于