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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。
基于增强现实和新型虚拟样本生成算法的自闭症诊断系统
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基于深度学习的人工智能诊断系统在自发脑内出血体积测量
抽象背景：准确测量出血体积对于预测和自发性脑内出血（ICH）后的预测和选择适当的临床治疗至关重要。这项研究旨在评估具有有或没有脑室内出血（IVH）延伸的自发性自发性分割脑出血（ICH）体积时，基于深度学习的分割算法的性能和准确性。我们将此自动管道与两种手动分割技术进行了比较。方法：我们回顾性地审查了105例急性自发ICH患者。根据IVH延伸的存在，将患者分为两组：ICH没有（n = 56）和IVH（n = 49）。ICH进行分割并测量，并使用ABC/2评分来测量ICH中ICH中没有IVH组的出血量。相关性和协议分析用于分析三种分割方法之间的处理时间和处理时间长度的差异。结果：在没有IVH组的ICH中，使用AI和ABC/2分数测量的ICH量与CTP分割相当。在三种分割方法中观察到了强相关性（r = 0.994，0.976，0.974; p <0.001;一致性相关系数[CCC] = 0.993，0.968，0.967）。但是，通过ABC/2分数测量的ICH体积的绝对误差大于算法的绝对误差（p <0.05）。在ICH中，IVH组中，算法和CTP之间没有发现显着差异（p = 0.614）。CTP和AI之间的相关性和一致性很强（r = 0.996，p <0.001； CCC = 0.996）。AI分割比CTP的时间明显短（p <0.001），但略长于ABC/2分数技术（P = 0.002）。结论：与CTP测量相比，基于深度学习的AI诊断系统具有高忠诚度和更高效率的急性自发ICH，并且比ABC/2分数更准确。我们认为这是一种有前途的工具，可以帮助医生在实践中实现精确的ICH量化。关键字：脑内出血，自发性脑内出血，体积，人工智能，深度学习
基于人工智能的癌症诊断系统在法国最大的病理学研究所网络中的表现
Ibex Medical Analytics 专注于基于人工智能的癌症诊断，开发了一种算法，可以识别前列腺芯针活检 (PCNB) 全切片图像中的各种细胞类型和组织结构，例如癌性腺体（格里森模式 3、4 和 5）、高级别 PIN、炎症和萎缩腺体
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。
可信赖的解释性接受：一种衡量可解释的AI医学诊断系统可信度的新指标
摘要我们提出，可信赖的解释性接受度量指标，以使用专家在循环中评估AI系统。我们的指标通过量化AI系统产生的解释与专家根据其专业知识和经验提供的推理之间的解释之间的距离来计算接受。我们的指标还评估了专家的信任，使用我们的信任机制包括不同的专家组。我们的指标很容易适应任何可解释的AI系统，并用于可信赖的AI系统的标准化过程。我们使用高识别医学AI的应用说明了拟议的度量，该指标是预测导管癌的原位（DCIS）复发。我们的指标成功地捕获了专家在DCIS复发中AI系统的解释性。
1. 计算机基础知识─概述
诊断系统 - 计算机用于收集数据和确定疾病原因。 实验室诊断系统 - 所有测试均可通过计算机完成并生成报告。 患者监测系统 - 用于检查患者是否有异常体征，如心脏骤停、心电图等。 医药信息系统 - 计算机用于检查药品标签、有效期、有害副作用等。 手术 - 如今，计算机也用于手术。
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。
量子点条形码与微流体和信号处理的融合，用于多路复用高通量传染病诊断
通过纳米和微技术（量子点和微流体）的融合，我们创建了一个能够对人类血清样本中的传染性病原体进行多重、高通量分析的诊断系统。作为概念验证，我们展示了能够检测全球最流行的血液传播传染病（即乙型肝炎、丙型肝炎和 HIV）血清生物标志物的能力，样本量少（<100 µ L），速度快（<1 小时），灵敏度比目前可用的 FDA 批准方法高 50 倍。我们进一步展示了同时检测血清中多种生物标志物的精确度，交叉反应性最小。该设备可以进一步发展成为便携式手持式即时诊断系统，这将代表发达国家和发展中国家在检测、监测、治疗和预防传染病传播方面的重大进步。
Microsoft Word - Technosophics(pressrelease2021.6).docx
2021年7月1日Technosophics Ltd.推出来自英国的结合AI（人工智能）与心理学的梦境诊断系统“SOL-minor”～参加AI算命艺术展“NAKED URANAI”今年夏天将在涩谷举办全球首次揭幕！ ~