XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System鉴别诊断
扩散加权成像在髓母细胞瘤和室管膜瘤鉴别诊断中的准确性
脑肿瘤是儿童最常见的实体肿瘤之一，也是儿童癌症相关死亡的原因（1）。脑肿瘤主要根据组织发生原理进行分类，该原理允许基于与几种假定的起源细胞及其假定的分化阶段的微观相似性对肿瘤进行分类（2）。髓母细胞瘤是一种常见的恶性脑肿瘤，发生于儿童期，占儿童脑肿瘤的 15- 20%（3, 4）。肿瘤通常发生在小脑，在三分之一的病例中常侵入第四脑室，并发展为整个脊髓转移（5）。相关症状不明显，诊断通常会延迟。然而，70% 至 80% 的病例在转移前被诊断出来，而 20% 至 30% 属于高危人群（6）。室管膜瘤是起源于中枢神经系统 (CNS) 的罕见肿瘤。世界卫生组织 (WHO) 已根据组织学将该病分为三类（I、II 或 III），其中
与年龄相关黄斑变性的鉴别诊断
对年龄相关的黄斑变性（AMD）的诊断可能会对患者的生活产生重大影响。因此，考虑差异诊断是很重要的，因为这些诊断在预后，遗传，监测和治疗方面可能与AMD有很大差异。与drusen，类似drusen的变化，单基因视网膜营养不良以及许多其他罕见的黄斑疾病的AMD诊断有关其他黄斑疾病的差异诊断。在这篇综述中，提出了临床示例，以说明对AMD的替代诊断，以及何时应考虑这些诊断。These include, amongst others, patients with autosomal dominant drusen, Sorsby fundus dystrophy, pachydrusen, late-onset Stargardt disease, extensive macular atrophy with pseudodrusen (EMAP), pseudoxanthoma elasticum (PXE), North Carolina macular dystrophy, mitochondrial retinopathy, benign yellow dot黄斑病，圆顶或山脊形的斑块或黄斑telangiectasia类型2。
基于人工智能的快速脑容量测定显著改善了痴呆症的鉴别诊断
注意：由于 n = 17 且每个案例可以分配 5 分，因此正确点的最大数量为 85。要分配的总点数为 275。错误点数是指在 FTD 病例或健康对照中错误分配的 AD 点总数。因此，正确和错误分配的点数不一定加起来等于 85。P 值是使用 DeLong 检验相关 ROC 曲线和配对 Student t 检验计算的。统计上显著的 p 值（p < 0.05）以粗体标记。–AI：没有 AI 支持的结果，+ AI：有 AI 支持的结果。缩写：AI，人工智能；+ AI，有 AI 支持；− AI，没有 AI 支持；AD，阿尔茨海默病； AUC，受试者工作特征曲线下面积；BCR，委员会认证的放射科医生；BCNR，委员会认证的神经放射科医生；CI，置信区间；FTD，额颞叶痴呆；ROC，受试者工作特征；RR，放射科住院医师。
用于淋巴水肿和脂肪水肿鉴别诊断的生成人工智能
2023 年 5 月同一天，一位经验丰富的淋巴水肿从业者 (AM) 评估了两个品牌的生成式 AI 的反应有效性：Bard（Alphabet Inc [Google 的母公司]，加利福尼亚州，版本 2.0.1）和 ChatGPT（Open AI，加利福尼亚州，版本 3.01，2023 年）。根据常见的临床知识和当前的证据基础，以主观尺度评估了反应有效性，包括无效、可能有效和有效。Bard 和 ChatGPT 都接受过大量医疗信息数据集的训练，因此能够快速访问和处理文本查询。为了进行鉴别诊断，这两个系统都可以为从业者提供基于文本输入的可能诊断列表。
CPPD—鉴别诊断和鉴别治疗挑战
焦磷酸钙沉积病 (CPPD) 的特征是关节内和关节周围存在焦磷酸钙晶体，对风湿病学的诊断和治疗提出了挑战。本综述全面概述了 CPPD，重点介绍了其诊断、鉴别诊断、治疗挑战和监测，并深入了解了 CPPD 与心血管风险之间的关联。CPPD 的诊断依赖于识别滑液或关节组织中的 CPP 晶体，超声和常规放射照相等成像方式正在成为有价值的工具。2023 年美国风湿病学会 (ACR)/欧洲抗风湿病联盟 (EULAR) 分类标准优先考虑 CPP 晶体沉积的影像证据和急性炎症性关节炎的复发，有助于标准化诊断。鉴别诊断包括将 CPPD 与痛风、骨关节炎、类风湿性关节炎、碱性磷酸钙沉积病和其他炎症性关节病区分开来。 CPPD 管理中的治疗挑战在于缓解症状，目前尚无针对性疗法来影响 CPP 沉积。管理策略包括针对症状的治疗，如 NSAID、类固醇和秋水仙碱。使用托珠单抗抑制 IL-6 有望治疗难治性病例。监测 CPPD 包括评估关节症状、炎症和心血管风险因素，并定期进行临床评估。总之，CPPD 在风湿病学中提出了复杂的挑战，需要采取细致入微的诊断和治疗方法。需要持续进行研究以加深我们对 CPPD 机制的理解并探索新的治疗途径。
评估Chatgpt生成的常见疾病的鉴别诊断，具有非典型陈述：描述性研究
Kiyoshi Shikino 1,2，MHPE，医学博士；塔罗·辛普（Taro Shimizu）3，MSC，MPH，MBA，MD，医学博士，博士； Yuki Otsuka 4，医学博士，博士； Masaki Tago 5，医学博士；高地岛Hiromizu Hiromizu 6，医学博士，博士； Takashi Watari 7，MHQS，医学博士； Sasaki 8，医学博士，博士； Gemmei Iizuka 9,10，医学博士，博士； Hiroki Tamura 1，医学博士，博士； nakashima 11，马里兰州； Kotaro Kuni-Tomo 12，医学博士； Morika Suzuki 12，13，医学博士，博士； Sayaka Aoyama 14，医学博士； Shintaro Kosaka 15，医学博士； Teiko Kawahigashi 16，医学博士，博士； Tomohiro Matsumoto 17，医学博士，DDS，博士；富米娜·奥里哈拉（Fumina Orihara）17，马里兰州； Toru Morikawa 18，医学博士； Toshi-Nori Nishizawa 19，医学博士； Yoji Hoshina 13，医学博士； Yu Yamamoto 20，医学博士； Yuichiro Matsuo 21，MPH，医学博士； Yuto Unoki 22，医学博士； Hirofumi Kimura 22，医学博士； Midori Tokushima 23，马里兰州； Satoshi Watanabe 24，MBA，医学博士；马里兰州的高玛塞托24； Fumio Otsuka 4，医学博士，博士； Yasuharu Tokuda 25、26，MPH，MD，PHDKiyoshi Shikino 1,2，MHPE，医学博士；塔罗·辛普（Taro Shimizu）3，MSC，MPH，MBA，MD，医学博士，博士； Yuki Otsuka 4，医学博士，博士； Masaki Tago 5，医学博士；高地岛Hiromizu Hiromizu 6，医学博士，博士； Takashi Watari 7，MHQS，医学博士； Sasaki 8，医学博士，博士； Gemmei Iizuka 9,10，医学博士，博士； Hiroki Tamura 1，医学博士，博士； nakashima 11，马里兰州； Kotaro Kuni-Tomo 12，医学博士； Morika Suzuki 12，13，医学博士，博士； Sayaka Aoyama 14，医学博士； Shintaro Kosaka 15，医学博士； Teiko Kawahigashi 16，医学博士，博士； Tomohiro Matsumoto 17，医学博士，DDS，博士；富米娜·奥里哈拉（Fumina Orihara）17，马里兰州； Toru Morikawa 18，医学博士； Toshi-Nori Nishizawa 19，医学博士； Yoji Hoshina 13，医学博士； Yu Yamamoto 20，医学博士； Yuichiro Matsuo 21，MPH，医学博士； Yuto Unoki 22，医学博士； Hirofumi Kimura 22，医学博士； Midori Tokushima 23，马里兰州； Satoshi Watanabe 24，MBA，医学博士；马里兰州的高玛塞托24； Fumio Otsuka 4，医学博士，博士； Yasuharu Tokuda 25、26，MPH，MD，PHD
基于AI的痴呆病因鉴别诊断多模式数据 抑郁症中食物奖励的期待钝了
Chonghua Xue 1 , 2 , ∗ , ∗ , Sahana S. Kowshik 1 , 3 1 † , Brigid C. Dwyer 6 † , Chad W. Farris 8 † Asim Z. Mian 6 † , Daniel L. Murman 10 † , Sarah A. O'Shea 11 † Setty 6 † , Juan E. Small 13 † , Arun Swaminan 14 † 3 ‡
基于AI的痴呆病因鉴别诊断多模式数据
1酰基和DES-acyl Ghrelin的值是指97名参与者的数据。缺少5个HCP和1个MDD的数据。数据是平均值±SD，如果未另有说明。缩写：HCP =健康对照参与者，MDD =重度抑郁症，Homa-ir =胰岛素抵抗的稳态模型评估，Tyg =甘油三酸酯 - 葡萄糖指数，BDI = BECK的抑郁症库存，Shaps = Shaps = Snaph-Hamilton-Hamilton愉悦尺度。
回顾人工智能在心肌病表型鉴别诊断中的应用
1 大学医院信托 (A.O.U.) 放射科），卡利亚里-蒙塞拉托枢纽 s.s. 554 Monserrato，09045 卡利亚里，意大利； riccardocau00@gmail.com (R.C.); fra.pisu1@gmail.com（F.P.）2 美国加利福尼亚州罗斯维尔 AtheroPoin™ 中风监测和诊断部，邮编 95661； jsuri@comcast.net 3 大学医院公司心脏病学系（A.O.U.），卡利亚里-蒙塞拉托枢纽 s.s. 554 Monserrato，09045 卡利亚里，意大利； rmontisci@unica.it 4 都灵大学放射学系，意大利都灵 10129； m.gatti@unito.it 5 IRCCS SynLab SDN S.p.A., 80143 那不勒斯，意大利； mannellilorenzo@yahoo.it 6 浙江省人民医院，杭州医学院附属人民医院放射科，杭州 310014； gong.xy@vip.163.com * 通讯地址：lucasaba@tiscali.it;电话。：+39-328-086-1848；传真：+39-070-485-980
通过血液生物标志物进行中风鉴别诊断的机器学习方法
摘要 — 中风是指血凝块阻塞大脑某个区域的血液供应（缺血性中风）或动脉破裂或出血（出血性中风）。中风后寻求医疗救治可能会增加存活机会并减少长期脑损伤。神经影像学有助于确定治疗对象和治疗方式，尽管它成本高昂、并非总是可行，并且可能有禁忌症。这些限制导致这些再灌注治疗未得到充分利用。使用能够持续区分缺血性中风和脑出血的血液生物标志物组可能非常有益且易于部署。因此，本研究描述了一种加速和改善中风诊断的系统。使用四种机器学习算法：支持向量机 (SVM)、自适应神经模糊推理系统 (ANFIS)、K 最近邻 (KNN) 和决策树 (DT)，我们旨在找到有希望用于鉴别中风诊断的血液生物标志物候选物。我们创建了一个两阶段二元分类器模型，将中风组与正常组进行分类，然后将分配给中风组的实例分为缺血性组和出血性组。根据我们的数据，我们的研究结果表明，在区分埃及患者的中风方面，SVM 比 ANN、ANFIS 和 DT 更好。最重要的血液特征是绝对 (ABS) 中性粒细胞、肌酸磷酸激酶 (CPK)、中性粒细胞/中性粒细胞和白细胞 (WBC) 计数/白细胞实验室测试，这些测试可作为中风诊断的关键和重要指征。所选特征和两阶段二元分类器以更高的准确度进行区分（缺血性和出血性患者）。这种识别和分类脑中风的方法准确、易于使用且经济高效。