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脑冲程预测技术学士学位...
后来分析这些特征并将其用于最终预测。最初清洁数据集并准备好使机器学习模型理解。此步骤称为数据预处理。为此，检查数据集的空值并填充它们。然后执行标签编码以将字符串值转换为整数，然后在必要时进行一个热编码。数据预处理后，数据集将其分为火车和测试数据。然后使用这些新数据使用各种分类算法构建模型。的精度是针对所有这些算法计算的，并比较获得预测训练最佳的模型。训练模型并计算准确性后，开发了HTML页面和烧瓶应用程序。Web应用程序是为用户输入预测值。烧瓶应用程序是连接训练的模型和Web应用程序的框架。经过适当的分析后，本文得出结论哪种算法最适合预测中风
评估第一期精神病的暴力风险
抽象的背景暴力实施是防止重要的个人属于精神卫生服务的个人的关键结果，包括精神病早期干预（EIP）服务。的需求和风险通常在没有结构化方法的情况下进行评估，这可以促进一致性和准确性。预测工具，例如Oxmiv（牛津精神疾病和暴力工具），可以提供结构化的风险分层方法，但需要在临床环境中进行外部验证。我们旨在验证和更新第一期精神病中的Oxmiv的目标，并将其益处视为对临床评估的补充。方法包括在英国两家EIP服务中评估的个人回顾性队列。电子健康记录用于提取评估临床医生做出的预测因素和风险判断。结果数据涉及警方和医疗保健记录在评估后12个月内为暴力实施暴力。在EIP服务中提出的1145个人的调查结果，在12个月的随访期间有131（11％）的暴力行为。oxmiv显示出良好的歧视（曲线下的面积为0.75，95％CI 0.71至0.80）。校准 - 更新模型常数后，整个校准也很好。使用10％的临界值，灵敏度为71％（95％CI 63％至80％），特异性为66％（63％至69％），正预测值22％（19％至24％）和负预测值95％（93％至96％）。相反，临床判断敏感性为40％，特异性为89％。决策曲线分析显示，与比较方法相比，Oxmiv的净益处。与非结构化评估相比，在这种现实世界验证中，Oxmiv在这种现实世界验证中表现良好，其灵敏度提高。临床意义的结构化工具，用于评估暴力风险（例如Oxmiv）在第一集精神病中有可能支持分层方法，以将无害干预措施分配给可能从最大的绝对风险降低中受益的个人。
主题：肿瘤/遗传标记 - 医学覆盖指南
甲状腺的细针吸入（FNA）的标记：通过这些测试接受FNA样品测试的患者的证据，以排除恶性肿瘤并避免手术活检或切除，证据包括前瞻性临床有效性研究，对AFIRMA GSC进行了对前瞻性和回顾性的临床研究，对实现的临床研究，梅特（Meta-e Resportive）的临床研究，对梅特（Meta-e Rectimative）的实现，是针对实现的，是一项实现的，是一项实现的启示性研究。与验证研究相比，Afirma GSC平台以及支持临床实用程序的一系列证据。 现实世界中Afirma GSC数据的荟萃分析表明，NPV明显更高（以及特异性和阳性预测值[PPV]）。 在其他多中心和单中心研究中，有暗示性的证据表明，Afirma GSC或蒂尔索克V3患者的恶性肿瘤较低，这些患者被归类为良性或阴性，在一项前瞻性试验中，NPV高31.8个月，进行了31.8个月的测试后成像监视。 可用的甲状腺的细针吸入（FNA）的标记：通过这些测试接受FNA样品测试的患者的证据，以排除恶性肿瘤并避免手术活检或切除，证据包括前瞻性临床有效性研究，对AFIRMA GSC进行了对前瞻性和回顾性的临床研究，对实现的临床研究，梅特（Meta-e Resportive）的临床研究，对梅特（Meta-e Rectimative）的实现，是针对实现的，是一项实现的，是一项实现的启示性研究。与验证研究相比，Afirma GSC平台以及支持临床实用程序的一系列证据。 现实世界中Afirma GSC数据的荟萃分析表明，NPV明显更高（以及特异性和阳性预测值[PPV]）。 在其他多中心和单中心研究中，有暗示性的证据表明，Afirma GSC或蒂尔索克V3患者的恶性肿瘤较低，这些患者被归类为良性或阴性，在一项前瞻性试验中，NPV高31.8个月，进行了31.8个月的测试后成像监视。 可用的甲状腺的细针吸入（FNA）的标记：通过这些测试接受FNA样品测试的患者的证据，以排除恶性肿瘤并避免手术活检或切除，证据包括前瞻性临床有效性研究，对AFIRMA GSC进行了对前瞻性和回顾性的临床研究，对实现的临床研究，梅特（Meta-e Resportive）的临床研究，对梅特（Meta-e Rectimative）的实现，是针对实现的，是一项实现的，是一项实现的启示性研究。与验证研究相比，Afirma GSC平台以及支持临床实用程序的一系列证据。现实世界中Afirma GSC数据的荟萃分析表明，NPV明显更高（以及特异性和阳性预测值[PPV]）。在其他多中心和单中心研究中，有暗示性的证据表明，Afirma GSC或蒂尔索克V3患者的恶性肿瘤较低，这些患者被归类为良性或阴性，在一项前瞻性试验中，NPV高31.8个月，进行了31.8个月的测试后成像监视。可用的
冠状动脉血管造影和冠状动脉副发育前中性粒细胞/淋巴细胞比率
方法：这项回顾性描述性研究是在2012年1月至2013年6月之间在Aydın的一家大学医院的心脏病学门诊诊所进行的，有165例被诊断出患有急性冠状动脉综合征或稳定的Angina pectoris，并且至少在冠状动脉上患有95％或更多的狭窄。冠状动脉狭窄通过Gensini评分确定。CC的分类是通过RentRop方法进行的，患者分为两组：Rentrop阶段0和1（CC填充较差（第1组））和RentRop阶段2和3（良好的CC填充（第2组））。使用适当的统计分析分析数据。多元逻辑回归用于确定CC水平的预测因子，并进行了接收器操作特征（ROC）曲线分析以计算预测变量的预测值。
区域供暖系统中的力量加热和加气
但是，电力需求也会迅速波动。例如，当一家人密集型公司关闭生产线或开关大型生产机器时，这种情况就是这种情况。相比之下，发电的供应也发生了波动。在电力的情况下，由于使用挥发性可再生能源，尤其是能量转化导致电源波动的增加。风速和阳光在一天的过程中或每小时不变。这种波动通常在大型供应网络（例如电网）中至少在很大程度上具有很小的信号，至少在很大程度上是相互平衡的。然而，某些波动仍然存在，例如在寒冷天气或周末的功率需求增加，而这些需求仅部分可预测。多年来收集的预测值确保可以通过电力量预测以预测方式计算/建模需求满意度，因此可以得出所需的电量。
利用人工智能进行人机协作，提高穿戴和脱下个人防护装备 (PPE) 的安全性
提高了医护人员的安全性。然而，这可能是一项资源密集型任务，尤其是在疫情期间，因为 PPE 和人员短缺可能是一个问题。现场伙伴需要在观察脱卸过程时穿戴 PPE，而脱卸过程需要在指定的 PPE 脱卸区域进行。在 COVID-19 疫情期间，许多医院工作人员被迫休假。14 因休假或生病而导致的员工流失使得始终有员工在现场监控 PPE 穿戴和脱卸过程变得十分困难。在我们之前的研究中，15 我们探索了让经验丰富的远程伙伴使用视频执行 PPE 监控任务的想法，并将他们与现场伙伴进行了比较。在 30 个程序场景中，共有 195 个步骤，包括 45 个错误，远程伙伴检测错误的阳性预测值为 98.3%，阴性预测值为 100%。目前，人工智能 (AI) 正被用于抗击 COVID-19，协助疫情检测、接触者追踪、筛查、分类评估、远程监控和测温。16 正在开发新技术，利用人工智能机器的空间识别能力和可编程决策支持系统来监控穿脱过程。Fysight（新西兰奥克兰）最近开发了一款名为 Blue Mirror 的人工智能软件，可在带摄像头的市售平板电脑上运行，采用 100% 非接触式交互过程。该软件的设计允许将平板电脑用作镜子，对穿脱过程提供视觉和音频指导。人工智能实时反馈 PPE 穿脱过程的遵守情况，并可供远程人类伙伴同时查看，并在需要时提供额外支持和音频纠正反馈。在这项试点模拟研究中，我们评估了人机协作系统在监控 PPE 穿戴和脱下过程的准确性方面的表现，并与现场伙伴进行了比较。我们的第二个目标是确定人工智能在当前技术开发阶段的自主程度。
非侵入性多模式CT深度学习生物标志物预测新辅助免疫化学治疗后非小细胞肺癌的病理完全反应：一项多中心研究
抽象目标尽管新辅助免疫化学疗法已被广泛应用于非小细胞肺癌（NSCLC），但预测治疗反应仍然是一个挑战。我们使用预处理多模式CT来探索基于深度学习的免疫化学疗法反应图像生物标志物。方法这项研究回顾性地获得了非对比度增强和对比度增强的NSCLC患者的CT扫描，他们在2019年8月至2023年2月之间在多个中心接受了新辅助免疫化学疗法后接受了手术。深度学习特征是从非对比度增强和对比度增强的CT扫描中提取的，分别构建了预测模型（Lunai-uct Model和Lunai-Ect模型）。在这两种特征的特征融合后，构建了融合模型（Lunai-FCT模型）。使用接收器操作特征曲线（AUC），准确性，灵敏度，特异性，正预测值和负预测值下的区域评估模型的性能。Shapley添加说明分析用于量化CT成像特征对模型预测的影响。为了了解我们的模型如何做出预测，我们采用了梯度加权的类激活映射来产生显着热图。结果培训和验证数据集包括在8：2的中心A的113名患者，测试数据集包括112名患者（中心B n = 73，中心C n = 20，中心D n = 19）。在测试数据集，Lunai-uct，Lunai-ect和Lunai-FCT模型中的AUCS为0.762（95％CI 0.654至0.791），0.797（95％CI 0.724至0.844），和0.866（95％CI 0.866）（95％CI 0.821至0.821至0.821至0.8883）。结论通过从增强对比和非对比度增强的CT中提取深度学习特征，我们构建了Lunai-FCT模型作为成像生物标志物，该标志物可以非侵入性地预测NSCLC新辅助免疫化学治疗中的病理完全反应。
使用新型自动化机器学习诊断工具通过 MRI 检测颈椎后纵韧带骨化
目的目前，CT 被认为是诊断后纵韧带骨化 (OPLL) 的金标准。本研究的目的是开发人工智能 (AI) 软件和一个经过验证的模型，用于在 MRI 上识别和表示颈椎 OPLL (C-OPLL)，从而无需进行脊柱 CT 检查。方法对一家三级转诊医院在 36 个月内（2017 年 1 月至 2020 年 7 月之间）因任何临床指征而接受颈部 CT 和 MRI 检查的所有成年患者的连续影像学研究进行回顾性评估。C-OPLL 由一组神经外科医生和一名神经放射科医生确定。然后使用 MATLAB 软件创建一个用于诊断 C-OPLL 的 AI 工具，该方法使用卷积神经网络方法识别 MR 图像上的特征。进行了一项读者研究，以使用标准测试性能指标将 AI 模型的性能与诊断面板的性能进行比较。使用 Cohen 的 kappa 评分评估观察者之间的差异。结果 900 名连续患者被发现有资格接受放射学评估，其中 65 名被确诊为 C-OPLL 携带者。利用 MRI 图像的 AI 模型能够准确分割椎体、PLL 和椎间盘复合体，并检测出 C-OPLL 携带者。AI 模型又识别出了 5 名最初未被发现的 C-OPLL 患者。基于 MRI 的 AI 模型的性能为敏感性为 85%、特异性为 98%、阴性预测值为 98% 和阳性预测值为 85%。该模型的总体准确率为 98%，kappa 得分为 0.917。结论 本研究开发的新型 AI 软件对于在 MRI 上识别 C-OPLL 具有高度特异性，无需使用 CT。该模型可以避免进行 CT 扫描，同时保持足够的诊断准确性。随着进一步发展，这种基于 MRI 的 AI 模型有可能辅助诊断各种脊柱疾病，并且其自动化层可能为 C-OPLL 的 MRI 特定诊断标准奠定基础。
引用：Dong W，Cheng Whg，Tse Ety等。糖尿病和糖尿病前期的开发和验证案例的风险预测功能
摘要简介糖尿病（DM）是一种主要的非传染病，患病率越来越高。未诊断的DM并不少见，可能导致严重的并发症和死亡率。在较早的疾病阶段识别高风险个体，即糖尿病前（前DM）对于延迟进展至关重要。现有的风险模型主要依赖于不可修道的因素仅预测DM风险，而很少有人适用于中国人。本研究旨在开发和验证风险预测功能，该功能纳入了可修改的生活方式因素，以检测中国成年人在初级保健中的DM和PER-DM。方法和分析使用香港人口健康调查（PHS）2014/2015和12个月的前瞻性研究来开发DM/PER-DM风险预测函数，以验证DM/PEREDM患者的发现功能。将从PHS 2014/2015中提取1857名没有自我报告的DM/Pre-DM的中国成年人的数据，以使用逻辑回归和机器学习方法开发DM/PER-DM风险模型。1014名中国成年人将从香港的公共和私人初级保健诊所招募，其中没有DM/PER-DM的已知历史。他们将在招募中填写有关口服葡萄糖耐量测试（OGTT）和血红蛋白A1C（HBA1C）的相关危险因素和血液测试的问卷，如果第一次血液检查为阴性，则为12个月。在任何血液检查中，OGTT或HBA1C定义的阳性病例是DM/ PER-DM。研究结果将在同行评审期刊中提交出版。将计算接收器操作特征曲线，灵敏度，特异性，预测值和模型的负预测值在检测DM/PER-DM中。伦理和传播伦理批准已从香港/香港医院管理局香港西部集群（UW19-831）和香港医院库洛恩中央/九龙东部集群（KC/KE）-21-0042/er-3）获得了香港/香港医院管理局。
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