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World File Search System预测机
Next Gen实时供应链安全，具有区块链，物联网和预测机器学习模型
尽管建议的结构有许多优势，但也需要解决一些问题。区块链，物联网和机器学习技术必须无缝组合，这会创造集成的复杂性，并要求大量的技术知识和资源投资。因为在保护私人数据时，尤其是在权限的区块链网络时，可能很难保留开放性，因此数据隐私是一个问题。由于区块链和物联网系统可能会遇到性能障碍，因此需要在广泛的供应链网络中证明可扩展性。最后一点是，监管合规性可能很困难，尤其是在像药品这样的高度监管部门中，管理各种外国标准可以使实施更加困难并提高运营费用。
使用分布式的预测机学习模型
摘要：在云计算和大型分布式系统的时代，确保不间断的服务和操作可靠性至关重要。常规的容错技术通常采用反应性方法，仅在出现问题后解决问题。这可能导致性能恶化和停机时间。通过预测机器学习模型，这项研究为分布式系统提供了主动的容错方法，从而防止了大量故障。我们的研究重点是将最先进的机器学习算法与大量操作数据流的实时分析相结合，以预测系统中的异常和可能的故障。我们采用了有监督的学习算法，例如随机森林和梯度增强，以高精度预测故障。预测模型经过历史数据的培训，捕获了在系统故障之前的复杂模式和相关性。通过这种主动方法使早期缺陷检测成为可能，可以采取预防补救措施，减少停机时间并保留系统完整性。为了验证我们的方法，我们在模拟的分布式系统环境中设计并实施了一个故障预测框架，该框架反映了当代云体系结构。我们的实验表明，预测模型可以成功预测各种故障，从硬件失败到网络破坏，并在大量的交货时间内，为实施预防措施提供了关键的窗口。此外，我们评估了这些先发制人行动对整体系统性能的影响，突出了可靠性的提高和平均恢复时间（MTTR）的减少。我们还分析了在多种多样的动态分布环境中提出的解决方案的可伸缩性和适应性。通过与现有的监视和管理工具无缝集成，我们的框架可显着增强容错功能，而无需进行当前系统的大量重组。这项工作介绍了一种使用预测机学习模型在分布式系统中的可容忍度的主动方法。与传统的反应性方法响应失败后，这项工作集中在预测故障之前。
用于大学生心理健康诊断的预测机器学习方法
由于学生群体中心理健康问题的患病率不断上升，用于预测学生心理健康诊断的机器学习技术最近获得了关注。这一趋势凸显了学生和教育工作者的重大担忧，因为心理健康会影响情绪、推理和社交互动，因此需要创新的预防和干预策略，尤其是针对大学生。全球范围内，精神疾病呈流行趋势，世卫组织预测，四分之一的人在一生中的某个时刻会受到精神和神经疾病的影响。预计到 2020 年，抑郁症将成为全球疾病负担的第二大原因 [1]。然而，治疗精神疾病的专业人员数量的增长明显低于受影响人数的增长。诊断心理健康问题涉及多个步骤，包括访谈、病史评估
一种可解释的机器学习模型，用于预测机械血栓切除术后缺血性中风的结果
抽象背景在机械血栓切除术（MT）后，急性缺血性中风（AIS）患者的临床结局差异很高。方法217个在2018年8月至2022年1月之间接受MT的前循环大血管闭塞的连续患者。主要结果是功能独立性定义为3个月时修改的Rankin量表得分为0-2。在派生队列中（2018年8月至2020年12月），对70％的患者进行了7个合奏ML模型，并对剩余的30％进行了测试。该模型的性能得到了时间验证队列的进一步验证（2021年1月至2022年1月）。Shapley添加说明（SHAP）框架用于解释预测模型。结果衍生分析产生的9个项目得分（PFCML-MT）包括年龄，国家健康研究所中风量表评分，侧支状态和术后实验室指数（白蛋白与全球蛋白的比例，估计的肾小球过滤率，血液中性粒细胞计数，C-粒细胞计数，C-核酸蛋白质，蛋白质蛋白蛋白，蛋白蛋白胶蛋白，蛋白蛋白蛋白含量和水平。测试集的曲线下面的面积为0.87，时间验证队列为0.84。塑造分析进一步确定了顶部连续特征的阈值。该模型已翻译成一个在线计算器，该计算器可以免费提供给公众（https://zhelvyao-123-60-sial5s.streamlitapp.com）。使用ML和易于使用的功能的结论，我们开发了一种ML模型，该模型有可能在临床实践中使用，以产生对用MT治疗的AIS患者结果的实时，准确的预测。
成纤维细胞机械转导网络预测机械适应性梗塞治疗的目标
摘要 心肌梗死后对纤维化进行区域控制对于维持梗死区的结构完整性和防止非梗死区胶原蛋白积聚至关重要。心脏成纤维细胞根据生化和生物力学信号调节基质周转，但信号通路之间复杂的相互作用阻碍了开发局部疤痕形成疗法的努力。我们采用了基于逻辑的成纤维细胞机械化学信号转导常微分方程模型来预测基质蛋白在典型生化刺激和机械张力下的表达。机械化学相互作用的功能分析表明，存在广泛的通路串扰，张力会放大、抑制或逆转对生化刺激的反应。全面的药物靶标筛选确定了 13 种机械适应性疗法，这些疗法可在需要的区域促进基质积聚，并在不需要的区域降低基质水平。我们的预测表明，机械-化学相互作用可能介导许多组织中的细胞行为，并证明多通路信号网络在发现针对特定疾病状态的治疗方法方面的效用。
通过校准患者特定通路特征，使用预测机器学习模型进行药物反应模拟
图 1. 方法论和方法验证的概念概述。a) 通路活动评分用于训练一个高度预测性的 ML 模型，该模型可区分正常和疾病样本，在热图上分别标记为绿色和红色。b) 接下来，使用药物靶标信息并应用模拟给定药物在通路水平上效果的评分算法来修改疾病样本的通路评分。然后使用训练有素的 ML 分类器评估以前归类为“患病”的修改后的疾病样本现在是否可以归类为“正常”。c) 最后，我们使用现在被归类为正常的疾病样本比例作为代理来识别候选药物，提出联合疗法，并确定新的目标。d) 为了验证该方法，我们首先使用来自 KEGG 和 BRCA-、LIHC- 和 PRAD-TCGA 数据集的通路执行 ssGSEA 以获取样本通路活动得分。 e) 接下来，我们从 DrugBank 和 DrugCentral 获得已知的药物-靶标相互作用，从 Clinicaltrials.gov 和 FDA 批准的药物获得药物-疾病对（即 FDA 批准的药物和针对特定病症的临床试验药物），其中后两者被用作真实阳性（TP）列表。 f) 为了使用通路活性得分模拟上述 TCGA 数据集中患者的药物治疗（即图 1d），我们应用了图 1a-c 中描述的方法，根据治疗的疾病样本比例获得药物排名。最后，我们确定了按我们的方法排名的药物中对三个 TCGA 数据集为真阳性的比例，并将该比例与随机机会进行了比较。
使用数据挖掘方法预测机场到达率
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职业抬举预测机场行李搬运工群体因腰痛入院的可能性
摘要 目的 研究以行李搬运工累计工作年限来衡量的职业搬运工作是否与首次住院诊断或治疗下背部疾病有关。方法 本研究基于 1990 年至 2012 年期间哥本哈根机场队列，该队列由每天搬运重物的男性行李搬运工和大哥本哈根地区的非技术男性组成。我们在国家病人登记和民事登记系统中跟踪了该队列，以获取有关诊断、手术、死亡率和迁移的信息。结果是首次住院诊断或手术的 (1) 腰椎间盘突出症或 (2) 下背部疼痛 (LBP)。结果 与参照组 (N = 65,702) 相比，行李搬运工 (N = 3473) 的 LBP 发病率较高，但腰椎间盘突出症的发病率不高。与工作时间较短的行李搬运工相比，工作时间较长的行李搬运工的 LBP 发病率更高。行李搬运工工作年限与腰痛的线性关系显著增加，行李搬运工工作年限每增加 5 年，腰痛发生率比为 1.16（95% CI 1.07–1.25）。结论在这项大型队列研究中，我们发现行李搬运工的腰痛发病率与参考组相比有所增加，表明工作年限与结果之间存在剂量反应关系。对于在停机坪上工作的行李搬运工来说，发病率尤其增加