本文提供了有条件平均治疗效果(CATE)的估计和推理方法,其特征在均质横截面和单位异质动态面板数据设置中均具有高维参数。在我们的主要示例中,我们通过将基本处理变量与解释变量相互作用来对CATE进行建模。我们手术的第一个步骤是正交的,我们从结果和基础处理中分散了对照和单位效应,并采取了交叉填充的残差。此步骤使用一种新颖的通用交叉拟合方法,我们为弱依赖的时间序列和面板数据设计。这种方法在拟合滋扰时“忽略了邻居”,并且我们通过使用Strassen的耦合来理论上为其提供动力。因此,我们可以在第一个步骤中依靠任何现代的机器学习方法,只要它足够好学习残差。第二,我们构建了CATE的正交(或残留)学习者(套件),该学习者会在残留处理与解释变量的残留处理相互作用的载体上回归结果残留。如果CATE函数的复杂性比第一阶段重新调查的复杂性更简单,则正交学习者收敛速度比基于单阶段回归的学习者快。第三,我们使用demiasing对CATE函数的参数进行同时推断。当Cate低维时,我们还可以在最后两个步骤中使用普通最小二乘。在异质面板数据设置中,我们将未观察到的单位异质性建模为与Mundlak(1978)相关单位效应模型的稀疏偏差,作为时间不变的协变量的线性函数,并利用L1-元素化来估算这些模型。
痴呆症是一种近年来患者数量不断增加并已成为重大社会问题的疾病,因此有必要尽早发现它。东京大学医院老年病科秋下昌弘教授、龟山由美助理教授(特别讲师(医院))团队与东京都老年医学研究所诊断放射学科主任龟山正志博士合作,在世界上首次证明了人工智能(AI;注1)可以区分认知障碍患者和健康人的面部照片。面部识别有望成为一种非侵入性、省时且廉价的早期发现痴呆症的方法。 此项研究得到了日本医疗研究发展机构(AMED)痴呆症研究与发展项目的支持,并于日本时间1月26日发表在美国科学期刊《衰老》(纽约州奥尔巴尼)上。 4.演讲内容: (1)研究背景 痴呆症是老龄化社会中最严重的问题之一,早期诊断将在未来的治疗策略中变得非常重要。然而,痴呆症的诊断测试有各种局限性。例如,淀粉样蛋白PET(注2)检测费用非常昂贵,而且脑脊液的采集具有侵入性。因此,需要一种简单、非侵入性且廉价的痴呆症筛查方法。 此外,由于衰老是一个系统性的过程,因此从面部判断的外表年龄被认为是预期寿命、动脉硬化和骨质疏松症的指标。此前,东京大学医院老年病科的秋下昌弘教授和龟山由美助理教授(特任讲师(医院))等研究小组也报告称,表观年龄与认知功能的相关性强于实际年龄(Umeda-Kameyama Y et al., “Cognitive function has a stronger correlation with perceived age than with chronological age”, Geriatr Gerontol Int, 2020;20: 779–784, doi:10.1011/ggi.13972.)。 因此,研究小组研究了是否可以使用人工智能(AI)从面部信息中检测认知能力下降。 (二)研究内容
SG, Huntley J, Ames D, Ballard C, Banerjee S, Burns A, Cohen-Mansfield J, Cooper C, Fox N, Gitlin LN, Howard R, Kales HC, Larson EB, Ritchie K, Rockwood K, Sampson EL, Samus Q, Schneider LS, Selbæk G, Teri L, Mukadam N:痴呆症预防、干预和护理。 Lancet 2017; 390 :2673- 2734 3)Perez JA,Deligianni F,Ravi D,Yang GZ:机器人技术
•传染性单核细胞增多症可能会导致一定子集的患者皮疹。•爱泼斯坦 - 巴尔病毒(EBV)引起了这种疾病。•在25-60%的患者中可以看到硬质和柔软的口感。•大型皮疹被广泛分散和红斑,发生在10-15%的患者中。•皮疹在幼儿中更为常见。
1个疫苗接种计划可以根据操作考虑选择在以后的年龄上进行首次剂量。对RTS的研究,S/AS01表明,如果给出了6周龄左右的第一次剂量,则效力较低。但是,如果某些孩子在4个而不是5个月接受了第一个剂量,并且在5个月以下的年龄较小的年龄较小的疫苗接种可能会增加覆盖范围或影响
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