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使用KNN算法方法的心脏病预测S. Ghouhar Taj和K. Kalaivani计算机科学与工程系Vels Institute
机器了解和基于记录的完全预测和诊断冠状动脉疾病的技术可能是一项非凡的医疗收益，但这是改进的主要意义。在许多国家 /地区，可能缺乏心血管专业人员，并且可以通过对虚拟患者信息的医疗决策分析来建立正确且强大的早期心脏预测来解决大量误诊的实例。这是针对目的，以挑选出过多的跨性能设备，以了解用于此类诊断目的的变体。已经使用了几种使用小工具到知识的算法，这些算法可能与预测心脏病的准确性和准确性相比。每个细节的重要性得分限制为除MLP和KNN以外使用的所有算法。所有元素都是完全基于成本点来计算的，以找到提供高危险冠心病预后的人。外观发现，使用Kaggle的3段心脏数据库，基于Pro-K（KNN），选择树（DT）和随机森林（RF）RF技术算法完成了97-2％的精度和97.2％的敏感性。因此，我们观察到，可以使用一组规则的易于监督的机器可以使用最佳的准确性和最令人满意的用途来使冠心病的猜想。关键字：MLP，KNN，选择树，随机森林，心脏数据库。
关于使用生物制剂和靶向合成抗风湿药物 (b/tsDMARDs) 治疗风湿病的建议* * D
关于使用生物和靶向合成抗风湿药 (b/tsDMARDs) 治疗风湿病的建议* * 免责声明 这些建议旨在向澳大利亚医疗专业人士提供有关使用生物和靶向合成抗风湿药 (b/tsDMARDs) 治疗风湿病的信息。随着新数据和新药剂的出现，这些建议会定期更新。它们代表了治疗委员会成员基于当时最佳可用证据的观点，如果证据不完整，则基于良好的临床实践，并反映了世界范围内的建议。它们是非强制性的，仅用于教育目的，并且会不断变化。它们与当前澳大利亚医保对 PBS 补贴的 b/tsDMARDs 处方的要求不同。简介 类风湿性关节炎 (RA)、幼年特发性关节炎 (JIA)、强直性脊柱炎/轴性脊柱关节炎 (AS/AxSpA)、非放射学脊柱关节炎 (NR-SpA) 和银屑病关节炎 (PsA) 是澳大利亚常见的炎症性风湿性疾病，影响约 3% 的人口，即超过 770,000 名男性、女性和儿童。这些疾病不仅会导致持续的疼痛和僵硬，还会造成组织损伤，导致残疾、生活质量下降和失业，所有这些都给澳大利亚社会带来了持续的负担。治疗的目标是临床和放射学缓解，并采用针对性策略或严格控制疾病活动性进行治疗。传统的合成抗风湿药物 (csDMARDs)，主要是甲氨蝶呤 (MTX)，单独使用或联合使用可为许多 JIA、PsA 患者和多达三分之一的早期 RA 患者提供足够的治疗，但被认为对 AS/AxSpA/NR-SpA 患者的中轴症状无效。生物抗风湿药物 (bDMARDS) 是通过生物过程制造的分子，可产生大抗体分子。它们在肠道中吸收不良，需要皮下或静脉注射。它们通常还需要冷藏。它们通常是抗体，可能针对细胞或选择性阻断患有这些疾病的人体内过量的细胞因子。一些生物制剂（利妥昔单抗和托珠单抗）也被批准用于治疗其他类风湿性疾病，包括某些类型的血管炎。另一方面，靶向合成的抗风湿药物 (tsDMARDs)（例如 JAK 抑制剂托法替尼、巴瑞替尼和乌帕替尼）易于吸收，因此可以以片剂形式给药。这些是细胞内起作用的激酶。这些药物具有与 bDMARDs 类似的潜在毒性，且成本也相似。因此，PBS 要求相同的标准和申请流程，本文将它们与 bDMARDs 一起讨论。b/tsDMARDs 彻底改变了这些疾病的治疗方式，改善了许多患者的生活，包括对 MTX 反应不足的患者。使用时应考虑成本、给药途径、可用性、患者特征和合并症、疾病持续时间、预测快速进展的因素以及先前对治疗的反应（包括药物毒性）。
Michael S. Regan维生素D用于预防疾病
远离赤道的人更可能患有低维生素D。但是，您的皮肤从阳光下造成的维生素D取决于您的住所，一年中的哪个时间，您的肤色，年龄，您的皮肤表现出多少以及使用Sunblock。因此，很难说没有这些考虑的人来说有多少太阳就足够了。此外，众所周知，太多的阳光暴露会导致皮肤癌和其他对皮肤损害，因此要小心阳光作为获取维生素D的方式很明智。
使用Python进行多种疾病预测
在全球范围内，糖尿病，心脏病和乳腺癌是死亡的主要原因。糖尿病会影响血糖水平，乳腺癌涉及乳房组织中的肿瘤，心脏病包括心脏节律异常和冠状动脉疾病等问题。在印度，糖尿病每年杀死一百万以上的人，心脏病占死亡率的很大一部分。AI模型今天通常专注于一次诊断一次疾病。 我们建议的方法将糖尿病，乳腺癌和心脏病预后整合到一个用户友好的界面中。 该系统试图通过使用机器学习方法（包括K-Nearest Neighbors（KNN），支持向量机（SVM）和Logistic回归）的机器学习方法立即为多种疾病提供准确的预测。 这将提高医疗保健效率和诊断能力。AI模型今天通常专注于一次诊断一次疾病。我们建议的方法将糖尿病，乳腺癌和心脏病预后整合到一个用户友好的界面中。该系统试图通过使用机器学习方法（包括K-Nearest Neighbors（KNN），支持向量机（SVM）和Logistic回归）的机器学习方法立即为多种疾病提供准确的预测。这将提高医疗保健效率和诊断能力。
cocoscan：使用深度学习的椰子疾病预测
本研究介绍了利用深度学习技术的椰子疾病预测系统的发展，以帮助农民识别和管理椰子树中的疾病。本研究的目的是增强早期疾病检测，提高诊断准确性并提供量身定制的营养建议以促进植物健康。系统集成了在患病椰子植物图像数据集上训练的卷积神经网络（CNN）模型，该模型通过用户友好的Web应用程序访问。农民可以上传树木的图像，然后由CNN模型对其进行处理以预测潜在的疾病。该系统还根据检测到的疾病提供肥料建议。结果表明在现实情况下，疾病鉴定和实际适用性的准确性很高。该系统的实施可以通过实现早期干预，减少农作物损失和优化资源使用来显着使农民受益。总而言之，椰子疾病预测系统展示了先进的机器学习和图像处理技术来转变农业实践的潜力，为椰子种植中的疾病管理提供了一种可及可及的工具。
罕见疾病
Sci USA ）对罕见病的分析显示，期刊文章中关注度最高的是亨廷顿舞蹈症、15,16 重症肌无力、17 ALS、18–20 罕见肿瘤和癌症、21–27 和系统性红斑狼疮 (SLE)。28–30 人们对罕见病的持续科学兴趣意味着研究可以产生高影响力的出版物，例如英国研究人员于 2019 年在新英格兰医学杂志上发表的“针对亨廷顿舞蹈症患者的亨廷顿蛋白表达”31。该文章描述了 Ionis Pharmaceuticals 和 F. Hoffmann–La Roche 设计的寡核苷酸的 I/IIa 期试验结果，该寡核苷酸用于抑制 HTT 的信使核糖核酸 (mRNA)，HTT 是导致亨廷顿舞蹈症的主要基因，此后已被引用超过 400 次。
阿尔茨海默病的微生物发病机理
阿尔茨海默病 (AD) 是一种渐进性脑部疾病，会影响记忆、思维和行为，目前影响着 660 万 65 岁及以上的美国人和 4700 万人。细菌、病毒或其他传染性病原体可能在 ID 中发挥作用的想法最早是在 30 多年前提出的。从那时起，这个想法在研究界遇到了相当大的阻力。近年来，微生物发病机制和神经退行性疾病的交叉已经成为一个有前途的研究领域，为 AD 等疾病提供了潜在的见解。最近的研究越来越多地将微生物因子（细菌、病毒和真菌）与 AD 的发病机制联系起来，挑战了将其仅仅视为衰老和遗传因素结果的传统观点。
溶物磷酸代谢和心脏病的信号传导
作者的完整列表：何塞，阿努； Dalhousie大学，生物化学和分子生物学Fernando，Jeffy； Dalhousie大学，生物化学与分子生物学Kienesberger，Petra；达尔豪西大学，生物化学与分子生物学