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以腰椎穿刺为金标准的增强Flair磁共振成像对脑膜炎的诊断准确性
2019 年 6 月 23 日至 2020 年 3 月 22 日，在 Wah Cantt 第三医院接受脑膜炎检查。材料和方法：通过非概率目的抽样，共纳入 173 名患者。我们的研究纳入了年龄在 2 至 70 岁之间、性别不限且根据临床表现疑似患有脑膜炎的患者。本研究排除了禁用增强 MRI 和腰椎穿刺的患者、确诊为脑膜炎的患者和不同意接受检查的患者。所有患者均以 0.2 毫升/秒的速度接受静脉注射造影剂钆。钆后 T1W 和钆后 FLAIR 图像由顾问放射科医生获取和评估。将发现记录在规定的表格上。对患者进行随访并从实验室收集腰椎穿刺结果。结果：平均年龄为 26.4±23.5 岁，范围从 2 岁至 70 岁。 173 名患者中，98 名（56.6%）为男性，75 名（43.4%）为女性。临床表现如下：喂养不良、易怒和嗜睡 86 人（49.7%），头痛 137 人（79.2%），恶心/呕吐 125 人（72.3%），颈部僵硬 89 人（51.4%），意识水平改变 132 人（76.3%），癫痫发作 78 人（45.1%）和局部神经功能障碍 45 人（26%）。以腰椎穿刺金标准为诊断标准，增强 MRI FLAIR 诊断脑膜炎的灵敏度为 91%，特异性为 85%，PPV 为 87.6%，NPV 为 89.4%，诊断准确率为 88.4%。以腰椎穿刺金标准为标准，增强 MRI T1W 在脑膜炎诊断中的诊断准确率显示敏感性 60.2%、特异性 77.5%、PPV 75.6%、NPV 62.6% 和诊断准确率 68.2%。结论：与增强 T1W 序列相比，增强 FLAIR 序列在检测脑膜增强方面具有更高的敏感性和特异性。因此，对于所有怀疑患有脑膜炎的患者，应将增强 FLAIR 序列作为常规序列添加到 MRI 脑部方案中。
利用人工智能进行自我诊断的医疗聊天机器人
摘要：医疗保健对于健康生活非常重要。但是，如果您有健康问题，就很难寻求医疗帮助。建议的概念是开发一个医疗聊天机器人，该聊天机器人可以采用人工智能来分析疾病并生成与医生讨论的病情相关的必要信息。医疗聊天机器人的建立是为了降低医疗成本并改善获取医疗知识的途径。一些聊天机器人充当医疗手册，帮助患者了解自己的疾病并改善健康状况。如果用户能够诊断多种疾病并提供所需的数据，他们肯定可以从聊天机器人中受益。文本诊断机器人使患者能够参与对其药物问题的分析，并根据症状提供个性化的分析报告。因此，人们对自己的健康和个人稳定性有自己的看法。
AI驱动的医疗保健增强诊断和治疗
1。使用AI获得知情的患者同意：从患者那里获得知情同意是执行任何医疗程序之前最重要的一步。但是，根据《印度妇产科和妇科杂志》的报道，在获得同意书之前，只有25％的印度患者对手术进行了完整的简要介绍。此外，在印度的许多医院中，获得知情同意的过程被委派给了像护士这样的医院工作人员，而不是医生本人，以节省后者的时间。此外，许多患者无法理解起草同意书的语言，并且主要签署该表格仅为形式。简要地说，签署的同意书并不意味着已将信息传达给患者。AI来营救医生和患者。除了英语外，还可以用白话语言构建互动聊天机器人，这可以回答所有患者的问题并解决他对在他身上执行的程序的所有恐惧，这对于获得患者的知情同意可以走很长一段路。
缺血性心脏病和急性冠状动脉综合征患者的2型糖尿病的诊断和治疗 - 证据和
2型糖尿病（T2DM）代表了21世纪的主要医疗保健状况。其特征是由于周围胰岛素抵抗和胰岛素产生降低而导致血糖持续升高，这可能导致多种长期健康状况，例如视网膜病变，神经病和肾病。估计的糖尿病（DM）患者的人数预计到2035年将增加到5.91亿，仅英国（英国）440万，其中90％归因于T2DM。此外，很大一部分的个体可能患有未发现的糖尿病，尤其是在出现缺血性心脏病症状（IHD）的患者中。这在那些患有急性冠状动脉综合征（AC）的个体中尤其重要，这些人处于并发症和心脏猝死的风险最高。鉴定糖尿病的常见生化标志物的异常水平，例如这些患者的毛细血管血糖或糖化血红蛋白（HBA1C）对于早期诊断很重要，然后这将允许及时干预以改善结果。然而，符合诊断糖尿病标准的个体的显着比例仍未被诊断，这代表了早期干预的错过的机会。这可能会导致长期未经治疗的高血糖时期，这可能导致显着的进一步的微血管和大血管并发症。IHD，心力衰竭，脑血管事故（CVA）和周围动脉疾病（PVD）的风险增加。这些帐户占T2DM患者死亡的50％。心血管疾病特别是发病率和死亡率的重要原因，T2DM患者的心血管疾病风险高两到三倍，而不是那些患有正常血糖的情况。仅在英国英国，大约有120次截肢，770 CVA，590个心脏病发作和
2型糖尿病诊断的早期年龄与心血管疾病的基因风险增加有关Hyunsuk Lee，Jaewon Choi，Na Yeon Kim，Jon
年轻时被诊断出患有2型糖尿病（T2D）的人正在增加，并且患心血管疾病的风险升高（CVD）（1）。先前的研究表明，诊断时糖尿病亚组除以年龄的差异表现出遗传危险因素的差异（2），并且患有早发T2D的糖尿病差异具有较高的T2D多基因风险评分（PRS）（3）。然而，与T2D诊断时与年龄相关的遗传异质性是否会影响过多的CVD风险仍然很大未知。与常见的土壤假设一致（4），我们假设在早发糖尿病患者中对CVD的遗传易感性增加。我们分析了来自两个前瞻性共同体的数据，以调查对较早的T2D诊断对事件CVD的遗传影响增加。此外，由于建议一种健康的生活方式来抵消CVD的遗传风险增加（5,6），因此我们探索了通过T2D诊断时的年龄通过健康的生活方式层次来修改对CVD的遗传影响。
基于机器学习算法的冠状动脉疾病的诊断支持向量机，人工神经
已经对数据挖掘在包括CAD在内的疾病诊断中的应用进行了各种研究； [9,10]将建议的模型与基于PSO的自适应神经融化推理系统（PSO -ANFIS）进行了比较。结果表明，建议的模型优于PSO -ANFIS模型。建议的模型还具有2个重要好处：（1）它很快学习，（2）响应迅速。对于大型准确的数据集，快速学习和快速响应能力的重要性很重要。[11] Jackins等。进行了一项研究，以找到可用数据集中诊断糖尿病，冠心病和癌症的模型。他们使用幼稚的贝叶斯分类和随机森林（RF）分类算法进行数据集的分类。结果表明，三种疾病的RF模型的准确性高于幼稚贝叶斯分类器的精度值。[12] Das等。使用统计分析系统，引入了一种诊断心脏病的方法。神经网络集合方法位于提议系统的中心。从从克利夫兰心脏病数据库中获得的数据中获得的分类准确性为89.01％。另外，在心脏病的诊断中分别获得了80.95％和95.91％的敏感性和特异性。[14] Dutta等。[13] Olaniyi和Oyedotun提出了一个基于人工神经网络（ANN）的三步模型来诊断心绞痛，其精度为88.89％。提出了具有卷积层的有效神经网络。他们提出的模型在预测冠心病方面的准确性达到了77％。该模型还能够比传统方法（例如支持向量机（SVM）和RFS）更准确地预测负面案例。[15]
开发用于正畸领域初始诊断的分类和对象检测模型=开发正畸>早期诊断的分类和对象检测模型
Deskripsi Lengkap: https://lib.ui.ac.id/detail?id=9999920568055&lokasi=lokal ------------------------------------------------------------------------------------------ Abstrak Pandemi COVID-19 mendorong adanya transformasi kesehatan, terutama dalam Praktik Kedokteran Gigi。对传播风险的反应，使公众朝着远程医疗服务，尤其是远程访问术。这种现象在正畸中创造了一个新的范式，鼓励了Teleorthodontic的发展。正畸领域中的机器学习技术支持为早期诊断和增加正畸服务的可及性提供了创新的解决方案。这项研究将比较3个计算机视觉模型，即有效网络，Mobilenet和Shufflenet，并伴随着添加表格模型，即TabNet。该计算机视觉模型的实施旨在为正畸患者提供初始分析，并将在Lime的帮助下使用F1得分指标和专家解释性评估。基于这项研究，发现计算机视觉洗牌模型具有最佳的平均F1分数值，其次是EfficityNet和Mobilenet。价值的差异范围从有效T和洗牌片之间的1-5％范围范围，但是Mobilenet和Shufflenet的差异范围为3-8％。此外，与不使用TabNet的模型相比，在框架中添加TabNet在框架中的平均F1得分值增加了2.7％至5％。....... COVID-19-大流行驱动了健康转变，尤其是在牙科实践中。对传播风险的反应导致公众进入远程医疗服务，尤其是远程医疗服务。这种现象在正畸方面创造了一个新的范式，鼓励了电视牙齿的发展。正畸技术中机器学习技术的支持提供了用于早期诊断和增加正畸服务的创新解决方案。本研究将比较3种计算机视觉模型，这些模型是有效网络，Mobilenet和Shufflenet，并伴随着添加表格模型，即TabNet。该计算机视觉模型的实施旨在为正畸患者提供初始分析，并将在Lime的帮助下使用F1评分指标和专家的解释性进行评估。这项研究发现，洗牌计算机视觉模型具有最佳的平均F1得分，其次是有效网络，最后是Mobilenet。值差异在有效网和洗牌片之间的1-5％之间，但是Mobilenet和Shufflenet的差异扩大，范围在3-8％之间。此外，与不使用TABNET的模型相比，将TABNET添加到框架中的F1得分平均增加2.7％至5％。