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诊断性乳房超声中的人工智能
结果：经验丰富的读者在曲线（AUC）下表现出卓越的性能，为0.888 [95％置信区间（CI）：0.793–0.983]，表明诊断精度很高。相反，KOIOS决策支持（DS）系统的AUC为0.693（95％CI：0.562–0.824）。在KOIOS和弹性的指导下，经验不足的读者的AUC为0.679（95％CI：0.534–0.823），而仅KOIOS的AUC为0.655（95％CI：0.512-0.799）。在没有任何指导的情况下，经验较低的读者表现出最低的性能，AUC为0.512（95％CI：0.352–0.672）。经验丰富的读者的灵敏度为98.1％，特异性为58.8％，正预测值为88.1％，负预测值为90.9％，总体准确性为88.6％。KOIOS DS的灵敏度为92.5％，特异性为35.3％，精度为78.6％。在受考山和弹性的指导下，经验丰富的读者的灵敏度为92.5％，特异性为23.5％，精度为75.7％。仅由Koios引导时，经验较低的读者的灵敏度为90.6％，特异性为17.6％，精度为72.9％。最后，没有任何指导的经验较低的读者的灵敏度为84.9％，特异性为17.6％，精度为68.6％。
共同传播的诊断测试...
如果付款和编码策略（“ PCP”）与成员有权获得承保服务的任何计划文件之间发生冲突，则计划文件将管理。如果PCP与提供者参与和/或为合格成员和/或计划提供涵盖的服务的任何提供商合同之间发生冲突，则提供者合同将管理。“计划文件”包括但不限于医疗保健福利证书，福利手册，摘要计划描述和其他承保文件。BCBSOK可以使用合理的酌处权解释并将本政策应用于特定情况下提供的服务。BCBSOK在任何适用的计划文件下提供的范围内具有全部和最终的酌情权限，用于解释和申请。
心脏microRNA：诊断和治疗潜力
microRNA是翻译后生物分子的小型非编码，当表达时，会改变其靶基因。据估计，microRNA调节了负责主要生理过程的所有人类蛋白质和所有蛋白质的60％的产生。在心脏腔内疾病的病理生理学中，有几个细胞产生microRNA，包括内皮细胞，血管平滑肌细胞，巨噬细胞，巨噬细胞，板块和心肌细胞。从各种细胞来源得出的microRNA之间存在一个恒定的串扰。动脉粥样硬化的启动和进展是由许多促炎和促性的microRNA驱动的。刺激性斑块破裂是急性冠状动脉综合征（ACS）造成心血管死亡的主要原因，并导致ACS后心脏重塑和纤维化。microRNA是斑块发展和转化为脆弱状态的强大调节剂，最终可能导致斑块破裂。越来越多的证据表明，在ACS之后，microRNA可能会抑制成纤维细胞增殖和疤痕，以及心肌细胞的有害凋亡，并刺激成纤维细胞重编程为诱导的心脏祖细胞。在这篇综述中，我们着重于心肌细胞衍生和心脏成纤维细胞衍生的microRNA的作用，这些microRNA参与了调节与car肌细胞和成纤维细胞功能以及动脉粥样硬化相关性心脏缺血相关的基因的作用。了解它们的机制可能会导致MicroRNA鸡尾酒的发展，这些鸡尾酒可能可能用于再生心脏病学。
下一代DNA测序提供诊断...
临床诊断需要正确的病原体鉴定才能为患者选择最适当的治疗方法。临床医生可用的当前诊断方法包括培养和灵敏度以及PCR或定量PCR（QPCR）测试。虽然培养和灵敏度测试仍然被认为是黄金标准，并且允许表型抗生素耐药性面板和最小的抑制浓度（MIC）测试，但这种方法存在显着的限制。由于种类繁多的致病细菌和富生物，需要仔细考虑培养培养基，温度，氧气水平，水含量和孵化时间，以解决各个病原体的不同生长要求。1尤其是为了诊断
ó分析AI驱动的诊断工具对...
摘要在医疗保健中使用AI已改变了诊断方法，从而创造了新的机会和挑战。本研究研究了AI驱动的诊断工具对医疗保健政策和资源分配的不同影响。我们的主要研究问题是AI驱动的诊断工具如何影响医疗保健政策和资源分配？本文描述了诊断工具的历史以及机器学习和深度学习等人工智能应用的革命性。彻底的检查解决了可靠性，精度，道德意义和监管问题，而著名的案例研究突出了AI驱动诊断的成就和变化。功率的诊断工具，该工具对使用统计方法对医疗保健政策和资源分配的影响进行了评估。当前的诊断政策进行了广泛的分析，以确定其对医疗保健政策的影响。法律，监管和隐私问题限制了AI驱动工具对政策制定的影响。将传统的诊断方法与AI驱动的诊断工具的成本效益和效率进行了比较。检查了经济影响和劳动力的影响，以确定将AI技术整合到医疗保健系统中的可行性。本文解释了AI驱动的诊断工具如何通过案例研究改善诊断和患者结果。这些案例研究将为决策者和医疗保健提供者提供通知。道德问题包括患者同意，数据隐私和AI算法在整合AI时会偏见。使用AI驱动的诊断工具来建立信任并鼓励负责任的使用时，透明度和问责制是必不可少的。该研究以关键发现及其对医疗保健政策和资源分配的影响的摘要结束。
诊断/预测算法的验证和确认
本文介绍了在先进新型武器平台中开发预测和健康管理 (PHM) 功能所面临的程序和技术挑战。在最高级别，它提出了将 PHM 优势和目标与后勤支持概念以可衡量的方式联系起来的具体策略。作者还提供了使用此方法的示例，以确保 PHM 元素已购买到飞机上所需的东西。在下一个级别，作者评估了 PHM 算法和传感器套件中使用的验证和确认 (V&V) 方法。在正向拟合应用中，现场和最终系统数据通常较少可用，这给诊断覆盖率、检测率和误报率的验证带来了额外的障碍。作者将演示特定工具，以使用测试台开发数据、类似组件故障数据以及最终的现场数据的组合来提供 V&V 用例。将介绍故障检测、诊断和预测功能元素的指标。此外，作者讨论了模拟和真实故障数据的使用，以及为预测系统现场性能而制定的策略。讨论了信号噪声、测量不确定性和阈值设置的影响。还讨论了具有现场数据可用性的“性能指标增长”概念，并提供了这些技术和工具在应对新飞机部署挑战中的具体应用。
诊断成像数据集统计发布
简介 诊断成像数据集 (DID) 是一个月度数据收集，涵盖了英格兰 NHS 患者的诊断成像测试数据。它包括全科医生直接使用癌症关键诊断测试的估计值，例如胸部成像、非产科超声和脑部 MRI。引入 DID 是为了监测“改善结果：癌症战略 1 ”的进展情况。该战略阐述了政府、NHS 和公众如何帮助预防癌症、提高癌症服务的质量和效率，并朝着实现与最佳结果相媲美的方向迈进。其中一个方面是确保全科医生能够获得正确的诊断测试，以帮助他们更早地诊断或排除癌症。因此，DID 报告了成像活动、转诊来源和及时性。这些数据是从放射信息系统 (RIS) 中整理出来的，放射信息系统是用于管理放射科工作流程的医院管理系统，并上传到 NHS Digital 维护的数据库中。 1.1 常用首字母缩略词
诊断成像数据集统计发布
简介 诊断成像数据集 (DID) 是一个月度数据收集，涵盖了英格兰 NHS 患者的诊断成像测试数据。它包括全科医生直接使用癌症关键诊断测试的估计值，例如胸部成像、非产科超声和脑部 MRI。引入 DID 是为了监测“改善结果：癌症战略 1 ”的进展情况。该战略阐述了政府、NHS 和公众如何帮助预防癌症、提高癌症服务的质量和效率，并朝着实现与最佳结果相媲美的方向迈进。其中一个方面是确保全科医生能够获得正确的诊断测试，以帮助他们更早地诊断或排除癌症。因此，DID 报告了成像活动、转诊来源和及时性。这些数据是从放射信息系统 (RIS) 中整理出来的，放射信息系统是用于管理放射科工作流程的医院管理系统，并上传到 NHS Digital 维护的数据库中。 1.1 常用首字母缩略词
饮食失调诊断清单 (EDDI)
超大尺寸的材料（例如地图、图纸、图表）通过分割原件进行复制，从左上角开始，从左到右以相等的部分继续复制，重叠很小。每张原件也都拍摄了一次，并以缩小的形式包含在书的后面。