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使用机器学习预测心脏病...
4 md.devendran@gmail.com 摘要：心脏病仍然是全球死亡的主要原因之一。早期预测和诊断对于预防严重后果和改善患者的生活质量至关重要。该项目专注于使用机器学习技术开发强大的心脏病预测系统。通过分析由各种患者属性（例如年龄、性别、血压、胆固醇水平和其他医疗参数）组成的综合数据集，该系统旨在预测患者患心脏病的可能性。该项目采用各种机器学习算法，如逻辑回归、决策树、支持向量机 (SVM) 和随机森林来对数据进行分类并提供准确的预测。使用准确度、精确度、召回率和 F1 分数等指标来评估系统的性能，确保它能够在实际应用中提供可靠的结果。此外，还应用特征选择技术来识别导致心脏病的最重要因素，从而提高模型的可解释性。提出的解决方案旨在通过提供早期警报和建议来帮助医疗保健专业人员，最终促进及时干预。该项目促进了人工智能在医疗保健领域日益重要的作用，并展示了机器学习在增强心脏病预防诊断能力方面的潜力。
covid-19-19疫苗状况，意图，犹豫和疾病 -
摘要：背景：多发性硬化症的人（MS）容易受到严重的Covid-19结果的影响。他们被包括在2021年初推出的澳大利亚共同疫苗的优先组。然而，疫苗犹豫仍然是该人群中疫苗接种的复杂障碍，这可能与COVID-19疫苗接种后的疾病复发问题有关。这项研究检查了MS患者的COVID-19-19疫苗接种状况，意图，犹豫和与疾病有关的信念。方法：在2021年9月至10月之间在两家澳大利亚卫生服务的MS接受护理的人进行了在线调查。它收集了社会人口统计学和疾病特征的特征和对经过验证量表的响应，这些量表评估了疫苗的犹豫以及一般和MS相关的疫苗信念。结果：在281名参与者中[平均年龄47.7（SD 12.8）年； 75.8％的女性]，大多数（82.9％）至少接受了一种Covid-19-19疫苗剂量。年轻的参与者和疾病持续时间1 - 5年内的参与者也不太可能接种疫苗。控制年龄后，疾病持续时间与疫苗接种状态无关。未接种疫苗的参与者更有可能报告较少的接收Covid-19疫苗，较高的疫苗自满和较低的疫苗信心，更大的与MS相关的疫苗自满以及更高的MS和治疗相互作用问题。结论：MS的人报告了较高的疫苗接种率，尽管一般性和MS特定于COVID-19-covid-19疫苗的关注点。报告说，他们的MS没有很好地控制，并且其MS影响了他们的日常活动。通过了解影响疫苗犹豫及其与MS疾病课程和治疗方面的相互作用的因素，这可以为量身定制的干预措施和教育信息提供信息，以解决MS患者的这些问题。临床医生，政府和社区组织是提供这些干预措施和信息的关键合作伙伴，因为这种脆弱人群需要持续的助推器剂量。
探索用于疾病筛查和健康监测的声音生物标记
最后，我要感谢我的家人，感谢你们一直以来的支持。我希望我让你们为我感到骄傲，并将继续这样做。爸爸，谢谢你们一直相信我。伊萨姆，我的哥哥，我希望我能成为你们的灵感源泉，正如你一直告诉我的那样。我最亲爱的妈妈和我的妹妹海法，这一成就，以及你们所说的成功，是对你们无尽的支持、爱和牺牲的证明。妈妈，你不懈的努力、对我的信任以及在所有挑战中陪伴着我，一直是我的力量源泉。海法，你的鼓励和陪伴让我脚踏实地，充满动力。我希望这一里程碑能带给你们和你带给我生命中的快乐和自豪一样多。我会一直努力让你们为我感到骄傲，因为你们塑造了今天的我。还有我的妹妹胡埃达，我为她感到无比自豪，你教会了我很多东西，我永远敬佩你。你的毅力、自信和取得更大成就的动力是我不断的灵感源泉。你每天都让我惊叹不已。Pitouti，我爱你。Wenti outi，wenti zeda，wenti zeda，wenti zeda……。
AI驱动的慢性肾脏病预测
4 md.devendran@gmail.com摘要：慢性肾脏病（CKD）是一个重大的全球健康问题，通常导致肾脏衰竭，需要昂贵的医疗治疗，例如透析或移植。早期检测CKD对于及时干预和改善患者预后至关重要。 该项目旨在开发基于机器学习的预测模型，以便在早期诊断CKD。 通过利用一系列临床特征，例如年龄，血压，血糖和其他相关的生物标志物，我们采用机器学习算法，包括决策树，随机森林和支持向量机（SVM），以预测患者开发CKD的患者的可能性。 本研究中使用的数据集包括具有各种肾脏状况的患者的病历，并应用了诸如归一化和缺失数据处理的预处理技术以确保模型的鲁棒性。 使用诸如准确性，精度，召回和F1得分等指标评估模型的性能，以确保可靠的预测。 这种方法不仅旨在提高诊断准确性，而且还提供了一个数据驱动的解决方案，以帮助医疗保健专业人员做出明智的决策。 该项目的结果可以有助于更好地管理CKD，最终有助于减轻医疗保健系统的负担并改善患者护理。早期检测CKD对于及时干预和改善患者预后至关重要。该项目旨在开发基于机器学习的预测模型，以便在早期诊断CKD。通过利用一系列临床特征，例如年龄，血压，血糖和其他相关的生物标志物，我们采用机器学习算法，包括决策树，随机森林和支持向量机（SVM），以预测患者开发CKD的患者的可能性。本研究中使用的数据集包括具有各种肾脏状况的患者的病历，并应用了诸如归一化和缺失数据处理的预处理技术以确保模型的鲁棒性。使用诸如准确性，精度，召回和F1得分等指标评估模型的性能，以确保可靠的预测。这种方法不仅旨在提高诊断准确性，而且还提供了一个数据驱动的解决方案，以帮助医疗保健专业人员做出明智的决策。该项目的结果可以有助于更好地管理CKD，最终有助于减轻医疗保健系统的负担并改善患者护理。
博士格伦·比格斯（Glenn Biggs）阿尔茨海默氏症和神经退行性疾病的总监Sudha Seshadri
Seshadri博士是一位经过董事会认证的神经科医生，专门研究行为和老年神经病学。在过去的15年中，她从国立卫生研究院获得了持续的资金，总计8300万美元的研究。此外，她还获得了享有声望的赠款，其中包括比尔·盖茨（Bill Gates）的“部分云”奖，该奖项认可了治疗阿尔茨海默氏病的创新方法。她拥有480多个研究出版物，她的作品在包括《纽约时报》，ABC和时间在内的全国媒体上都有150多次。她还教下一代卫生保健领导者，在过去的10年中指导45位临床医生。
多相机3D帕金森氏病的精度评估
帕金森氏病（PD）是一种毁灭性的运动，在全球流行率上加速了，但是缺乏精确的症状测量使得有效疗法的发展具有挑战性。统一的帕金森统一级评级量表（UPDRS）是评估运动症状严重程度的黄金标准，但其手动评分标准含糊不清，既模糊又主观，导致了粗糙和嘈杂的临床评估。机器学习方法有可能通过使PD症状评估现代化，以使其更具定量，客观和可扩展性。但是，缺乏用于PD运动考试的基准视频数据集阻碍了模型开发。在这里，我们介绍了郁金香数据集以弥合此差距。Tulip强调预先挑剔和全面性，包括25种UPDRS运动考试活动的多视频记录（6张摄像机），以及3位临床专家的评级，在帕金森氏症患者和健康对照组中。多视图记录实现了身体运动的3D重建，该重建更好地捕获疾病特征，而不是更多的调用2D方法。使用数据集，我们建立了一个基本线模型，用于预测3D姿势的UPDRS分数，以说明如何自动化现有诊断。展望未来，郁金香可以帮助开发超过UPDRS分数的新的精确诊断，从而深入了解PD及其潜在治疗方法。
田纳西州罕见疾病咨询委员会
(1) 罕见疾病；(2) 罕见疾病的严重程度；(3) 与罕见疾病相关的未满足的医疗需求；(4) 特定保险范围、费用分摊、分级、利用管理、事先授权、药物治疗管理或其他医疗补助政策对获得罕见疾病治疗的影响；(5) 对治疗罕见疾病的疗法的益处和风险的评估；(6) 保险范围、费用分摊、分级、利用管理、事先授权、药物治疗管理或其他医疗补助政策对患者遵守医生开具的或以其他方式推荐的治疗方案的影响；(7) 需要罕见疾病专家治疗或会诊的受益人是否能够充分获得治疗，如果没有，是什么因素导致了治疗受限；以及 (8) 患者群体的人口统计和临床描述。(d) 本章中的任何内容均不要求咨询委员会、DUR 或 PAC 就任何事项咨询个人，或要求这些实体与任何特定专家或利益相关者会面。