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一种预测心脏病的新方法：机器学习技术
抽象的心脏病和机器学习是两个不同的词，其中一个与医学领域有关，另一个与人工智能有关。在医疗中，大多数人都面临着心脏病的问题，机器学习正在发展计算机科学领域。心脏病被称为心脏病，它提供了更多的数据或信息，应收集它以提供患者的报告，并且机器学习还需要用于预测和解决问题的数据。机器学习技术用于预测心脏病的预测，在这种预测中，它以更少的计算时间和更高的准确性来促进其健康。心脏病预测需要大量的数据来预测，在云计算中，我们也有更多数据，并且在云中可用的数据很难分析。因此，我们使用机器学习算法或技术来预测心脏病，并且以相似的方式应用了这些算法或技术来预测或分析云中可用的数据。在本文中，我们将使用称为Backpropagation算法的机器学习算法，后来我们以后使用优化算法。反向传播算法涉及人工神经网络。反向传播是一种方法，用于计算一批数据后每个神经元的误差贡献（在图像识别，多个图像中）。这是由包围优化算法使用的，以调整每个神经元的重量，从而完成该情况的学习过程。机器学习算法和技术用于识别人类风险问题的强度，它可以帮助患者采取安全措施，以挽救患者的生命。关键字：机器学习，云计算，心脏，反向传播，优化
通过功能医学逆转慢性疾病
这篇文章基于28个月的数字自动人口研究研究。我的研究方法包括在面对面环境和数字民族志上的传统人种志研究，但我的个人经验也嵌入了工作中。在这篇文章中，您会发现“插曲”，这些插曲可以瞥见我的康复之旅。在本公共志上写作时，我提供了我如何经历疾病和康复的“厚实描述” 1（Geertz 3）。通过包括我自己的故事，我承认观察者和观察者是密不可分的。所有民族志都是关系的。民族志数据是由民族志学家和参与者之间的信任关系产生的。此外，在自发人口志上，研究人员将民族志镜头转向了自己。i扩大了进行民族志的潜在目的，包括个人康复和康复。这些“插曲”证明了功能医学患者的风险；添加（自动）人种学纹理；和序言我关于嵌套生态，社会微生物组，特权以及健康和食品正义的论点。
报告 - 国家疾病控制中心
卫生与家庭福利部于2019年启动了国家气候变化与人类健康计划（NPCCHH）。该计划的主要目标之一是在普通人群（脆弱的社区），医疗保健提供者和政策制定者中就气候变化对人类健康的影响提高认识。国家疾病控制中心（NCDC）被印度政府卫生与家庭福利部（MOHFW）确定为“卫生任务”的节点“卫生任务”。对于NPCCHH，NCDC认可了17个卓越中心（COE），其中一个是班加罗尔的国家心理健康与神经科学研究所（Nimhans），该研究所被指定为心理健康的COE。
使用机器学习的心脏病预测系统
我还感谢达卡Diit讲师Mizanur Rahman为我们提供了成功完成该项目的设施。我还对达卡（Dhaka）的DIIT讲师，讲师为我们提供了成功完成该项目的设施。我也表示感谢Mushfiqur Rahman，Dhaka Diit讲师，为我们提供了成功完成该项目的设施。
![疾病修饰抗毒药[DMARDS]在Srinagarind Hospital](/simg/c/ccf69d2a0fba0df90a0f06b3a4a0ab737f3cd262.webp)
疾病修饰抗毒药[DMARDS]在Srinagarind Hospital
结果：平均发病年龄为45（SD+12.8）年，中位疾病持续时间为12.4（IQR 7.3至17.5）年。338（94.1％）的总RA患者接受了常规的合成DMARDS [CSDMARD]，同时基于报销类型，202（4.45％）中有9名接受了生物DMARDS [BDMARDS]。最常用的dmard是甲氨蝶呤[MTX]。目前，在359个中，有155名（43.2％）用2个DMARD治疗，而148（41.2％）进行了DMARD单一疗法。患者的疾病活性仅接受Csdmard（s）为低（<3.2），中度（> 3.2至5.1）和高（> 5.1），分别为44.4、45.8和8.2％的比例。接受和收到BDMARD的患者人数很小（21例）。其中，有76.2％的响应者是50％的治疗靶标，而（25％）具有无药物缓解。只有4.5％的长期BDMARD，其中38.1％的疾病活性低[LDA]和61.9％的DAS中等DA。低剂量皮质类固醇[LDC]总体处方为63.5％。在CSDMARDS组中，其使用与较高的DA有关；低，中度和高DA的患者中的52.3、69.7和82.1％。在达到治疗靶标的患者中，有61.8％的缓解率/LDA> 1年。与实现目标相关的因素是缓解，诱导MTX和DMARDS启动后的早期缓解的历史。
西孟加拉邦 - 国家疾病控制中心
在年平均最高温度下，每年增加 +0.010c的趋势。但是，年度平均值和年平均最低温度没有年度趋势。季节性趋势在表2.2中注明（Rathore等，2013 2）。另一项分析37年的IMD数据（1969-2005）表明温度的变化在空间上也有所不同（表2.1）。考虑到表2.3（1969-2005）中分析的时间段是Rathore等人2013（1951-2010）进行的工作的一个子集，因此本报告中进一步工作的最高温度升高为+0.01 0 C每年+0.01 0 c。然而，观察到平均最低温度和平均温度没有年度趋势的原因（表2.2）是由于不同季节的变化程度不同，这也是由于西孟加拉邦的六个空间不同的农业气候区域的气候反应程度不同，这是从表2.3
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。
一封信：DNA突变如何导致疾病
9 岁的 Jason Wright 刚刚醒来。他的母亲正坐在他的病床旁边，与他的医生交谈。Jason 住院是因为他患有严重的镰状细胞病疼痛危机。在疼痛危机期间，形状不规则的红细胞会卡在血管中，阻止氧气到达身体组织。这会导致剧烈疼痛和肿胀。Jason 的腿部和腹部疼痛难忍，因此他的母亲将他带到了最近的医院的急诊室。Jason 到达急诊室后，他的护理团队开始对他进行治疗，包括输血和服用药物以帮助减轻疼痛。Jason 第二天可以回家，但他的医生警告他这种情况很可能会再次发生。这到底是怎么发生的？
量子点条形码与微流体和信号处理的融合，用于多路复用高通量传染病诊断
通过纳米和微技术（量子点和微流体）的融合，我们创建了一个能够对人类血清样本中的传染性病原体进行多重、高通量分析的诊断系统。作为概念验证，我们展示了能够检测全球最流行的血液传播传染病（即乙型肝炎、丙型肝炎和 HIV）血清生物标志物的能力，样本量少（<100 µ L），速度快（<1 小时），灵敏度比目前可用的 FDA 批准方法高 50 倍。我们进一步展示了同时检测血清中多种生物标志物的精确度，交叉反应性最小。该设备可以进一步发展成为便携式手持式即时诊断系统，这将代表发达国家和发展中国家在检测、监测、治疗和预防传染病传播方面的重大进步。
