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人工智能在医学信息学方面具有巨大潜力
摘要：在1950年代和1960年代，在分子生物学中，信息技术主要应用于蛋白质和DNA的分子演化，后来扩展到多个领域，例如序列比对，蛋白质结构预测和基因剪接。进入21世纪，人类基因组项目的完成标志着生物医学大数据时代的到来，为在该领域应用人工智能提供了大量数据。尤其是近年来，医学数据的持续积累已将人工智能在医疗领域的应用提升到更广泛，更实用的水平。本文简要介绍了人工智能在基因组学，蛋白质组学，转录组学，表观遗传学，药物发育和其他领域的应用。我希望这篇评论可以清楚地介绍可以应用哪些生物医学领域人工智能，并促进医生和相关学者积极使用人工智能技术来解决特定的生物医学问题。
蛋白质序列数据的可扩展信息平台...
Quantum-Si的创新铂TM系统为在其专有的半导体芯片上跨越数百万个单个肽的下一代单分子蛋白测序提供了一个平台。每种铂仪器都直接连接到量子云，为简化数据分析提供了集成且用户友好的解决方案。云平台允许用户创建和自定义针对用户特定应用程序的实验，通过社区和自定义工作流程自动化数据分析，可视化实验结果，并简单安全地与同事共享数据。平台缩放到用户的研究和工作流程需求。此技术说明描述了云平台的关键特征和好处，以最大程度地利用仪器利用并将蛋白质测序数据转换为可行的见解。
通过深度学习推进医学成像信息学...
摘要简介：用于医学成像的深度学习 (DL) 模型发展迅速。然而，DL 需要大量标记数据集来训练模型。获取大规模标记数据仍然是一个挑战，并且由于患者的多样性和不同的成像协议，多中心数据集存在异质性。域自适应 (DA) 已经开发出来将知识从标记数据域转移到图像空间或特征空间中的相关但未标记的域。DA 是一种迁移学习 (TL)，当应用于多个不同的数据集时可以提高模型的性能。目标：在这篇调查中，我们回顾了用于医学成像的最先进的基于 DL 的 DA 方法。我们旨在总结最近的进展，强调动机、挑战和机遇，并讨论未来医学成像 DA 工作的有希望的方向。方法：我们调查了 2017 年至 2020 年间来自领先生物医学期刊和会议的经过同行评审的出版物，这些出版物报告了 DA 在医学成像应用中的使用情况，并按方法、图像模态和学习场景对它们进行分组。结果：我们主要关注病理学和放射学作为应用领域。在各种 DA 方法中，我们讨论了域变换 (DT) 和潜在特征空间变换 (LFST)。我们强调了无监督 DA 在图像分割中的作用，并描述了未来的发展机会。结论：DA 已经成为一种有前途的解决方案，可以解决缺乏带注释的训练数据的问题。使用对抗技术，无监督 DA 已经取得了良好的性能，尤其是在分割任务方面。机会包括域可转移性、多模态 DA 和受益于合成数据的应用程序。
电气工程和信息学13-会议记录EEI
Proceedings Reviewers: Norbert Ádám Milan Lacko František Babič Branislav Madoš Ján Bačík Ján Magyar Peter Bednár Marián Mach Peter Bober Kristína Machová Samuel Bucko Dusan Medveď Marek Bundzel Miroslav Michalko Zsolt Čonka Ľubomír Ľubomír Papaj Ján Papaj Miloš Drutarovský Ján Paraien František Ďurovský Marek Pavlík Jaroslav Daniela Perduková Peter Feciľak Ján Perháč Anna Filasová Emília Pieriková Ján Gamec Matúš Pleva Peter Girislav Sobota Iveta Gladišová Ján Staš彼得·格尼普（Peter Gnip）威廉·斯坦宁（William Steingartner） ŠimoňákJánKaňuchjozefkirálytibor tibor Vince Marcelvološinnatalia kurkinajánKarolkarol karol karol karol iveta zolotova zolotovavieraaslákovájarosna jarosna viera viera viera viera viera maslakova maslakova jarosna jarosna jarosna viera。 Žilková
教学大纲i304（秋季24） - 信息学编程
○教科书的官方幻灯片○讲师笔记本●可以通过我的教科书（Canvas Class页面左侧的导航链接）中的Canvas访问数字教科书，这要归功于Longhorn教科书访问（LTA）程序，以降低学生的数字课程材料成本。●您将自动选择进入程序，但可以通过画布轻松地退出（并返回）到第12堂课。如果您在第12届班级结束时继续选择，您将通过“我欠下的”页面收到一张账单，并必须在第18届班级当天结束之前才能支付和保留访问权限。如果您在第18届班级时不付款，则将在第20堂课之后失去对材料的访问权限，并且您的费用将被删除。●如果您还有其他问题，请联系ltahelp@universitycoop.com
人工智能在医学信息学中具有巨大潜力
摘要：20世纪50-60年代，在分子生物学中，信息技术主要应用于蛋白质和DNA的分子进化，后来扩展到序列比对、蛋白质结构预测、基因剪接等多个领域。进入21世纪，人类基因组计划的完成，标志着生物医学大数据时代的到来，为人工智能在该领域的应用提供了大量数据。尤其是近年来，医疗数据的不断积累，将人工智能在医疗领域的应用推向了更广阔、更实用的层面。本文简要介绍了人工智能在基因组学、蛋白质组学、转录组学、表观遗传学、药物研发等领域的应用。希望通过本文能够清晰地介绍人工智能可以应用于哪些生物医学领域，并促进医生和相关学者积极利用人工智能技术解决具体的生物医学问题。
卫生信息学博士学位（DHI）的课程和描述
在本课程中，学生将了解为什么电子健康记录（EHR）被视为改善医疗保健的最有效方法之一，需要哪些信息技术基础架构来支持EHR，为什么医生的买入对于取得成功至关重要，如何克服如何克服返回的投资回报累积，ehr付费良好的EHR和临床支持的关键组成部分，以及临床上的临时付费大量。学生将研究电子健康记录（EHR）如何影响当今和未来的临床结果和疾病管理。学生还将获得赢得医疗保健提供者的EHR策略的案例研究，可以在EHR计划和实施中使用。此外，学生将了解联邦政府最近为加速EHR采用的努力以及这种采用将如何受到HIPAA和社区安全问题的影响。
病理信息学：将数据转换为诊断见解。
病理信息学的关键创新之一是采用数字病理学，该病理学涉及将玻璃滑梯转换为高分辨率数字图像。这些数字化的幻灯片可以无缝分析，存储和共享，从而实现了全球病理学家之间的远程咨询和协作[3]。数字病理不仅可以改善对专家意见的访问，还可以简化工作流程，从而更快地进行诊断和报告。此外，人工智能（AI）与数字病理学的整合正在增强诊断精度。AI算法可以分析组织模式，检测细微的异常并以明显的准确性对疾病进行分类，从而增强病理学家的专业知识并降低诊断变异性[4]。
健康数据信息学和权益 - JHU的多样性
大规模数据，例如电子健康记录和技术工具，例如AI算法，越来越多地用于公共卫生和医学。尽管此类数据资源和工具具有改善临床护理和公共卫生的巨大潜力，而无需仔细关注算法的数据，并且信息学的结论不正确，并且可能会得出建议。数据，信息学，数据科学，社会理论和公平性方面的专业知识对于确保以改善健康和不持续偏见和不平等的最佳方式来利用这些工具至关重要。需要核心生物统计学理论和方法来建立框架和方法来检查和解决数据偏见和健康不平等，对于在该领域工作的生物统计学家至关重要，以深入了解实体环境。同样，需要了解健康和数据权益问题的计算和生物信息学科学家。健康数据信息学和权益集群代表生物统计学系与医学院通用内科医学中生物医学信息学和数据科学的部分之间的伙伴关系。这项倡议将为大学提供健康数据信息学和公平研究的领先研究人员，带来重要的专业知识和观点，使教职员工多样化，并基于现有的优势。它将受益于诸如观察健康数据科学和信息学（OHDSI）开放科学合作，医学上的卓越精准医学中心（PMCOE）项目以及数据科学和AI计划，并将在这个重要界面上突出有影响力的工作。