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使用机器学习来提高患者安全
这个创新项目侧重于医疗保健中的AI，特别是机器学习。使用Beam和Kohane的描述概念化了机器学习，即机器学习在于基于相对人工到机器的努力可扩展的频谱。人类的努力较少等同于机器学习在频谱上更高的一种形式（例如，卷积神经网络和生成对抗网络），在频谱上（例如，人类的决策和回归分析）将更多的人类努力放在较低的情况下。2尽管频谱高端的机器学习依赖于人类的输入，但仍需要使用“黑匣子”记录大量的数据和透明度问题（即复杂的机器学习模型，这些模型并非直接解释为人类）。
人工智能在临床诊断中的应用
1 ）美国国家科学、工程和医学院医学研究所。人非圣贤，孰能无过。华盛顿哥伦比亚特区：美国国家科学院出版社；2001。 2 ）美国国家科学、工程和医学院医学研究所。改善医疗保健诊断。华盛顿哥伦比亚特区：美国国家科学院出版社；2016。 3 ） Rajkomar A，Dean J，Kohane I。医学中的机器学习。N Engl J Med 2019；380：1347―58。 4 ） Crombie DL。诊断过程。J Coll Gen Pract 1963；6：579―89。 5 ） Sandler G。临床医学中病史的重要性以及不必要检查的成本。Am Heart J 1980； 100: 928 ― 31。6）Heneghan C，Glasziou P，Thompson M，Rose P，Balla J，Lasserson D 等. 初级保健中使用的诊断策略. BMJ 2009; 338: b946。7）Shimizu T，Tokuda Y. 枢轴和集群策略：预防诊断错误的措施. Int J Gen Med 2012; 5: 917 ― 21。
报告：健康领域的人工智能
3 Sardanelli, F.、Castiglioni, I.、Colarieti, A. 等。生物医学研究中的人工智能 (AI)：关于作者在文章标题中声明 AI 的讨论。Eur Radiol Exp 7, 2 (2023)。4 Hulsen T. 生物医学中人工智能的文献分析。Ann Transl Med。2022 年 12 月；10(23)：1284。5 欧洲议会，《人工智能对医患关系的影响》，生物医学和健康领域人权指导委员会 (CDBIO) 委托撰写的报告，作者：Brent Mittelstadt，2021 年 12 月，第 1 页。6 Athanasopoulou, K.；Daneva, GN；Adamopoulos, PG；Scorilas, A. 人工智能：现代生物医学研究的里程碑。BioMedInformatics 2022, 2, 727-744。 7 Yu KH, Beam AL, Kohane IS. 医疗保健中的人工智能。Nat Biomed Eng. 2018 年 10 月；2(10):719-731。8 Diaz-Flores E、Meyer T、Giorkallos A. 生物医学研究和医疗保健中人工智能技术的发展。Adv Biochem Eng Biotechnol。2022182:23-60。9 Kolluri S、Lin J、Liu R、Zhang Y、Zhang W. 机器学习和人工智能在制药研发中的应用：综述。AAPS J. 2022 年 1 月 4 日；24(1):19。10 Paul D、Sanap G、Shenoy S、Kalyane D、Kalia K、Tekade RK。药物发现和开发中的人工智能。Drug Discov Today。2021 年 1 月；26(1):80-93。 11 Tran KA、Kondrashova O、Bradley A、Williams ED、Pearson JV、Waddell N。深度学习在癌症诊断、预后和治疗选择中的应用。Genome Med。2021 年 9 月 27 日；13(1):152。12 Aung YYM、Wong DCS、Ting DSW。人工智能的前景：回顾人工智能在医疗保健领域的机遇和挑战。Br Med Bull。2021 年 9 月 10 日；139(1):4-15。
确保关键救护车服务响应中的安全人工智能：研究方案
然而，有人担心在医疗保健领域采用人工智能技术可能会带来负面影响 (Coiera, 2018; Yu & Kohane, 2019)，因为很难预见人工智能的变革范围和广泛使用的影响，这可能会影响医疗保健的各个方面，包括生物医学科学和发展（例如疫苗）、医疗服务运行方式的基础业务流程的变化以及人们每天做出的与健康相关的决策 (Coiera, 2019)。表 1 总结了在医疗保健中使用人工智能的一些挑战 (Challen et al., 2019; Jeter et al., 2019; Ross & Spates, 2020; Saria et al., 2018)。许多关于医疗保健领域 AI 的研究重点是算法的性能，而不是使用 AI 的服务的安全性和保证（Sujan 等人，2019 年）。丹麦的一项回顾性研究评估了一种用于识别 OHCA 的 AI 系统。评估发现，与人类操作员相比，AI 系统的曲线下面积 (AUC) 性能明显更高，并且能够更快地识别 OHCA（Blomberg 等人，2019 年）。这些发现在随后的瑞典研究（Byrsell 等人，2021 年）中得到证实，该研究还研究了不同假阳性率阈值的使用。然而，丹麦最近的一项前瞻性研究发现，虽然人工智能决策支持系统在识别OHCA方面比人类操作员更好，但由人工智能支持的操作员的表现并没有显着提高（Blomberg 等人，2021 年）。该研究仅考虑了结果（就OHCA识别的准确性和及时性而言），并没有调查为什么联合系统的性能没有改善。造成这种情况的两个原因可能是 (1) 本研究中算法的假阳性率阈值太高，导致操作员对算法失去信心，以及 (2) 由于其高识别率，对丹麦 EMS 的识别受到天花板效应的影响。迫切需要进一步开展前瞻性研究，包括小规模评估研究，为临床试验中更昂贵、更严格的 AI 评估奠定基础 (Vasey 等人，2021)。在这项研究中，我们旨在构建一个用于识别 OHCA 的 AI 系统，作为救护车服务更广泛临床系统的一部分。该研究的目的有两个：（1）探索救护车服务利益相关者对呼叫中心 OHCA AI 决策支持安全性的看法，以及（2）为 OHCA AI 决策支持制定临床安全案例（Sujan 等人，2016 年）
研究了模拟的两组分凝胶系统的组织再生
[1] K. R. Walker和G. Tesco，“创伤性脑损伤后认知功能障碍的分子机制”，《衰老神经科学》的前沿，第1卷。5，p。 29，2013。[2] S. Jiang，S。Chen和S. Chen，“新型抗菌棉纺织品，配以Siloxane硫磺丙基贝因，” Fiber Soc。春天，pp。263-264，2011。[3] S. Chen等。，“环保抗菌棉纺织品，配以硅氧烷硫丙基贝素，” ACS Applied Material＆Interfaces，第1卷。3，不。4，pp。1154-1162，2011。[4] S. Chen，S。Chen，S。Jiang，Y。Mo，J。Tang和Z.GE，“硅氧烷硫烷抗微生物剂的合成和表征，”，《表面科学》，第1卷。605，否。11-12，pp。L25-L28，2011。[5] S. Chen等。，“含有含反应性硅氧烷的性硫丙基的研究，用于抗菌材料中”，“胶体和表面B：Biointerfaces，第1卷。85，否。2，pp。323-329，2011。[6] S. Jiang，Y. Liu，T。Wang，Y。Gu和Y. Luo，“基于MaleImide-Thiol结合的新型抗菌水凝胶的设计和制备”，《 ISSN》，第1卷。2766，p。 2276，2023。 [7] S. Jiang和T. Zhang，“对生物相容性的马来酰亚胺修饰的葡萄糖和透明质酸水凝胶系统的研究”，“精细化学工程”，pp。 100-109，2023。 [8] S. Jiang，Y。Liu和T. Wang，“对神经退行性疾病的新型生物相容性快速凝胶水凝胶的研究”，《生物医学科学与技术研究杂志》，第1卷。 50，没有。2766，p。 2276，2023。[7] S. Jiang和T. Zhang，“对生物相容性的马来酰亚胺修饰的葡萄糖和透明质酸水凝胶系统的研究”，“精细化学工程”，pp。100-109，2023。[8] S. Jiang，Y。Liu和T. Wang，“对神经退行性疾病的新型生物相容性快速凝胶水凝胶的研究”，《生物医学科学与技术研究杂志》，第1卷。50，没有。3，pp。1149-1157，2023。[9] S. Jiang，Y。Liu和Y. Gu，“用于组织工程的基于肽的短多糖水凝胶：迷你综述。”[10] D. Jhala和R. Vasita，“关于模仿人造干细胞生态位的细胞外基质策略的综述，” Polymer评论，第1卷。55，否。4，pp。561-595，2015。[11] M. Bahram，N。Mohseni和M. Moghtader，“水凝胶和一些最新应用的简介”，在水凝胶的分析和应用中的新兴概念中：Intechopen，2016。[12] T. R. Hoare和D. S. Kohane，“药物输送中的水凝胶：进度和挑战”，Polymer，第1卷。49，否。8，pp。1993-2007，2008。[13] S. Jiang，Y。Gu和E. Kumar，“基于五种机器学习算法的磁共振成像（MRI）脑肿瘤图像分类”，“云计算和数据科学，pp。122-133，2023。[14] S. Jiang，Y。Gu和E. Kumar，“通过电子健康记录使用人工智能技术的中风风险预测，”人工智能演变，pp。88-98，2023。[15] J.Song，Y。Gu和E. Kumar，“基于光谱聚类算法的胸部疾病图像分类”，有关计算机科学的研究报告，pp。77-90，2023。[16] Y. Gu等。，“揭示乳腺癌风险特征：由在线网络应用程序赋予的生存聚类分析”，《未来肿瘤学》，第1期。0，2023。
1 针对表型可塑性可防止转移和......
靶向表型可塑性可预防转移和化疗耐药性疾病的发展 Beatriz P San Juan 1,2,3 , Soroor Hediyeh-Zadeh 4 , Laura Rangel 1,2,3 , Heloisa H Milioli 1,2,3 , Vanina Rodriguez 1,3 , Abigail Bunkum 1 , Felix V Kohane 1,5 , Carley A Purcell 1,2,3 , Dharmesh D Bhuva 4, Anie Kurumlian 1 , Lesley Castillo 1 , Elgene Lim 1,2 , Anthony J Gill 6 , Vinod Ganju 7 , Rachel Dear 2 , Sandra O'Toole 1 , A. Cristina Vargas 8 , Theresa E Hickey 9 , Leonard D Goldstein 1 , John G Lock 5 ,梅丽莎·J·戴维斯 4,10,11和 Christine L Chaffer 1,2,3 1. 加文医学研究所，达令赫斯特，新南威尔士州，澳大利亚 2. 圣文森特临床学院，新南威尔士大学医学院，新南威尔士大学悉尼，新南威尔士州，澳大利亚 3. 金霍恩癌症中心，达令赫斯特，新南威尔士州，澳大利亚 4. 沃尔特和伊丽莎霍尔医学研究所，帕克维尔，维多利亚州，澳大利亚 5. 新南威尔士大学医学院病理学系，新南威尔士大学悉尼，新南威尔士州，澳大利亚 6. 悉尼大学悉尼医学院，悉尼，新南威尔士州，澳大利亚 7. 莫纳什大学，莫纳什，维多利亚州，澳大利亚 8. 道格拉斯汉利莫尔，病理学实验室，麦考瑞大学，悉尼，新南威尔士州，澳大利亚 9. 阿德莱德大学医学院 Dame Roma Mitchel 癌症研究实验室，阿德莱德，南澳大利亚州，阿德莱德 10. 墨尔本大学医学生物学系，帕克维尔，维多利亚州，澳大利亚 11.墨尔本大学，维多利亚州帕克维尔，澳大利亚 通讯作者： 克里斯汀·查弗：c.chaffer@garvan.org.au 梅丽莎·戴维斯：m.davis@wehi.com.au 比阿特丽斯·佩雷斯·圣胡安：b.perez@garvan.org.au 摘要 癌细胞启动表型可塑性程序来推动疾病进展和逃避化疗的损伤，但到目前为止，尚无针对这一过程的经过验证的临床疗法。在这里，我们确定了一种与基底/三阴性乳腺癌低生存率相关的表型可塑性特征，其中雄激素信号传导占主导地位。我们确定抗雄激素疗法可阻断癌症干细胞功能并防止化疗诱导的新癌症干细胞的出现。特别是，抗雄激素药物 seviteronel 与化疗协同作用，增强化疗对原发性和转移性肿瘤生长的抑制并防止化疗耐药性疾病的出现。我们证实细胞质 AR 表达是一种临床表型可塑性生物标志物，可预测生存率低和对化疗反应差，以及对 seviteronel 联合化疗反应良好。这种新的靶向联合疗法证实调节表型可塑性是一种有效的预防和治疗化疗耐药性癌症的策略，具有转化临床潜力。重要性声明目前尚无针对化疗耐药性癌症患者的治愈疗法。我们证明调节表型可塑性可防止三阴性乳腺癌出现化疗耐药性疾病。这是已知的第一个利用表型可塑性的经过验证的临床疗法。此外，我们还确定了一种高效的抗雄激素药物和一种生物标志物，用于选择和治疗最适合这种新疗法的患者。临床试验正在进行中（NCT04947189）。摘要语句阻断表型可塑性是一种有效的靶向治疗策略，用于治疗癌症关键词表型可塑性、化疗耐药性、转移、细胞状态转变、细胞状态调节疗法、非遗传异质性、非甾体抗雄激素、Seviteronel、癌症干细胞、CSC、三阴性乳腺癌、TNBC。
在某些选定的白色念珠菌基因中对镜面重复序列的内部评估
[1] K. R. Walker和G. Tesco，“创伤性脑损伤后认知功能障碍的分子机制”，《衰老神经科学》的前沿，第1卷。5，p。 29，2013。[2] S. Jiang，S。Chen和S. Chen，“新型抗菌棉纺织品，配以Siloxane硫磺丙基贝因，” Fiber Soc。春天，pp。263-264，2011。[3] S. Chen等。，“环保抗菌棉纺织品，配以硅氧烷硫丙基贝素，” ACS Applied Material＆Interfaces，第1卷。3，不。4，pp。1154-1162，2011。[4] S. Chen，S。Chen，S。Jiang，Y。Mo，J。Tang和Z.GE，“硅氧烷硫烷抗微生物剂的合成和表征，”，《表面科学》，第1卷。605，否。11-12，pp。L25-L28，2011。[5] S. Chen等。，“含有含反应性硅氧烷的性硫丙基的研究，用于抗菌材料中”，“胶体和表面B：Biointerfaces，第1卷。85，否。2，pp。323-329，2011。[6] S. Jiang，Y. Liu，T。Wang，Y。Gu和Y. Luo，“基于MaleImide-Thiol结合的新型抗菌水凝胶的设计和制备”，《 ISSN》，第1卷。2766，p。 2276，2023。 [7] S. Jiang和T. Zhang，“对生物相容性的马来酰亚胺修饰的葡萄糖和透明质酸水凝胶系统的研究”，“精细化学工程”，pp。 100-109，2023。 [8] S. Jiang，Y。Liu和T. Wang，“对神经退行性疾病的新型生物相容性快速凝胶水凝胶的研究”，《生物医学科学与技术研究杂志》，第1卷。 50，没有。2766，p。 2276，2023。[7] S. Jiang和T. Zhang，“对生物相容性的马来酰亚胺修饰的葡萄糖和透明质酸水凝胶系统的研究”，“精细化学工程”，pp。100-109，2023。[8] S. Jiang，Y。Liu和T. Wang，“对神经退行性疾病的新型生物相容性快速凝胶水凝胶的研究”，《生物医学科学与技术研究杂志》，第1卷。50，没有。3，pp。1149-1157，2023。[9] S. Jiang，Y。Liu和Y. Gu，“用于组织工程的基于肽的短多糖水凝胶：迷你综述。”[10] D. Jhala和R. Vasita，“关于模仿人造干细胞生态位的细胞外基质策略的综述，” Polymer评论，第1卷。55，否。4，pp。561-595，2015。[11] M. Bahram，N。Mohseni和M. Moghtader，“水凝胶和一些最新应用的简介”，在水凝胶的分析和应用中的新兴概念中：Intechopen，2016。[12] T. R. Hoare和D. S. Kohane，“药物输送中的水凝胶：进度和挑战”，Polymer，第1卷。49，否。8，pp。1993-2007，2008。[13] S. Jiang，Y。Gu和E. Kumar，“基于五种机器学习算法的磁共振成像（MRI）脑肿瘤图像分类”，“云计算和数据科学，pp。122-133，2023。[14] S. Jiang，Y。Gu和E. Kumar，“通过电子健康记录使用人工智能技术的中风风险预测，”人工智能演变，pp。88-98，2023。[15] J.Song，Y。Gu和E. Kumar，“基于光谱聚类算法的胸部疾病图像分类”，有关计算机科学的研究报告，pp。77-90，2023。[16] Y. Gu等。，“揭示乳腺癌风险特征：由在线网络应用程序赋予的生存聚类分析”，《未来肿瘤学》，第1期。0，2023。
研究了模拟的两组分凝胶系统的组织再生
[1] K. R. Walker和G. Tesco，“创伤性脑损伤后认知功能障碍的分子机制”，《衰老神经科学》的前沿，第1卷。5，p。 29，2013。[2] S. Jiang，S。Chen和S. Chen，“新型抗菌棉纺织品，配以Siloxane硫磺丙基贝因，” Fiber Soc。春天，pp。263-264，2011。[3] S. Chen等。，“环保抗菌棉纺织品，配以硅氧烷硫丙基贝素，” ACS Applied Material＆Interfaces，第1卷。3，不。4，pp。1154-1162，2011。[4] S. Chen，S。Chen，S。Jiang，Y。Mo，J。Tang和Z.GE，“硅氧烷硫烷抗微生物剂的合成和表征，”，《表面科学》，第1卷。605，否。11-12，pp。L25-L28，2011。[5] S. Chen等。，“含有含反应性硅氧烷的性硫丙基的研究，用于抗菌材料中”，“胶体和表面B：Biointerfaces，第1卷。85，否。2，pp。323-329，2011。[6] S. Jiang，Y. Liu，T。Wang，Y。Gu和Y. Luo，“基于MaleImide-Thiol结合的新型抗菌水凝胶的设计和制备”，《 ISSN》，第1卷。2766，p。 2276，2023。 [7] S. Jiang和T. Zhang，“对生物相容性的马来酰亚胺修饰的葡萄糖和透明质酸水凝胶系统的研究”，“精细化学工程”，pp。 100-109，2023。 [8] S. Jiang，Y。Liu和T. Wang，“对神经退行性疾病的新型生物相容性快速凝胶水凝胶的研究”，《生物医学科学与技术研究杂志》，第1卷。 50，没有。2766，p。 2276，2023。[7] S. Jiang和T. Zhang，“对生物相容性的马来酰亚胺修饰的葡萄糖和透明质酸水凝胶系统的研究”，“精细化学工程”，pp。100-109，2023。[8] S. Jiang，Y。Liu和T. Wang，“对神经退行性疾病的新型生物相容性快速凝胶水凝胶的研究”，《生物医学科学与技术研究杂志》，第1卷。50，没有。3，pp。1149-1157，2023。[9] S. Jiang，Y。Liu和Y. Gu，“用于组织工程的基于肽的短多糖水凝胶：迷你综述。”[10] D. Jhala和R. Vasita，“关于模仿人造干细胞生态位的细胞外基质策略的综述，” Polymer评论，第1卷。55，否。4，pp。561-595，2015。[11] M. Bahram，N。Mohseni和M. Moghtader，“水凝胶和一些最新应用的简介”，在水凝胶的分析和应用中的新兴概念中：Intechopen，2016。[12] T. R. Hoare和D. S. Kohane，“药物输送中的水凝胶：进度和挑战”，Polymer，第1卷。49，否。8，pp。1993-2007，2008。[13] S. Jiang，Y。Gu和E. Kumar，“基于五种机器学习算法的磁共振成像（MRI）脑肿瘤图像分类”，“云计算和数据科学，pp。122-133，2023。[14] S. Jiang，Y。Gu和E. Kumar，“通过电子健康记录使用人工智能技术的中风风险预测，”人工智能演变，pp。88-98，2023。[15] J.Song，Y。Gu和E. Kumar，“基于光谱聚类算法的胸部疾病图像分类”，有关计算机科学的研究报告，pp。77-90，2023。[16] Y. Gu等。，“揭示乳腺癌风险特征：由在线网络应用程序赋予的生存聚类分析”，《未来肿瘤学》，第1期。0，2023。