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深度学习模型，用于个性化的积极预测...
耐甲氧西林金黄色葡萄球菌（MRSA）在医院中造成了明显的病态和死亡率。MRSA的快速，准确的风险地层对于优化抗生素治疗至关重要。我们的研究介绍了一个深度学习模型Pytorch_EHR，该模型利用电子健康记录（EHR）时间序列数据，包括广泛的患者特定数据，以预测两周内MRSA的阳性。8,164 MRSA和22,393例来自德克萨斯州休斯敦市纪念馆Hermann医院系统的非MRSA患者事件用于模型开发。 Pytorch_EHR优于准确性（AUROC PYTORCH_EHR = 0.911，AUROC LR = 0.857，AUROC LROC LR = 0.892），均优于逻辑回归（LR）和光梯度增压机（LGBM）模型。 外部验证来自医学信息MART的393,713例患者事件（MIMIC）-IV数据集（IV）在波士顿的IV数据集证实其优异的准确性（Auroc Pytorch_ehr = 0.859，Auroc LR = 0.816，Auroc LRR = 0.816，AUROC LGBM = 0.838）。 我们的模型有效地将患者分为高，中和低风险类别，可能优化抗微生物疗法，并减少不必要的MRSA特异性抗菌药物。 这突出了深度学习模型在预测MRSA阳性文化，超越传统机器学习模型和支持临床医生的判断方面的优势。8,164 MRSA和22,393例来自德克萨斯州休斯敦市纪念馆Hermann医院系统的非MRSA患者事件用于模型开发。Pytorch_EHR优于准确性（AUROC PYTORCH_EHR = 0.911，AUROC LR = 0.857，AUROC LROC LR = 0.892），均优于逻辑回归（LR）和光梯度增压机（LGBM）模型。外部验证来自医学信息MART的393,713例患者事件（MIMIC）-IV数据集（IV）在波士顿的IV数据集证实其优异的准确性（Auroc Pytorch_ehr = 0.859，Auroc LR = 0.816，Auroc LRR = 0.816，AUROC LGBM = 0.838）。我们的模型有效地将患者分为高，中和低风险类别，可能优化抗微生物疗法，并减少不必要的MRSA特异性抗菌药物。这突出了深度学习模型在预测MRSA阳性文化，超越传统机器学习模型和支持临床医生的判断方面的优势。
使用异质治疗效果估计为个性化处理效果随机临床试验：方法论审查和基准测试
大数据和（深度）机器学习一直是数字医学中雄心勃勃的工具，但这些工具主要关注关联。对医学的干预是关于因果影响的。假设所有种群的效果大小相同，长期以来一直将平均治疗效应作为因果效应的量度。 但是，似乎没有“一定大小的所有”治疗方法在某些复杂疾病中起作用。 治疗效果可能因患者而异。 估计异质治疗效果（HTE）可能会对发展个性化治疗产生很大影响。 近年来出现了许多用于估算HTE的高级机器学习模型，但是对现实世界中医疗保健领域的翻译研究有限。 为了填补空白，我们审查并比较了最近的11种HTE估计方法，包括元学习者，代表性学习模型和基于树的模型。 我们根据全国医疗保健索赔数据进行了全面的基准实验，并将其应用于阿尔茨海默氏病药物重新使用。 我们在HETE估算领域的HTE估计分析中提供了一些挑战和机遇，以缩小创新的HTE模型与部署之间的差距，以解决现实世界中的医疗保健问题。长期以来一直将平均治疗效应作为因果效应的量度。但是，似乎没有“一定大小的所有”治疗方法在某些复杂疾病中起作用。治疗效果可能因患者而异。估计异质治疗效果（HTE）可能会对发展个性化治疗产生很大影响。近年来出现了许多用于估算HTE的高级机器学习模型，但是对现实世界中医疗保健领域的翻译研究有限。为了填补空白，我们审查并比较了最近的11种HTE估计方法，包括元学习者，代表性学习模型和基于树的模型。我们根据全国医疗保健索赔数据进行了全面的基准实验，并将其应用于阿尔茨海默氏病药物重新使用。我们在HETE估算领域的HTE估计分析中提供了一些挑战和机遇，以缩小创新的HTE模型与部署之间的差距，以解决现实世界中的医疗保健问题。
个人声音技术的经验
摘要。通过一系列技术，越来越多地启用了其他人的声音。仍在开发中的一个是声音区技术，旨在提供没有耳机或其他可穿戴扬声器的个人声音。在个人倾听领域的以用户为导向的研究主要来自声学和声音工程领域，但在HCI研究中引起了人们的兴趣。在本文中，我们提出了一项研究，研究了与不同类型的情况和个人声音技术有关的个人声音经验。我们的发现展示了调整个人声音和社交互动的策略，与声音和情况类型相关的声音质量描述以及使用个人声音技术对参与者意识的见解。本文以这种技术的主题表征为进一步研究的基础做出了贡献。此外，此外，关于个人声音技术和音景构图的讨论在情况如何效果的情况下效果以及何时包括或排除。
肝硬化患者的HCV处理 - 核心概念
患有慢性丙型肝炎病毒（HCV）感染和肝硬化患者患有严重肝脏相关并发症的风险增加，包括肝功能不全，肝细胞癌和死亡。因此，任何被诊断为肝硬化的慢性HCV感染的人都应被认为是HCV治疗的高优先事项。在考虑肝硬化患者治疗丙型肝炎的一般方法时，必须确定（1）个人是否接受过先前的HCV治疗和经历过病毒学衰竭以及（2）其cir虫是否得到补偿或分解（图1）。对于患有慢性HCV感染和肝硬化代表性代理的人，HCV治疗计划和目标更为复杂，需要肝脏专家进行管理。
增量和个性化的血液透析开始
1肾脏病和透析，勒芒，勒芒，法国医院中心； 2法国勒芒大学的运动，互动和性能实验室（EA 4334）； 3法国圣汉堡大西洋卫生杆Echo协会； 4协会回声，法国乔雷特； 5肾脏和透析单位，临床和实验医学系，A.O.U.G。马蒂诺，意大利墨西拿大学DI Messina大学； 6勒芒医院中心，法国勒芒； 7法国南特斯，肾脏病理研究所，HôtelHôtelHôtelIdiu，Houstel Houstierier Universitaire de Nantes大学； 8 Echo Center，South Health Pole，法国勒芒； 9法国艾格尔斯大学医院中心生物统计学家和方法学系；和10个混合研究单元S 1155，索邦大学，皮埃尔和玛丽·库里·巴黎06号，国家健康与医学研究所，法国巴黎
特刊 - 个性化医学杂志
基于分子谱的癌症检测和分层对于早期检测，选择最佳治疗方案和随访至关重要。随着全球分子分析发展的出现，已经报道了无数个单独的标记。几乎没有努力旨在整合临床参数和多功能数据的协同数据集的结果。此外，正在基于集成的多平台数据集发现新的分子机制。在特刊中，邀请了解决癌症中新型和相关调节机制的综合分子分析结果和/或报告。
胶质母细胞瘤患者放射治疗的个性化问题的生物学方面
谷氨酰胺是胶质母细胞瘤细胞的必要底物，对肿瘤生长很重要。我们研究了ERN1敲低对EGFR，ERBB2，TOB1和CEBPB基因表达在U87MG胶质母细胞瘤细胞中响应谷氨酰胺缺乏的影响。表明，EGFR和ERBB2基因的表达水平与对照胶质母细胞瘤细胞中的谷氨酰胺缺乏症相关，但ERN1敲低导致上调这些基因表达。此外，在对照和ERN1敲低胶质母细胞瘤细胞中，TOB1和CEBPB基因表达对谷氨酰胺剥夺敏感，但抑制ERN1会显着提高这些基因对谷氨酰胺剥夺的敏感性，尤其是CEBPB基因。这些结果表明，内质网应激的主要信号通路ERN1控制着所有研究的基因对基因特异性方式胶质母细胞瘤细胞中谷氨酰胺剥夺的敏感性，并且以基因特异性方式，并且较低路径。
AI驱动的个性化：E- ...
Manu Vallabh Mishra技术建筑师，Microsoft商业实践，美国HCL美国，美国摘要：电子商务平台越来越多地利用个性化建议，为用户提供更量身定制的购物体验。传统推荐方法通常依赖于考虑行为数据和用户相似性的协作过滤，但它们经常忽略个人的喜好和口味。相比之下，生成模型在增强个性化建议方面表现出了希望，尤其是在电子商务行业。这些模型基于分布创建数据点，使它们能够更好地表示基础用户数据。通过整合来自各种来源的数据，企业可以考虑个人利益，偏好和购买历史的个性化建议，这些建议比通用建议更重要。生成模型能够随着时间的推移学习和调整，从而为用户提供了更精确的建议。他们在电子商务中的实施已被证明可以有效地促进用户参与和推动销售。此外，这些模型可以通过提供更多相关和个性化的内容来提高客户满意度和忠诚度。他们还有可能在竞争激烈的市场中将电子商务平台与众不同，并增强用户的购物体验。随着这些模型继续发展，预计他们将来会进一步丰富电子商务体验。关键字：电子商务，数据，偏好，准确，销售，用户友好
AI驱动的个性化：电子商务中的生成模型
Manu Vallabh Mishra技术建筑师，Microsoft商业实践，美国HCL美国，美国摘要：电子商务平台越来越多地利用个性化建议，为用户提供更量身定制的购物体验。传统推荐方法通常依赖于考虑行为数据和用户相似性的协作过滤，但它们经常忽略个人的喜好和口味。相比之下，生成模型在增强个性化建议方面表现出了希望，尤其是在电子商务行业。这些模型基于分布创建数据点，使它们能够更好地表示基础用户数据。通过整合来自各种来源的数据，企业可以考虑个人利益，偏好和购买历史的个性化建议，这些建议比通用建议更重要。生成模型能够随着时间的推移学习和调整，从而为用户提供了更精确的建议。他们在电子商务中的实施已被证明可以有效地促进用户参与和推动销售。此外，这些模型可以通过提供更多相关和个性化的内容来提高客户满意度和忠诚度。他们还有可能在竞争激烈的市场中将电子商务平台与众不同，并增强用户的购物体验。随着这些模型继续发展，预计他们将来会进一步丰富电子商务体验。关键字：电子商务，数据，偏好，准确，销售，用户友好