XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search SystemPersonalized
通过以人为本的人工智能系统支持个性化终身学习
在过去的几十年里，计算能力的惊人增长促进了海量数据集的收集和分析，常常揭示出以前隐藏的见解。因此，人工智能 (AI) 蓬勃发展，人们对其在许多应用领域实现突破的潜力寄予厚望。有趣的是，人工智能和教育的历史早已交织在一起 [1]。在研究界，人工智能和教育之间的活跃相互作用被称为 AIEd 领域。鉴于这一丰富的共同历史，人工智能如今已嵌入众多教育技术中，旨在支持和加强学习和教学活动 [2]，这并不奇怪。事实上，范围已经扩大到终身学习，承认学习超越了人们生命开始时的正规教育。
通过阿尔茨海默氏病的液体活检迈向个性化医学：无细胞DNA的表观组揭示了与ApoE状态有关的甲基化差异
皮层[6-14]，额叶皮层[15]，内嗅皮层[9-11，14]，海马[14，16]或上颞回和下额回[11，13，17，18]。然而，一个主要的障碍阻碍了这些有希望的发现作为临床实践的生物标志物的翻译：从活着的AD的活人那里获取脑组织的困难。结果，特定的表观遗传信息仍然“锁定”在脑组织内，因此在患者还活着的时候无法接近。对血液衍生的基因组DNA进行的研究也确定了AD患者和对照组之间的差异甲基化标记[19 –
个性化医疗在肿瘤学和靶向治疗中的作用
癌症是全球第二大死亡原因，对人们的身体和情绪都有影响。传统疗法，包括手术、化疗和放疗，都有有害后果，因此需要寻求更有针对性的治疗方法。精准医疗促进了更有针对性的治疗。下一代测序技术的引入，以及全球范围内大规模肿瘤分子分析计划的日益频繁，已经改变了癌症的诊断和治疗。随着医疗和科学环境中综合基因检测的普及，医疗保健从业者在理解和翻译数据方面面临着复杂的障碍。本文概述了实施精准癌症治疗的现有和未来策略，强调了障碍和增强理解和优化分子分析结果治疗价值的潜在方法。
下一代测序小组在肺癌个性化医疗中的作用：一项回顾性研究
肺癌仍然是全球癌症相关死亡的主要原因，由于诊断较晚，死亡率较高。早期检测至关重要，但由于早期疾病无症状，因此具有挑战性。下一代测序 (NGS) 通过实现全面的基因组分析，彻底改变了肿瘤学，可以从小样本中识别出各种基因变异。本综述重点介绍了 NGS 面板在个性化医疗中早期肺癌检测中的作用。NGS 可以识别可操作的生物标志物，促进精准治疗并改善患者预后。它能够同时分析多个基因，因此是识别治疗靶点和耐药机制的宝贵工具。NGS 还具有成本效益，减少了对多个诊断测试的需求，其快速的数据处理能力已导致临床实践中的采用率不断提高。随着个性化癌症治疗方法的普及，NGS 有望在肺癌的早期诊断、预后和监测中发挥关键作用。先进 NGS 面板和生物信息学工具的持续发展将增强其临床实用性，使 NGS 成为肺癌管理的基石技术。
通过个性化的阿育吠陀干预措施管理皮肤不良药物反应：病例报告
皮肤不良药物反应（CADR），具有挑战性的药物反应，严重影响患者的福祉和管理。此案件报告介绍了阿育吠陀的Cadr（Aushadha Anurjata Janya Twak Vikara）的成功管理。这项研究独特地证明了个性化的印度草药干预措施在管理耐药药物诱导的皮炎（ADR）方面的功效和长期成功，通过常规治疗加剧了对药物诱导的皮肤反应的综合方法的见解及其潜在的持续缓解。这种情况涉及广泛的红斑皮疹，严重的燃烧感觉和皮肤缩放，在常规药物使用后会恶化。临床发现显示皮肤广泛参与，其特征是红斑（发红）和表皮屏障功能障碍（皮肤破坏）。该患者被诊断出患有炎症性，药物诱导的皮肤表现，对应于阿育吠陀（Ayurveda）中的Pitta-Predominations特征，并被开处方，包括个性化治疗方法，包括草药和远处矿物质的表述药油和汤剂的局部应用。在四次访问中，治疗在2周内导致了显着改善，在3周后几乎完全分辨率，并且在第四次就诊时患者完全无症状。明年他受到了追随。一年的随访，包括每两周一次的访问（第一个月），每月电话更新（接下来的5个月）和双月更新（最后6个月），显示没有症状复发。此案重点介绍了两个关键要点 - 个性化的阿育吠陀方法的潜力来管理耐药药物诱导的皮肤炎并通过复杂的皮肤病学病例中的综合策略来实现长期缓解。此病例强调了进一步研究传统医学在管理挑战性皮肤疾病和维持长时间无症状时期的作用的必要性。
麻醉中的精确医学：药物基因组学和个性化护理Amit Kumar Malviya 1和Puneet Khanna 2， * 1 1，Departme，Departme
麻醉中的精确医学：药物基因组学和个性化护理Amit Kumar Malviya 1和Puneet Khanna 2， * 1 1 * 1个麻醉学，疼痛医学和重症监护系助理教授，新德里AIIMS DELHI，新德里2在线发布：2010年11月8日，麻醉中的抽象精度医学代表了一种变革性的方法，旨在通过针对个体患者特征（尤其是其遗传特征）来调整干预措施来优化麻醉护理。药物基因组学是精密医学的基石，探索了影响药物代谢，疗效和不良反应的遗传因素。本文深入研究了药物基因组学在麻醉中的整合，讨论了其对药物选择，剂量调整和患者预后的影响。它还突出了减少围手术期并发症，增强患者安全性并通过个性化麻醉护理改善恢复的潜力。挑战，例如需要强大的遗传数据库，道德考虑以及在临床实践中实施精确医学的成本效益。麻醉的未来在于利用药物基因组学提供个性化的护理，最终推进以患者为中心的麻醉治疗。关键字：精密医学，麻醉，药物基因组学，个性化护理，基因分析，药物代谢，患者安全，围手术期结果 *通讯作者：Puneet Khanna电子邮件：k.punit@yahoo.com
麻醉精准医疗：药物基因组学和个性化护理 Amit Kumar Malviya 1 和 Puneet Khanna 2，* 1 助理教授，系
麻醉中的精准医疗：药物基因组学和个性化护理 Amit Kumar Malviya 1 和 Puneet Khanna 2，* 1 助理教授，全印度医学科学院麻醉学、疼痛医学和重症监护系，德里，新德里 2 额外教授，全印度医学科学院麻醉学、疼痛医学和重症监护系，德里，新德里 接受日期：2024 年 10 月 13 日/在线发表日期：2024 年 11 月 8 日 摘要 麻醉中的精准医疗代表了一种变革性方法，旨在通过根据个体患者的特征（尤其是他们的基因特征）定制干预措施来优化麻醉护理。药物基因组学是精准医学的基石，它探索影响药物代谢、功效和不良反应的遗传因素。本文深入探讨了药物基因组学在麻醉中的整合，讨论了其对药物选择、剂量调整和患者结果的影响。它还强调了通过个性化麻醉护理减少围手术期并发症、提高患者安全性和改善恢复的潜力。还讨论了诸如需要强大的基因数据库、道德考虑以及在临床实践中实施精准医疗的成本效益等挑战。麻醉的未来在于利用药物基因组学提供个性化护理，最终推进以患者为中心的麻醉管理。关键词：精准医疗、麻醉、药物基因组学、个性化护理、基因分析、药物代谢、患者安全、围手术期结果 *通讯作者：Puneet Khanna 电子邮件：k.punit@yahoo.com
通过协作努力
个性化的大语言模型（LLMS）旨在针对单个用户偏好量身定制互动，内容和强调。虽然参数有效的微调（PEFT）方法在性能和概括方面表现出色，但它们是昂贵的，并且在单独使用时限制了公共利益。为此，我们赋予了个人化p iecs（p er -p cs）1，该框架使用户可以安全地共享和组装个性化的PEFT，从而有效地通过协作工作。p er -p cs涉及选择共享者，将其分解成碎片，并为每件作品进行训练大门。这些零件被添加到一个池中，tar-get用户可以使用其历史记录数据从中选择并组装个性化的PEFT。这种方法可以保留隐私，并启用精细颗粒的用户建模，而无需过多的存储和调查需求。实验结果表明，P er -P CS的表现优于非人性化和PEFT检索基线，在六个任务中提供了与OPPU相当的性能，其资源使用率显着较低。进一步分析强调了P er -P CS的鲁棒性涉及共享者计数和选择策略，分量共享比率以及计算时间和存储空间中的可扩展性。p er -P CS的模块化促进了安全的共享，从而使LLM人员通过协作努力更加高效，有效且可以广泛访问。
个性化机器学习 - 深度学习方法
• An equivalent version of this shallow model in the context of a deep model could be represented as follows: y = ReLU ( x × ω 11 + β 11 ) × ω 21 + ReLU ( x × ω 12 + β 12 ) × ω 22 = ReLU ( x × 1 + 0 ) × ω LR + ReLU ( x × − 1 + 0 ) × − ω LR = ω LR x