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肌萎缩性侧面硬化症的寡聚结构具有基因检测，咨询和治疗意义
数据生成的迅速增加，结合了大型数据集的不切实际性以及机器学习任务的日益增长的复杂性，促进了分布式学习技术的发展。在其中，联邦学习（FL）由于其隐私保护方法而受到了极大的关注，在这种方法中，多个客户在不共享本地数据的情况下协作训练全球模型。但是，FL面临着几个关键的挑战，包括数据异质性，高计算成本和效率低下。这些问题在客户数据分布是非IID，计算资源有限的现实情况下变得更加明显，并且可以限制通信。本论文通过开发用于个性化联合学习（PFL）的有效算法和受到限制的联邦学习来解决这些挑战。所提出的方法旨在处理异质数据，最大程度地减少计算开销并降低沟通成本，同时保持强大的理论保证。具体而言，论文介绍了三个关键贡献：（1）PFL MF，一种基于低级矩阵优化的新型PFL公式，利用burer-Monteiro分解以实现个性化，而无需依赖预定义的距离指标。（2）PERMFL，一种用于多层PFL的算法，该算法介绍了针对团队和单个设备的个性化决策变量，从而在具有分层客户端结构的情况下有效地优化了。（3）FedFW，一种用于约束FL的无预测算法，该算法强调了通过稀疏信号交换的低计算成本，隐私保存和通信效率。通过解决FL中的关键问题，例如数据异质性，计算成本和通信瓶颈，拟议的算法推进了联合学习的领域，为实地世界应用提供了可靠的可扩展解决方案。
微管相关蛋白 ATIP3，乳腺癌个性化医疗的新兴靶点
摘要：乳腺癌是全球女性恶性肿瘤死亡的主要原因。乳腺肿瘤的临床数据和分子特征对于指导临床医生的治疗决策至关重要。在旨在为每位患者提供个性化治疗的精准医疗新时代，迫切需要确定新的靶向治疗的强大伴随生物标志物。本综述重点介绍 ATIP3，它是一种由候选肿瘤抑制基因 MTUS1 编码的强效抗癌蛋白，其表达水平在乳腺癌中明显下调。ATIP3 是一种微管相关蛋白，被确定为患者生存的预后生物标志物和乳腺肿瘤对紫杉烷类化疗反应的预测生物标志物。我们在此介绍最近的研究，指出 ATIP3 是一种新兴的抗癌蛋白和潜在的伴随生物标志物，可与未来针对 ATIP3 缺乏的乳腺癌的个性化治疗相结合。
随机临床试验的计算表型图，以评估其现实世界的代表性和个性化推断
此预印本的版权所有者于 2025 年 1 月 24 日发布此版本。；https://doi.org/10.1101/2024.05.15.24306285 doi: medRxiv preprint
Kolmogorov-Arnold网络和进化游戏理论，用于更个性化的癌症治疗
个性化的癌症治疗正在通过利用精确医学和先进的计算技术来革新肿瘤学来量身定制疗法。尽管具有变革性的潜力，但诸如预测模型的有限的发电性，可解释性和可重复性等挑战阻碍了其整合到临床实践中。当前的方法论通常依赖于黑盒机器学习模型，虽然准确，但缺乏临床医生信任和现实世界应用所需的透明度。本文提出了一个创新框架的开发，该框架桥接了Kolmogorov-Arnold Networks（KANS）和进化游戏理论（EGT）来解决这些局限性。受Kolmogorov-Arnold代表定理的启发，Kans提供了可靠的，基于边缘的神经体系结构，能够用前所未有的适应性对复杂的生物系统进行建模。它们整合到EGT框架中 - 可以使癌症进展和治疗反应的动态建模。通过将KAN的计算精度与EGT的机械见解相结合，这种混合方法有望提高预测精度，可扩展性和临床可用性。
sap的个性化午睡的前瞻性随机试验增加流感疫苗01.13.25
基于2023流感季节的回顾性数据，据估计至少有90,000名患者有资格参加本研究。根据计划分析的预期效应大小，每只手臂的患者人数将有所不同。将总共15,000名患者用于被动控制臂，其中25,000名患者针对其他每个实验组。在被动控制臂中预期的基线初级结果疫苗接种率为25％，预计实验干预措施将平均将疫苗接种至少2个百分点增加到27％。通过将15,000名患者分配给被动对照，并将25,000名患者分配给其他手臂，将至少有80％的统计能力从25％到26.3％的疫苗接种增加1.3％，而两尾P <.05。尽管个性化有望极大地提高推力的效率，但主动实验臂之间的差异往往小于主动臂和被动臂之间的差异。因此，样品已成为
客户自我的个性化推荐系统
对无缝和个性化客户体验的需求不断增长，改变了企业如何使用自助服务和促销策略。本研究探讨了实施定制的建议系统，以增强各个行业的客户参与，满意度和忠诚度。通过利用高级算法和客户数据，这些系统使企业能够提供量身定制的解决方案，以满足个人偏好，简化自助服务互动并提高促销效果。通过调查，实验和案例研究，该研究突出了个性化建议对客户行为的积极影响，包括提高参与率，提高保留率和更高的转化率。调查结果强调了此类系统通过与消费者建立更深入的联系来增强毫无轻松的客户体验并推动业务增长的潜力。本文为旨在采用或优化推荐系统以保持越来越以客户为中心的市场保持竞争力的企业提供了可行的见解。
个性化治疗响应预测的电子健康记录中的提案标题模式识别
引言和一般性的个性化治疗响应预测提供了一些好处，它可能会减少治疗选择的试验和错误，减轻不良影响并优化治疗结果。该过程涉及从电子健康记录（EHR）中过滤相关特征，例如人口统计信息，病史，实验室结果和先前的治疗反应。使用机器学习方法创建预测模型，即监督学习算法，例如决策树，支持向量机和神经网络。通过使用过去的患者数据，这些模型可以预测新患者对各种疗法的反应。特征选择和提取算法用于识别相关变量，采用机器学习算法进行预测性建模。同样，NLP技术用于从非结构化临床文本中提取信息，以及数据预处理方法，以处理缺失的值，噪声和离群值。这些是电子健康记录中使用的各种工具和技术。
使用机器的个性化医学推荐系统
摘要。个性化医学推荐系统正在越来越受欢迎，以预测疾病并提供有关饮食，锻炼计划和药物的定制健康建议。当大流行，洪水或旋风击中时，医疗建议系统可能很有价值。在机器学习时代（ML），推荐系统在使用更少的资源的同时提供了更准确，精确和可靠的临床预测。通过使用机器学习算法，例如决策树，随机森林，K-均值聚类和等级聚类，这些系统分析了患者的投入，例如生活方式数据，症状和健康指标，以准确预测疾病和健康建议。此包容性过程可确保每个人都会获得量身定制的支持，以增强其健康的整个管理。该系统能够根据用户的状况明显提高其对更健康的生活方式的贡献，从而提出准确饮食，适当的锻炼和适当的药物的能力。算法的种类也提高了准确性和可靠性，因为每个模型在分析患者数据的各个方面都有巨大贡献。本研究提出了一个框架，该框架证明了该系统在提供个性化疾病预测和健康建议方面的功效，这可以使预防保健的发展有益并改善治疗结果。