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人工智能用于临床预测
背景：临床预测是现代医疗保健不可或缺的一部分，它利用当前和历史医疗数据来预测健康结果。人工智能（AI）在该领域的整合显着提高了诊断准确性、治疗计划、疾病预防和个性化护理，从而改善了患者治疗效果和医疗效率。方法：本系统评价实施了一种结构化的四步方法，包括在学术数据库（PubMed、Embase、Google Scholar）中进行广泛的文献检索、应用特定的纳入和排除标准、提取数据以重点关注 AI 技术及其在临床预测中的应用，以及对收集到的信息进行彻底分析以了解 AI 在增强临床预测方面的作用。结果：通过对 74 项实验研究的分析，确定了 AI 显着增强临床预测的八个关键领域：（1）疾病的诊断和早期发现；（2）疾病过程和结果的预测；（3）未来疾病的风险评估；（4）个性化医疗的治疗反应；（5）疾病进展；（6）再入院风险；（7）并发症风险；（8）死亡率预测。肿瘤学和放射学是从 AI 临床预测中受益最多的专业。讨论：该综述强调了 AI 在各个临床预测领域的变革性影响，包括其在革命性诊断、提高预后准确性、辅助个性化医疗和增强患者安全方面的作用。AI 驱动的工具对医疗保健服务的效率和有效性做出了重大贡献。结论和建议：AI 在临床预测中的整合标志着医疗保健领域的重大进步。建议包括提高数据质量和可访问性、促进跨学科合作、注重道德的 AI 实践、投资 AI 教育、扩大临床试验、制定监管监督、让患者参与 AI 整合过程以及持续监测和改进 AI 系统。
ai增强的预测系统，用于僵局僵局：云应用中的早期检测和预防
在云应用程序的领域中，线程僵局构成了重大挑战，影响了系统性能和可靠性。用于检测和解决僵局的传统方法通常在动态和可扩展的云环境中落下。本文为AI增强的预测系统提供了一个高级框架，该系统旨在早期发现和预防线程僵局。通过利用机器学习算法和实时数据分析，提出的系统可以预测潜在的死锁情景，然后才能升级为关键问题。该框架与基于云的应用程序集成在一起，以监视线程交互，确定指示即将发生僵局的模式并推荐先发制人的动作。通过广泛的模拟和现实世界的案例研究，我们证明了方法在减少僵局的发生率和改善整体应用稳定性方面的有效性。这项研究通过为并发计算的最具挑战性的方面之一提供积极的解决方案，从而有助于开发更具弹性的云系统。
用于预测患者预后的机器学习
机器学习的进步（ML）正在通过基于复杂的多维数据来预测患者结果，从而改变了医疗保健行业。本研究探讨了ML模型在各种医疗状况中预测治疗功效的使用，重点是改善患者的结果和个性化治疗计划。预测结果的传统方法，例如临床判断和统计模型，通常在处理大量患者数据和治疗反应的可变性方面通常缺乏。相比之下，ML算法，包括决策树，支持向量机和神经网络，为更准确和数据驱动的预测提供了潜力。
MRI放射素学用于直肠癌的淋巴血管浸润预测
放射线学利用计算算法从MRI扫描中提取定量成像特征，从而更深入地评估肿瘤异质性。在这项研究中，使用T2加权成像（T2WI）和扩散加权成像（DWI）分析了肿瘤内和周围区域的特征。该研究评估了不同的周围距离，发现与其他构型相比，T2WI中的3mm周围区域表现出优异的预测精度。这些放射素特征与临床参数（例如性别和MRN阶段）的整合导致了优化的预测模型。研究发现，结合周围放射线特征的模型优于仅依靠肿瘤内特征的模型。此方法在区分LVI的存在方面超过了常规成像，提供了一种非侵入性且高度准确的诊断工具。
加密货币价格预测指标-IJRPR
此方法提供了[1]有见地的信息，可促进在极其不可预测的比特币市场中改善风险管理和决策。实验结果[2]表明，SVR模型对于加密货币价格预测的准确性可以通过综合学习模型有效地改进。这是通过考虑[3]长期任期内存（LSTM）和变形金刚神经网络来完成的，这些术语（LSTM）和使用历史差异以及使用历史差异以及这些型号的技术指示器以及这些模型（ELNCO）（ELNCO）（ELNCO）（ELNCO）（BITCO）（BITCO）（BITCO）（BITCO）（BITCO）（BITCO）（BIT）（BITCO）（BT） Litecoin（LTC）。我们的实验表明，[4]脊回归模型优于更复杂的预测模型，例如RNN和LSTM，在预测确切的关闭价格时。另一方面，LSTM可以比其他人更好地预期加密货币价格的方向。
数据驱动的二氧化碳排放预测-IJRPR
几项研究使用统计和ML技术研究了CO2排放趋势。传统的时间序列模型，例如季节性自回归综合运动平均值（Sarima），已有效地分析历史排放模式。然而，机器学习模型（例如随机森林和梯度提升）通过合并多个变量（包括能源消耗，GDP和工业生产）来提供增强的预测精度。研究强调，基于AI的碳跟踪工具（例如CarbonTracker和Eco2AI）通过优化计算过程中的能源消耗来减少排放效果至关重要。
