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利用预测分析来进行劳动力计划，继任计划和组织发展
1，2蒙特克莱尔州立大学摘要 - 在以数据驱动决策为特征的时代中，预测分析已成为人力资源的革命工具（HR）。本文分析了预测分析能够彻底改变人事计划，继任计划和组织发展的能力，使公司能够预测趋势，减轻风险，并使目标与未来需求保持一致。利用高级分析，人力资源经理可以预测劳动力需求，认识到领导职位的高潜力候选人，并通过集中的发展计划提高组织敏捷性。本文讨论了在人力资源中实施预测分析的重大障碍，道德考虑和最佳实践，从而为有效采用提供了可行的见解。最终，我们分析了即将到来的趋势，例如人工智能和实时数据的融合，建立了预测分析，作为开发弹性，未来就业业务的战略促进者。
循环成纤维细胞生长因子-23和Klotho对血液透析患者蛋白质能量消耗的预测价值
背景：作为一种代谢和营养紊乱的状态，蛋白质能量消耗 (PEW) 在血液透析患者中非常普遍，并且与发病率和死亡率的增加有关。成纤维细胞生长因子 23 (FGF-23) 和 Klotho 已被证明会导致血液透析患者的慢性肾病 - 矿物质和骨骼疾病 (CKD-MBD)。先前的证据表明 FGF-23 和 Klotho 也可能导致这些患者的营养不良状态；然而，FGF-23-Klotho 轴与 PEW 之间的相互关系仍不清楚。因此，我们进行了这项横断面研究，以评估血液透析患者血浆 FGF-23 和 Klotho 水平与 PEW 之间的关联，并探讨这些标记物是否可以预测 PEW 的存在。
人工智能驱动的预测性维护 - ijrpr
人工智能 (AI) 的进步已经将世界上许多行业彻底改变了不同的创新形式 (Rashid 和 Kausik，2024)。在这种情况下，各行各业的物流凭借其变革潜力而成为一项关键优势 (Kern，2021)。因此，在人工智能的许多最流行和最可靠的应用中，预测性维护是一种主动方法，它影响机器学习算法、实时数据分析和预测分析，以在设备故障发生之前进行预先预测 (Çinar 等人，2020；Keleko 等人，2022)。从被动和预防性维护到预测性维护的转变通过减少停机时间来改革物流功能 (Carvalho 等人，2019a)。此外，它还增强了资源配置，降低了供应链网络的相关成本 (Molęda 等人，2023)。由于预测性维护提高了重要资产（例如运输车辆、存储系统和物料处理设备）的可靠性，因此它以效率和可持续性增强了最终供应链目标。
护理中的人工智能和预测分析
人工智能 (AI) 和预测分析正在通过改进决策过程和改善患者治疗效果来改变护理。本研究考察了 AI 技术在护理实践中的整合，强调了它们在支持护士提供高质量护理方面的潜力。进行了全面的文献综述，以确定 AI 在护理中的关键应用，包括用于风险评估的机器学习算法、用于文档的自然语言处理和用于患者治疗效果的预测分析。结果表明，AI 工具可以显著减轻护士的行政负担，使他们能够更加专注于直接的患者护理。此外，该综述还强调了在护理中采用 AI 技术所带来的伦理、法律和社会影响，例如需要减轻偏见和确保患者隐私。此外，还强调了护理教育纳入 AI 能力的必要性，因为目前的课程往往缺乏足够的健康信息学和 AI 培训。总之，虽然 AI 为加强护理实践和患者护理提供了大量机会，但它也带来了挑战，必须通过全面的教育和道德框架来应对。未来的研究应该探索人工智能对护理角色和患者结果的长期影响，确保技术补充而不是取代护理中的人为因素。
自身免疫性糖尿病中谷氨酸脱羧酶抗体阳性的C肽预测水平
患有妊娠期糖尿病和 16 岁以下糖尿病患者被排除在外。本研究为回顾性研究，因此未获得患者的知情同意。本研究根据《赫尔辛基宣言》原则规定的道德标准经伦理委员会批准（日期：2022 年 3 月 17 日，编号：70/2022）。糖尿病患者根据美国糖尿病协会 (ADA) 标准 1 进行分类。记录患者的实验室参数，包括血糖、空腹 C 肽和 HbA1c 水平和 GADA 滴度。记录患者的抗甲状腺过氧化物酶 (Anti-TPO) 和/或抗甲状腺球蛋白 (Anti-Tg) 滴度。根据 GADA 阳性将患者分为两组，并比较他们的实验室参数。
乳腺癌预后的预测建模
版权所有：©2025 Sourav Mishra。等。这是根据Creative Commons归因许可发行的开放式文章，该文章允许在任何媒介中不受限制地使用，分发和复制，前提是适当地引用了原始作品。
使用深度卷积神经网络对基因表达和 DNA 结合位点定位进行预测建模
摘要 13 尽管测序革命已然到来，但迄今为止测序的大部分基因组仍然缺乏有关转录因子结合位点在调控 DNA 上的排列的任何信息。15 大规模并行报告基因检测 (MPRA) 有可能通过测量由调控区域的数千个突变变体驱动的基因表达水平来显著加速我们的基因组注释。然而，对此类数据的解释 18 通常假设调控序列中的每个碱基对都独立地对基因 19 表达作出贡献。为了能够以考虑调控序列上远距离碱基之间可能存在的相关性的方式分析这些数据，我们开发了深度学习 21 自适应调控序列标识符 (DARSI)。该卷积神经网络利用 22 MPRA 数据直接从原始调控 DNA 序列预测基因表达水平。通过利用这种预测能力，DARSI 系统地识别了转录因子在单碱基对分辨率下在调控区域内结合的位点。为了验证其预测，我们将 DARSI 与精选数据库进行了对比，证实了其在预测转录因子结合位点方面的准确性。此外，DARSI 预测了新的未映射结合位点，为未来的实验铺平了道路，以确认这些结合位点的存在并识别靶向这些位点的转录因子。因此，通过自动化和改进调控区域的注释，DARSI 生成了可付诸实践的预测，这些预测可以为理论-实验循环的迭代提供信息，旨在实现对转录控制的预测性理解。
脑卒中的预测模型：针对不平衡数据的 ADASYN-RF 方法
摘要 脑卒中是一种脑部血液突然停止流动，脑细胞因缺氧和营养物质不足而死亡的疾病。脑卒中与主要与当今生活方式相关的风险因素有关，包括高“血糖水平、心脏病、肥胖和糖尿病”等代谢综合征。本研究使用机器学习算法开发了脑卒中预测模型：“逻辑回归 (LR)、随机森林 (RF) 和 K-最近邻 (KNN)”。上述研究所需的数据集来自 Harvard Dataverse 存储库。该数据集包含“临床、生理、行为、人口统计和历史数据”。在这方面，将通过采用过采样技术（包括“SMOTE、ADASYN 和 ROSE”）来处理类别不平衡问题。本文提出了一种新的混合机器学习模型，将 ADASYN 与随机森林相结合，称为 ADASYN-RF，其中 ADASYN 将对不平衡的数据集进行重新采样，然后将随机森林应用于重新采样的数据。此外，还采用了其他机器学习模型和过采样技术进行比较。令人惊讶的是，ADASYN-RF 模型能够达到本文提到的 99% 的最高检测准确率，证明了其在中风预测方面的有效性。因此，该方法为中风的临床诊断提供了一种廉价而精确的工具。
超声定量健康西普利羊心脏属性：血清钠和钾的预测价值
巴基斯坦拥有 3190 万只羊，分属 17 个品种。这些品种被认为起源于阿富汗、俾路支和中亚的野羊乌里尔 (Ovis vignei) [1]。在这些绵羊品种中，西普利羊在生产性、繁殖性、生理生化和畜牧业相关特性方面的研究引起了强烈关注 [2–5]。它是巴基斯坦的一种中型细尾本地绵羊品种，相对较长的尾巴是其显著的形态特征之一。公羊平均体重为 32.8 公斤，母羊平均体重为 29.2 公斤，日产奶量为 0.2-0.4 升，年纤维产量约为 5.6 公斤 [3]。它有白色的体毛，头/耳朵为白色或浅棕色。它有一个扁平的鼻子，耳朵长约 15 厘米。巴基斯坦乔利斯坦沙漠的游牧民族饲养它主要是为了获取羊肉和羊毛，
预测性，预防性，个性化和参与医学作为精度的模型
摘要： - 牙周疾病是影响牙齿支撑组织的慢性炎症性疾病，在成年人中最常见。传统的牙周护理方法通常依靠反应措施，解决症状而不是基本原因。预测性，预防性，个性化和参与性（P4）精度牙周护理的范式是通过医学建模的。本文探讨了P4原理预测工具（例如生物标志物，预防策略，个性化治疗计划和参与性患者参与）如何应对牙周健康挑战。人工智能和先进的诊断患者结局和成本效益护理的整合。关键字： - 精确医学，预测，预防性，个性化，参与式（P4）医学。