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悉尼神经影像分析中心利用人工智能改变临床神经影像
组织 悉尼神经影像分析中心 (SNAC) 是一家先进的机构，以独特的方式将神经影像研究与专用的、符合监管要求的商业图像分析设施相结合。SNAC 位于悉尼大学大脑与思维中心内，利用尖端技术为神经系统疾病提供新见解；并开发用于疾病诊断和监测的生物标记物。 行业 医疗保健、高等教育
以患者为中心的结果研究战略框架
外部利益相关者：AHRQ要感谢许多外部利益相关者对我们的战略规划过程的意见。This includes individuals and organizations who submitted public comments in response to the Patient-Centered Outcomes Research Trust Fund (PCORTF) Strategic Plan Federal Register Notice, speakers at the National Academies of Sciences, Engineering, and Medicine (NASEM) PCORTF workshop proceedings, PCORTF Subcommittee of the National Advisory Council (SNAC) members, the AHRQ National Advisory Council's (NAC) members, attendees at the Multiple Chronic Conditions Research Summit，美国预防服务工作组（USPSTF）的成员，初级保健研究会议的与会者，以及AHRQ健康公平峰会的与会者。您周到的评论和建议使这个新的战略框架成为可能。
打破障碍：一种用于预测痴呆症的基于统计和机器学习的混合系统
方法：我们基于统计和机器学习（ML）方法开发了一种混合诊断系统，该方法使用患者电子健康记录预测痴呆症。本研究使用的数据集是从瑞典国家衰老和护理（SNAC）的国家研究中获得的，其样本量为43040和75个功能。新构建的诊断提取物通过统计方法（F-SCORE）从数据集中的有用功能的子集。对于分类，我们基于五个不同的ML模型开发了一个集合投票分类：决策树（DT），天真贝叶斯（NB），逻辑回归（LR），支持向量机（SVM）和随机森林（RF）。为了解决ML模型过度拟合的问题，我们使用了交叉验证方法来评估所提出的诊断系统的性能。各种评估措施，例如准确性，灵敏度，特异性，接收器操作特征（ROC）曲线和Matthew的相关系数（MCC），用于彻底验证设计诊断系统的效率。