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通过语音情感识别和视频面部表情分类进行基于人工智能的癌症疼痛评估 Marco Cascella 1、*、Francesco Cutugno 2、Fabio Mariani 2、Vincenzo Norman Vitale 2、Manuel Iuorio 2、Arturo Cuomo 3、Sabrina Bimonte 3、Valeria会计 1 ，Francesco Sabbatino 1 ，Alfonso Maria Ponsiglione 2 ，Jonathan Montomoli 4 ，Valentina Bellini 5 ，Federico Semeraro 6 ，Alessandro Vittori 7 ，Elena Giovanna Bignami 5 ，Ornella Piazza 1
摘要 有效评估癌症疼痛需要对构成疼痛体验的所有组成部分进行细致的分析。实施自动疼痛评估 (APA) 方法和计算分析方法，特别关注情感内容，可以促进对疼痛的彻底描述。所提出的方法转向使用语音记录中的自动情感识别以及我们之前开发的用于检查疼痛面部表情的模型。对于训练和验证，我们采用了 EMOVO 数据集，该数据集模拟了六种情绪状态（大六）。由多层感知器组成的神经网络在 181 个韵律特征上进行了训练以对情绪进行分类。为了进行测试，我们使用了从癌症患者收集的访谈数据集并选择了两个案例研究。使用 Eudico Linguistic Annotator (ELAN) 6.7 版进行语音注释和连续面部表情分析（得出疼痛/无痛分类）。情绪分析模型的准确率达到 84%，所有类别的精确度、召回率和 F1 分数指标都令人鼓舞。初步结果表明，人工智能 (AI) 策略可用于从视频记录中连续估计情绪状态，揭示主要的情绪状态，并提供证实相应疼痛评估的能力。尽管存在局限性，但提出的 AI 框架仍表现出整体和实时疼痛评估的潜力，为肿瘤环境中的个性化疼痛管理策略铺平了道路。临床试验注册：NCT04726228。
Khair Eddin M. Sabri教授Khair Eddin M. Sabri教授
40。Khair Eddin Sabri，Ridha Khedri和Jason Jaskolka。 基于代理的系统中信息流的验证。 在G. Babin，P。Kropf和M. Weiss的编辑中，第四届McEtech电子技术会议论文集，《商业信息处理》第26卷第26卷，第252-266页。 Springer-Verlag Berlin Heidelberg，2009年5月。 （提名最佳纸张奖）。Khair Eddin Sabri，Ridha Khedri和Jason Jaskolka。验证。在G. Babin，P。Kropf和M. Weiss的编辑中，第四届McEtech电子技术会议论文集，《商业信息处理》第26卷第26卷，第252-266页。Springer-Verlag Berlin Heidelberg，2009年5月。（提名最佳纸张奖）。
个人简历 Sabrina Sartori，奥斯陆大学 1. ...
教育经历 2003 年：意大利博洛尼亚大学材料科学与工程博士学位。 1999 年：帕多瓦大学环境法与政治课程。最佳论文奖。 1998 年：意大利帕多瓦大学化学硕士学位。成绩相当于 A 级。 2004 年：附加学位：意大利的里雅斯特国际高等研究学院 (ISAS) 科学传播硕士学位。成绩：A 级。科学传播奖。 2022 年：牛津战略创新计划课程 2022。 2004 年至 2011 年，她在意大利帕多瓦 Cesare Pollini 音乐学院学习“音乐作曲理论与技巧”。工作经历 2022- 奥斯陆大学技术系统系物理学正教授兼科长 2013-2022 奥斯陆大学技术系统系 (ITS) 副教授兼科长（2013-2016 年隶属于奥斯陆大学物理系） 2012-2016 大学研究生中心 (UNIK) 研究员 2010-2014 挪威能源技术研究所 (IFE) 研究员 2005-2010 挪威 IFE 物理系博士后（4 年零 10 个月） 2003-2005 帕多瓦大学机械工程与物理系博士后（28 个月） 2000-2002 获得博洛尼亚大学博士学位资助（3 年） 1999帕多瓦大学（9个月） 1995年 德国哥廷根大学有机化学研究所苏格拉底/伊拉斯谟奖学金（3个月） 2. 科学兴趣、资格
针对糖尿病前期/II型糖尿病的靶向筛查，以及Covid和Covid and Flu Vax筛查Alexis Torres，Do，Ali Choudhary，MD，Sabrina Deyhle，DO
一般而言，这个Qi项目确实表明，在努力期间，对T2DM进行筛查的必要性是值得的。我们的团队在此期间确实面临一些挑战。作为一个较小的居民团队，每天的更多居民与4个PGY2居民一起跌落。我们的办公室经常忙碌而人手不足，这也导致筛查落后。我们确实尝试了尽可能多地整合，但最终我们的患者的需求确实必须在我们的Qi项目之前出现。如果将来可以在候诊室中提供问题，或者可以将它们添加到最初的问题中。配备困难使这些拟议的干预措施具有挑战性，从而增加了医疗助理/护理人员的压力。
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抗癫痫药（AED），包括vigabatrin，增加服用这些药物的患者的自杀念头或行为的风险。这种效果的机制尚不清楚。接受任何AED治疗的患者应监测抑郁症，自杀思想或行为的出现或恶化，以及/或情绪或行为的任何异常变化。对11种不同AED的199例安慰剂对照临床试验（单和辅助疗法）进行的合并分析表明，与随机的患者相比，与随机的患者相比，随机进行自杀性思维或行为的患者的风险大约是风险的两倍（调整后的相对风险1.8，95％CI：1.2，2.7）。在这些试验中的中位治疗时间为12周，在27,863名AED治疗的患者中，自杀行为或构想的估计发生率为0.43％，而16,029例安慰剂治疗的患者中为0.24％，每位530名患者的自动化心理或行为增加了一种。在试验中，经过药物治疗的患者有四个自杀，没有安慰剂治疗的患者，但该数量太小，无法就药物对自杀的影响得出任何结论。在开始使用AED药物治疗并在评估的治疗期间持续存在药物治疗后一周，就会观察到AED自杀思想或行为的风险增加。由于分析中包含的大多数试验并未超过24周，因此无法评估自杀思想或行为的风险超过24周。在分析的数据中，自杀思想或行为的风险通常是一致的。通过各种不同的作用机理和一系列迹象发现，发现风险增加的风险表明，风险适用于所有用于任何适应症的AED。风险没有变化
BRCA2种系突变鉴定胃癌对PARP抑制剂Annalisa Petrelli 1，Sabrina Rizzolio 1，Filippo Pietrantonio 2，Sa
BRCA2种系突变鉴定胃罐对PARP抑制剂的反应者Annalisa Petrelli 1，Sabrina rizzolio 1，Filippo Pietrantonio 2，Sara E. Bellomo 1.3，Matteo Benelli 4，Matteo Benelli 4，Loris de Cecco 5，Loris de Cecco 5，Dario Romagnoli 4，Enrico Berria Berria 1.6丹尼尔。 Moya-Rull 1, Cristina Migliore 1.3, Daniela Conticelli 1.3, Irene M. Maina 1.3, Elisabetta Puliga 1, Violeta Serra 7, Benedetta Pellegrino 8.9.10, Alba Llop-Guenvara 7, Antonino Musolino 8.9.10, Salvatore Siena 11.12, Andrea Sartore-Bianchi 11.12, Michele Prisciandaro 2.11，Federica Morano 2，Maria Antista 2，Uberto Fumagalli 13，Giovanni de Manzoni 14，Maurizio degiuli 15，Gian Luca Baiocchi 16，Marco F. Amisano 17
人工智能在膜过程和污垢预测中的应用，以实现更好的资源回收 Hisham Kazim 1、Moin Sabri 1、Aman
摘要 由于溶剂、个人护理产品和药物化合物中出现了新的污染物，水污染已成为一个全球性问题。膜工艺在水处理中似乎有效且前景广阔。虽然膜工艺可以显著降低污染物水平，但诸如结垢等问题仍不断出现。利用人工智能 (AI) 预测结垢和增强膜特性目前正受到关注。可以采用各种人工智能 (AI) 模型根据输出优化输入参数，这有助于预测膜性能并评估其有效排斥污染物的能力。本文讨论了使用人工智能技术改进膜技术和过滤工艺的可能性。膜结垢会在运行过程中造成严重问题，因为杂质会积聚在膜上，从而降低膜的正常运行能力。人工智能算法可用于预测渗透通量和结垢增长特性。本文的结论是，利用人工智能预测膜污染可以增强工艺的膜选择，通过更好的污染控制系统开发降低成本，并使工艺在工业规模上更具可扩展性。文献表明，存在一些模型，例如神经模糊干扰系统，可以预测正向渗透膜的性能，相关性高达 0.997，均方根误差为 0.04。本文还得出结论，探索更多像 GAN 这样的新型深度学习架构将有助于更好地从废水中回收资源，并更好地预测膜工艺中的污染。关键词：人工智能；新兴污染物；污染；膜工艺；优化。