摘要简介与心理健康相关的急诊室(ED)的负担正在增长,并且随着这种访问的态度,煽动发作很普遍。专家提供的最佳实践指南建议使用降级技术来尽早评估处于风险的人群和先发制人的干预措施,以防止搅动。时间压力,波动的工作需求以及其他与系统相关的因素在不断发展的行为危机期间提出了有效决策和采用最佳实践建议的挑战。因此,我们建议设计,开发和评估计算机化的临床决策支持(CDS)系统,早期检测和治疗,以减少搅拌工具(ED- TREADS)的事件。我们旨在通过适当的风险评估和及时的干预措施来确定有煽动风险的患者,并指导ED临床医生,以最大程度地减少约束使用并改善患者经验和结果的目标,以防止躁动。方法和分析本研究描述了嵌入的CDS工具的健康记录的形成性评估。在AIM 1下,该研究将收集定性数据,以使用上下文设计方法和以用户为中心的设计过程来设计和开发ED-TREAT。参与者将包括潜在的CDS使用者,即ED医生,护士,技术人员以及在ED访问期间具有限制性使用行为危机管理经验的患者。我们将使用有目的的抽样来确保整个视角,直到我们达到主题饱和。我们的目标是在试点试验下招募至少26名合格受试者。接下来,在AIM 2下,该研究将在美国东北部区域卫生系统的两个成人ED地点进行试验,随机对照试验,以评估ED-TREAT的可行性,保真度和床边的可接受性。在2021年获得了耶鲁大学人类调查委员会的道德和传播伦理批准(HIC#2000030893和2000030906)。所有参与者将在入学之前提供知情的口头同意。将通过开放访问,经过同行评审的期刊,科学演示或直接电子邮件通知中的出版物传播结果。试用注册号NCT04959279;预兆。
抽象引入大多数哮喘攻击和随后的死亡都是可以预防的。我们旨在开发一种预后工具,用于通过利用机器学习的进步来识别初级保健哮喘发作高风险的患者。方法和分析当前的预后工具使用逻辑回归来为哮喘发作开发风险评分模型。我们建议通过系统地将各种知名的机器学习技术应用于大型纵向去识别的初级保健数据库,最佳患者护理研究数据库,并通过现有的Logistic回归模型以及相互对抗的相对评估。机器学习算法根据数据集和所采用的分析方法在其预测能力上有所不同。我们将进行特征选择,分类(一级和两级分类器)和绩效评估。曾积极治疗临床医生诊断为哮喘的患者,年龄在8-80岁,并从2016年到2018年进行了3年的连续数据。风险因素将从第一年获得,而接下来的两年将形成结果期,其中主要终点是发生哮喘攻击。伦理和传播我们已从OPCRD的匿名数据伦理协议和透明度(Adept)委员会获得批准。我们将寻求爱丁堡大学研究伦理小组(UREG)的道德批准。我们的目标是在科学会议和同行评审期刊上介绍我们的发现。
大多数口腔生物都参与共识,这意味着宿主和细菌彼此之间的生物学受益[5]。共生人群不会通过不允许粘膜粘附来对病原物种造成伤害并保持对病原体的检查。细菌只有在破坏了共生障碍后才会成为致病性,从而引起感染和疾病[6]。但是,在这种无害的植物群中,有一些危险的细菌可以传播疾病[5]。即使是通常的良性生物,在存在免疫功能低下的状态下也会变得侵略性,并引起各种问题,例如炎症,退化,癌症或临时疾病[5]。富公司,蛋白质细菌,杆菌,肌动杆菌和梭菌是与口腔肿瘤有关的最普遍和许多类似的门[5-7]。链球菌物种是在健康人中发现的最普遍的口腔细菌,而厌氧prevotella,veillonella,neisseria和haemophilus较不常见。放疗前,口腔癌患者的葡萄球菌物种显着丰富,而白色念珠菌,克雷伯氏菌种类和pediocococcus物种是放疗后从癌症患者中分离出的重要病原体[5-7]。
主要抑郁症(MDD)在心理健康领域一直是一个持续的挑战。过去几种药物被用来治疗精神疾病,并以明显的情绪抑郁症治疗。gepirone是一种与MDD作斗争的患者的有前途的药物。FDA于2023年9月28日以Exxua的品牌批准了Gepirone,作为一种新颖的抗抑郁药,是选择性5-羟色胺再摄取抑制剂(SSRIS)的可能替代品。gepirone不属于选择性5-羟色胺再摄取抑制剂(SSRI),但是它仍然可以通过激活某些5-羟色胺受体来起作用。gepirone er(exxua)是一种治疗患者心理健康的有效药物。exxua应谨慎使用,因为它可能导致QT延长,导致心律不齐,这可能会危及生命。该药物为市场上可用的其他治疗方案构成了新的愿景。该药物开发的重要阶段将帮助研究人员,医生和监管机构意识到与心理健康有关的挑战和改善治疗方案。本评论对药剂师和医生介绍了Gepirone(Exxua)的批判性观点,作为精神疾病的新治疗选择。
在传播预测的输入之后,贝叶斯神经网络还可以不确定。这有可能通过拒绝低信心的预测来指导训练过程,而最近的变异贝叶斯方法可以在不进行蒙特卡洛重量的情况下这样做。在这里,我们在通过动物自然栖息地中通过被动声学监测设备进行的录音应用了无样品的野生动植物呼叫检测。我们进一步提出了不确定性吸引标签的平滑性,其中平滑概率取决于无样品的预测不确定性,以减少对损失值较少贡献的数据。我们介绍了一个记录在马来西亚婆罗洲的生物声学数据集,其中包含来自30种物种的重叠呼叫。在该数据集上,我们提出的方法在接收器操作特征(Au-Roc)下的面积约为1.5分,F1的13点和预期校准误差(ECE)的溶质百分比提高了约1.5点,与所有目标类别相比,预期校准误差(ECE)的位置为19.5点。
tf Malik,H Gopumarmar,DS Dahiya,Velt Zelt,CM Zelt,M Flanagan,A azeled,Azeled,Ajeled,Ajeled,Ajeled,Ma Khalaf,Mo othman,M Balal,M Balal,D Yang,Mojas Delon,M Rojas Delon,P Madaka,P Madaka,P Madaka,p Madaka,f. kamal,a kamar shah shah shah shah shah shah shah dian dian dian b. Sedarat,Alireza Sedarat,Alireza,Alireza,Sa Andrawah,Sa Andrawah,JM DeWitt,I Obalatan,Haj Hwang,S Friedland,PV Dragan,PV Draganov,PV Dr.
找到治疗冠状病毒的方法。人工智能有可能在医疗保健的所有阶段提供帮助,从症状监测到快速诊断测试,以及加快药物开发。基于人工智能的系统已经在中国的冠状病毒感染诊断中得到部署。依图科技为上海市公共卫生临床中心(SPHCC)开发的“冠状病毒胸部 CT 智能评估系统”现在可以在几秒钟内诊断出疑似病例。人工智能还可以帮助确定哪些患者应优先治疗。3% 的全民死亡率掩盖了这样一个事实:年轻健康人的死亡可能性远低于可能同时患有呼吸系统疾病的老年人。机器学习方法经过训练可以快速了解哪些因素会预测更高的死亡风险,以及干预措施和人群水平的控制可以减少伤害。结合遗传、生物和环境数据的基于人工智能的方法最终可能有助于发现治疗冠状病毒的方法。
Nasrullah Shah 博士是巴基斯坦马尔丹阿卜杜勒瓦利汗大学 (AWKUM) 的副教授,同时以富布赖特学者的身份在美国堪萨斯州立大学从事研究工作。Shah 博士拥有韩国 KNU 化学工程博士学位。他曾在英国谢菲尔德大学从事博士后工作。Shah 博士在先进材料的制造、特性和应用领域拥有丰富的经验。他在知名国际期刊上发表了多篇研究出版物,被引用 1031 次。Shah 博士擅长用于生物医学、环境和分析应用的增材制造复合材料。最近,他正在从事基于增材制造(3D 打印)的材料项目,并提交了该领域的论文发表。Shah 博士获得过多项奖项,包括 KNU 博士荣誉奖学金和 AWKUM 博士后优异奖学金。富布赖特博士后奖以及巴基斯坦高等教育学院的三项研究资助。
任命教授 - 华盛顿大学9月23日 - 现任Paul G.艾伦计算机科学与工程人员研究员研究科学家 - 谷歌 - 西雅图,华盛顿州西雅图,3月22日 - 9月24日 - 华盛顿副教授 - 华盛顿大学1月19日 - 9月19日 - 9月23日 - 保罗·G·艾伦艾伦计算机科学科学访问学者 - Google cloud Ai,Cloud Ai Inl Inlina -Inlina and Intrina and Intriona counteraime -dec 18i机 - GROUGE AIR -INTINA工业和企业系统工程助理教授 - 伊利诺伊大学Urbana -Champaign 7月12日至8月18日工业和企业系统工程系,马萨诸塞州剑桥市剑桥市剑桥市,美国马萨诸塞州剑桥市,1月11日至7月12日至7月12日,在信息和决策系统实验室研究员:Devavrat Shah Shah Shah Shah Shah
1 Livestock Production and Management, Pir Mehr Ali Shah - Arid Agriculture University, Rawalpindi, Rawalpindi, Punjab, Pakistan, 2 University Institute of Biochemistry and Biotechnology (UIBB), Pir Mehr Ali Shah - Arid Agriculture University, Rawalpindi, Rawalpindi, Punjab, Pakistan, 3 National Center of Industrial生物技术(NCIB),Pir Mehr Ali Shah-干旱农业大学,拉瓦尔品第,拉瓦尔品第,旁遮普邦,巴基斯坦