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复发或难治性多发性骨髓瘤患者Elranatamab单一疗法后的长期生存：磁力-3
披露：MM报告Amgen，Celgene的Honararia；与自适应生物技术，gsk，爵士制药，Maat Pharma，Novartis，Sanofi和Xenikos一起咨询和咨询角色；以及Amgen，Astellas，Bristol Myers Squibb，Celgene，Pfizer，Stem-Menarini和Takeda的个人费用；并与Janssen，Jazz Pharmaceuticals和Sanofi一起担任演讲者的局职位。si报告了Ono，Celgene/BMS，Takeda，Sanofi和Janssen的Honoraria；来自Ono，MSD，Celgene/BMS，Takeda，Sanofi，Daiichi Sankyo，Janssen，Janssen，Novartis，Alexion，GSK，GSK，Chugai，Otsuka，Otsuka和Astellas-Amgen的研究资金。NJB报告了来自Abbvie，Amgen，Celgene，Genentech/Roche，Gsk，Janssen，Janssen，Karyopharm Therapeutics，Sanofi和Takeda的Honoraria；与Amgen，Celgene，Janssen，Karyopharm Therapeutics，Pfizer，Sanofi和Takeda的咨询和咨询角色；来自Abbvie，Amgen，Celgene，Genentech/Roche，Gsk，Janssen，Karyopharm Therapeutics，Sanofi和Takeda的个人费用；以及Celgene和Janssen的专利，特许权使用费和/或其他知识产权。 SS，UC，EL和AV报告辉瑞公司的就业和股票以及其他所有权。 al报道了来自BMS，Amgen，Janssen，Pfizer，Iteos Therapeutics，Sanofi，Genmab的Honoraria；曾担任Trillium Therapeutics，Pfizer，Genmab，Sanofi，Iteos Therapeutics，BMS，Janssen的咨询或咨询角色；来自Trillium Therapeutics，Sanofi，Janssen，Pfizer，BMS，Genentech/Roche的研究资金。NJB报告了来自Abbvie，Amgen，Celgene，Genentech/Roche，Gsk，Janssen，Janssen，Karyopharm Therapeutics，Sanofi和Takeda的Honoraria；与Amgen，Celgene，Janssen，Karyopharm Therapeutics，Pfizer，Sanofi和Takeda的咨询和咨询角色；来自Abbvie，Amgen，Celgene，Genentech/Roche，Gsk，Janssen，Karyopharm Therapeutics，Sanofi和Takeda的个人费用；以及Celgene和Janssen的专利，特许权使用费和/或其他知识产权。SS，UC，EL和AV报告辉瑞公司的就业和股票以及其他所有权。al报道了来自BMS，Amgen，Janssen，Pfizer，Iteos Therapeutics，Sanofi，Genmab的Honoraria；曾担任Trillium Therapeutics，Pfizer，Genmab，Sanofi，Iteos Therapeutics，BMS，Janssen的咨询或咨询角色；来自Trillium Therapeutics，Sanofi，Janssen，Pfizer，BMS，Genentech/Roche的研究资金。
感染性人类诺如病毒和替代物的生存建模，以使草莓泥中的高压失活
浆果被人类诺如病毒（Hunov）污染（Hunov）经常被确定为食源性胃肠炎的原因。可以在保留感官和质量参数的同时将非热治疗（例如高压加工（HPP））应用于浆果及其产品，以防止病毒传播。在这里，被Hunov Genogroup I（GI.3 [p13]）和II（GII.4悉尼[P16]）污染的草莓果泥以及Murine Norovirus（MNV）和Tulane Virus（MNV）和TV）和替代物的TOULANE病毒（TV）在多种压力时间组合中被暴露于HPP。病毒灭活，包括新型的人类肠内动物（HIE）模型。感染性结果表明，电视比MNV对HPP更具耐药性，这也通过动力学数学建模证实。结果表明，HPP工艺成功控制病毒污染的可靠操作条件是450 MPa和暴露时间≥5分钟。此外，通过实验性的Hunov GII挑战了从MNV和TV病毒推论的灭活模型。4感染性导致所有治疗条件的偏置因子<1。这一发现验证了所提出的模型，以保守饥饿失活的估计。我们的工作提供了一种蓝图，用于使用HIE系统进行灭活研究，该研究提供了有关最佳公共卫生结果的最佳治疗方法的有用实用信息。
新闻稿Datopotamab deruxtecan显示出晚期非Quamsquam
参考文献：1个国家癌症研究所。SEER癌症统计事实表：肺癌和支气管癌，1975- 2017年。2024年5月访问。2 Ahn M-J等。Datopotamab deruxtecan（Dato-DXD）与先前处理过的晚期/转移性（ADV/MET）非小细胞肺癌（NSCLC）中的Doxetaxel：随机3期研究TROPION-LOPION-LUNG01的结果。介绍：2023年10月20日至2023年10月20日至24日；西班牙马德里。lba12。3世界卫生组织。 全球癌症天文台：肺。 2024年5月访问。 4 CANCAR.NET。 肺癌 - 非小细胞：统计。 2024年5月访问。 5 Chen R等。 J hematol oncol。 2020：13（1）：58。 6 Majeed U等。 J hematol oncol。 2021; 14（1）：108。 7 Pircher A等。 抗癌研究。 2020; 70（5）：287-294。 8 Mito R等。 Pathol int。 2020; 70（5）：287-294。 9Rodríguez-Abreau D等。 ann onc。 2021 Jul; 32（7）：881-895。 10美国癌症协会。 针对非小细胞肺癌的靶向药物治疗。 2024年5月访问。3世界卫生组织。全球癌症天文台：肺。2024年5月访问。4 CANCAR.NET。 肺癌 - 非小细胞：统计。 2024年5月访问。 5 Chen R等。 J hematol oncol。 2020：13（1）：58。 6 Majeed U等。 J hematol oncol。 2021; 14（1）：108。 7 Pircher A等。 抗癌研究。 2020; 70（5）：287-294。 8 Mito R等。 Pathol int。 2020; 70（5）：287-294。 9Rodríguez-Abreau D等。 ann onc。 2021 Jul; 32（7）：881-895。 10美国癌症协会。 针对非小细胞肺癌的靶向药物治疗。 2024年5月访问。4 CANCAR.NET。肺癌 - 非小细胞：统计。 2024年5月访问。 5 Chen R等。 J hematol oncol。 2020：13（1）：58。 6 Majeed U等。 J hematol oncol。 2021; 14（1）：108。 7 Pircher A等。 抗癌研究。 2020; 70（5）：287-294。 8 Mito R等。 Pathol int。 2020; 70（5）：287-294。 9Rodríguez-Abreau D等。 ann onc。 2021 Jul; 32（7）：881-895。 10美国癌症协会。 针对非小细胞肺癌的靶向药物治疗。 2024年5月访问。肺癌 - 非小细胞：统计。2024年5月访问。5 Chen R等。 J hematol oncol。 2020：13（1）：58。 6 Majeed U等。 J hematol oncol。 2021; 14（1）：108。 7 Pircher A等。 抗癌研究。 2020; 70（5）：287-294。 8 Mito R等。 Pathol int。 2020; 70（5）：287-294。 9Rodríguez-Abreau D等。 ann onc。 2021 Jul; 32（7）：881-895。 10美国癌症协会。 针对非小细胞肺癌的靶向药物治疗。 2024年5月访问。5 Chen R等。J hematol oncol。2020：13（1）：58。6 Majeed U等。J hematol oncol。2021; 14（1）：108。7 Pircher A等。抗癌研究。2020; 70（5）：287-294。8 Mito R等。 Pathol int。 2020; 70（5）：287-294。 9Rodríguez-Abreau D等。 ann onc。 2021 Jul; 32（7）：881-895。 10美国癌症协会。 针对非小细胞肺癌的靶向药物治疗。 2024年5月访问。8 Mito R等。Pathol int。2020; 70（5）：287-294。9Rodríguez-Abreau D等。 ann onc。 2021 Jul; 32（7）：881-895。 10美国癌症协会。 针对非小细胞肺癌的靶向药物治疗。 2024年5月访问。9Rodríguez-Abreau D等。ann onc。2021 Jul; 32（7）：881-895。10美国癌症协会。 针对非小细胞肺癌的靶向药物治疗。 2024年5月访问。10美国癌症协会。针对非小细胞肺癌的靶向药物治疗。2024年5月访问。
高价值农业，替代生存率...
“在水中有鱼，稻田里有大米”，这是一个熟悉的短语，反映了泰国的丰度。农业国家拥有自然资源和完美的环境。尽管如此，有限的资源不适合广泛的消费需求。过度使用农业化学品，以及森林土地和耕种水源的快速入侵导致气候变化。人类，动物甚至生产都受到严重影响。它已经成为我们的催化剂，尤其是在农业部门，迫切地找到适应的方法。
fdg-pet与病理反应和生存期与新辅助免疫疗法的黑色素疗法
修改后的EORTC标准5。除了标准类别外：完全代谢反应（CMR），部分代谢反应（PMR），稳定的代谢疾病（SMD）和进行性代谢性疾病（PMD），建立了一种新型类别，接近CMR，最大程度的标准化吸收值（SUVMAX）由超过90％的不超过90％或背景造成的最大标准化摄取值（SUVMAX）。•
生存预测儿童 - 果arrow- ...
摘要：骨髓是许多与血液相关疾病的来源，例如血液癌和骨髓移植（BMT），也称为造血干细胞移植（HSCT），是一种挽救生命的手术程序。但是，这种治疗与死亡率高有关。因此，预测BMT后的生存对于有效而准确的治疗至关重要。BMT被认为是由于几个主要的死亡原因（例如感染，毒性和移植物抗宿主病（GVHD））引起的与治疗相关的死亡率。此外，几个危险因素会影响BMT和治疗后的长期生存的成功。因此，需要基于机器学习技术的预测系统，该技术可以预测患者是否在BMT之后生存，这绝对可以帮助医生在为患者进行手术之前做出正确的决定。在本文中，使用了加利福尼亚大学Irvine ML存储库（UCI ML存储库）的公开可用的BMT数据集，研究了不同的机器学习模型，以预测经过BMT治疗的儿童的生存状况。尤其是随机森林（RF），包装分类器，极端梯度提升（XGBOOST），自适应增强（Adaboost），决策树（DT），梯度提升（GB）和K-Nearest Neighbors（KNN）在给定的数据集上进行了培训。数据集在应用一系列预处理步骤并根据相关热图上删除多重共线性特征后，由45个变量组成。RF，Adaboost，GB和Baging技术的最佳准确度达到97.37％。然后，应用了功能工程和建模步骤来识别最重要的功能，然后使用机器学习模型来简化整体分类过程。重要的是要注意，DT和GB获得的最重要特征分别最适合训练包装分类器和KNN模型。除此之外，还将使用网格搜索交叉验证（GSCV）优化了两种方法，以提高生存预测的准确性。
巴西婴儿死亡率：使用机器的生存分析...
巴西等儿童死亡率的持续性是21世纪的至关重要的健康挑战。卫生政策公式越来越多地使用统计方法，例如生存分析，以识别与死亡率相关的因素。使用2017年Unified Health System（SUS）的290万个观察结果，我们估计一组不同的机器学习模型（生存支持载体机器，随机生存森林和极端梯度增强）来预测哪些婴儿的生命第一年的风险最高。可解释的机器学习形状结构已用于确定影响巴西儿童死亡率的因素。诸如剖宫产和妊娠数周之类的因素会影响非线性死亡率，而变量的平均影响（例如在标准回归模型中发现的）可能会误导。最后，我们认为可解释的自动学习模型可以支持公共政策制定者的健康决策结构的概念，这些结构应对中等收入国家的儿童死亡率的挑战。
实现生存链自动化并彻底改变战斗伤亡护理 未来战场上的人机技术协同
• 伤员的状态何时发生变化，护理人员何时采取行动，• 护理发生在哪里（位置、温度、海拔和环境），以及 • 伤员的状态为何发生变化，护理人员为何采取行动（状态和行动与可用资源和护理环境紧密相关）？临床医生将感知和理解数据结合到评估中，用于决定采取哪些临床行动。智能（AI 增强）和非智能（增强可视化、基于规则的决策树等）决策支持工具可以改善临床决策。硬件（机器人和医疗设备）和基于 AI 的软件可以通过将人工任务转移给机器来协助护理人员。同样，治疗也可以转移给智能或非智能机器。例如，目前通常由非智能医疗设备承担的治疗包括通过静脉泵进行监测、静脉输液和药物管理，以及使用机械呼吸机进行呼吸辅助。未来，机器人技术将帮助护理人员管理伤员，方法是识别伤员，使用生理传感器和成像方式监测伤员，协助他们进行手术，协助进行救生干预，并智能地执行补给和医疗后送任务。12 我们想象，这些类型的创新将在受到化学、生物、放射、核和定向能威胁污染的环境中特别有益。
实现生存链自动化并彻底改变战斗伤亡护理 未来战场上的人机技术协同
护理人员执行操作（状态和操作与可用资源和护理环境紧密相关）？临床医生将感知和理解数据结合到评估中，用于决定采取哪些临床行动。智能（AI增强）和非智能（增强可视化、基于规则的决策树等）决策支持工具可以改善临床决策。硬件（机器人和医疗设备）和基于AI的软件可以通过将人工任务转移给机器来帮助护理人员。同样，治疗可以转移给智能或非智能机器。例如，目前通常转移给非智能医疗设备的治疗包括通过静脉泵进行监测、静脉输液和药物管理，以及使用机械呼吸机进行呼吸辅助。未来，机器人技术将帮助护理人员管理伤员，识别伤员，使用生理传感器和成像方式监测伤员，协助手术，协助救生干预，智能地执行补给和医疗后送任务。12 我们想象，这些类型的创新在受到化学、生物、放射、核和定向能威胁污染的环境中将特别有益。
探索脑肿瘤分割和患者生存
摘要 使用人工智能从 MRI 图像中检测和描绘脑肿瘤是医学 AI 面临的一项复杂挑战。最近的进展见证了各种技术被用于协助医疗专业人员完成这项任务。尽管机器学习算法在分割肿瘤方面很有效，但它们在决策过程中缺乏透明度，阻碍了信任和验证。在我们的项目中，我们构建了一个可解释的 U-Net 模型，专门用于脑肿瘤分割，利用梯度加权类激活映射 (Grad-CAM) 算法和 SHapley 加法解释 (SHAP) 库。我们依靠 BraTS2020 基准数据集进行训练和评估。我们采用的 U-Net 模型产生了有希望的结果。然后，我们利用 Grad-CAM 在图像中可视化模型关注的关键特征。此外，我们利用 SHAP 库来阐明用于预测患者生存天数的各种模型（包括随机森林、KNN、SVC 和 MLP）的预测，从而增强了可解释性。