XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search Systembiomedical
生物医学和健康信息学
高级分析与医疗保健的结合为根据个体患者调整医疗措施开辟了新视野，彻底改变了个性化医疗领域。通常，机器学习算法能够分析大量不同的患者数据。这些数据可能包括遗传信息、临床记录、生活方式因素和其他基本数据。利用算法，医疗保健专业人员可以从数据中提取宝贵的见解和模式，根据个人特征和需求提供定制解决方案。机器学习在精准诊断和治疗建议中也发挥着重要作用。它能够分析患者特征、遗传因素和治疗反应，并预测药物反应、不良事件和最佳剂量水平。这使医疗保健提供者能够通过改善更多的治疗效果来推荐副作用最小的药物。此外，机器学习在公共卫生中的应用将为传染病监测和爆发提供更准确的预测。此外，机器学习算法还可以通过分析社交媒体信息、气候数据和地理信息等多种数据源来检测疾病爆发的早期预警信号。这将使公共卫生官员能够及时采取干预措施，从而减轻传染病对人口健康的影响。从疾病预测到疫情监测，机器学习能够重塑公共卫生格局，实现基于证据的决策，并最终改善个人和社区的健康状况。本期特刊旨在吸引该领域专业人士的原创研究论文，以提供可以塑造个性化医疗未来并改善公共卫生结果的见解。潜在主题包括但不限于：
BioBridge-Bridging-BioMedical-goundical-Models-via- ...
基础模型（FMS）从大量未标记的数据中学习，以在各种任务中表现出卓越的性能。然而，用于生物医学结构域的FMS基本上仍然是单峰的，即单独使用蛋白质序列，单独的小分子结构或单独临床数据的独立训练和用于任务。为了克服这一限制，我们提出了一个参数有效的学习框架BioBridge，以桥接经过独立训练的单峰FMS以建立多模态行为。BioBridge通过利用知识图（kg）来学习一个单型FM和另一个单模式之间的变换，而无需微调任何基本的单峰FMS。我们的结果表明，BioBridge可以击败最佳的基线KG嵌入方法（平均约为76。3％）在跨模式检索任务中。我们还确定了Biobridge通过推断出未见的方式或关系来证明跨域的概括能力。此外，我们还表明，Biobridge将自己表现为一种通用检索器，可以帮助生物医学多模式问答，并增强了引导的新型新药。1
多模式学习及其生物医学数据的应用
随着生物医学测试方法的快速发展和生物医学数据的爆炸性增长，多模式数据可以更好地满足疾病的精确诊断，例如医学图像和组织学信息可以更全面地反映人的状况。这为研究人员提供了一个难得的机会，可以对生物医学数据，深度采矿和数据融合以及医学研究发现进行多模式学习。在收到的文章中，Asim等。使用多模式学习来预测miRNA序列的关键miRNA，Yan等人。改善宿主病毒间相互作用的预测。这些文章在分子生物学研究中证明了多模式学习的广泛前景。同时，对医学图像的分析在临床应用中也起着重要作用。Refaee等。差异。Sato等。 使用多模式学习来提高评估质量，以预测质子治疗的剂量范围。 Jovel和Greiner讨论了机器学习方法在生物医学研究中的应用。 这些文章表明，多模式学习技术的发展在生物医学数据分析中可以很好地发挥作用。 所有这些文章都展示了人工智能技术的广泛前景，例如生物医学领域中的多模式学习，深度学习和机器学习。 通过对抗生成网络提高算法的鲁棒性对不同的成像设备。Sato等。使用多模式学习来提高评估质量，以预测质子治疗的剂量范围。Jovel和Greiner讨论了机器学习方法在生物医学研究中的应用。这些文章表明，多模式学习技术的发展在生物医学数据分析中可以很好地发挥作用。所有这些文章都展示了人工智能技术的广泛前景，例如生物医学领域中的多模式学习，深度学习和机器学习。通过对抗生成网络提高算法的鲁棒性对不同的成像设备。尽管多模式学习在生物医学数据上具有有希望的应用，但是在处理多模式医学数据集时，面临许多挑战，例如Park等人。如何探索不同模态数据的优势特征，不同数据之间的固有相关性，对某些单一模态数据的过度依赖性以及模型可解释性和鲁棒性的问题仍然需要广泛的研究人员涉及。总而言之，这些文章是对生物医学研究中人工智能（AI）快速增长的探索。这些研究利用多模式学习
jupyter笔记本的计算重现性来自生物医学出版物
批准OAC H：我们解决了2个级别的计算可重复性：（i）使用完全自动化的w orkflows，分析了与生物医学文献库PubMed中心索引的jupyter笔记本的计算可取性。，我们通过挖掘文章的全文，试图在github上找到它们，并试图在尽可能接近原始的环境中重新运行它们，从而确定了此类笔记本。我们记录了繁殖成功和例外，并探讨了笔记本上的可调性与笔记本或出版物中的V aria b les r之间的关系。（ii）这项研究本身本身是在PubMed Central上两次使用相同的方法，在2年的时间内，基本上使用了相同的方法，在此期间，PubMed Central在PubMed索引的jupyter笔记本的语料库以一种高度动态的方式增长。
探索苯硼酸的生物医学应用 - ...
壳聚糖（CS）已广泛探索一种天然可生物降解的聚合物，以用于多种药物和生物医学应用。cs源自几丁质聚（N-乙酰葡萄糖胺），该聚集蛋白通过碱性脱乙酰化从甲壳类动物的壳中分离出来。CS包含葡萄糖胺和N-乙酰葡萄糖单元，通过（1-4）糖苷链路连接在一起[1]。CS的结构为化学修饰提供了多种选择，这可能会导致具有独特特性的广泛衍生物。CS链上有三个反应性位点实现化学修饰：一个原代胺和两个羟基（原发性或次要）（图。1）。主要的胺组呈现出适用于药物应用的CS的特殊特性。CS的阳离子特征有助于
S323生物医学科学学士
当您首次通过StudentConnect注册并通过注册步骤时，您可以简单地确认预先填充的任何单位。，您还可以使用本地图上的信息和手册中的信息来添加您需要做的任何事情，作为您第一年入学的一部分。
人类科学和国际生物医学法的预期职责
摘要本文将国际人权法与国际生物医学法之间的相互作用评估为国际法中的两个专业制度。重点是专门于在人类受益于科学的权利下产生的预期职责及其在一方面和国际生物医学法上的应用。国际生物医学法仪器采用基于人权的生物学和医学调节方法，因此，问题之一是生物医学法的预期职责是否确实是对国际人权法中相应职责的特定应用，经过修改，扩展和阐述，以进一步解决独特的主题，以更好地解决独特的主题，即个人和科学的界面，以及医学和科学技术之间的界面？还是国际生物医学法的预期职责是从国际环境法和/或一般国际法中汲取的？本文旨在解决国际生物医学法规定的预期职责的确切范围和内容及其与人权的关系的主要问题。
生物医学行业中的电池应用：评论
在当今迅速发展的技术世界中，电池已成为生物医学行业挽救生命设备的关键组成部分。从心脏起搏器到植入的心脏逆转表纤维（ICD），电池在确保这些设备有效，可靠，安全地运行方面发挥了关键作用。这些电池的区别是它们的高功率和能量密度，确保了稳健的性能，并坚持坚定不移的可靠性和安全标准来保护患者的福祉。它们的适应性和灵活性可以无缝整合到多种医疗应用中，并通过可预测的放电电压，低自我放电率，长期使用寿命和关键的寿命终止指示机制进行补充。在心律管理的领域内，电池赋予了关键设备，例如起搏器，无铅起搏器，ICD，心脏重新同步治疗（CRT）和心脏可植入的电子设备（CIEDS），以确保维持最佳心脏功能。本文研究了医疗行业中使用的各种电池类型，特别关注以锂为基的电池的流行，以其可靠性和高能量密度而闻名。此外，这项贡献为技术进步和对创新医疗解决方案的不断升级的需求所驱动的蓬勃发展的生物医学电池市场提供了见解。这篇评论还强调了现代医疗保健中电池不可或缺的性质，催化了开创性的医疗创新并增强了患者护理。
第13届年度生物医学研究与创新平台
Olebogeng Harold I. Majane教授是塞法科·马加索健康科学大学参议院研究生委员会主席（医学院）副教授，生理学系（医学院）和主席。他拥有维特沃特斯兰德大学的博士学位，该博士学位得到了加拿大加拿大渥太华大学渥太华医院的博士后研究金的补充。他是SMU心脏病学系George Mukhari学术医院心力衰竭研究的主要研究者。他拥有丰富的知识，并专门研究心血管，呼吸和神经病理生理学。在整个杰出的职业生涯中，Majane教授都获得了许多国际荣誉和认可，强调了他对卓越的奉献精神以及对心血管疾病领域的科学健康的坚定承诺。他完成了18名研究生的监督，并在国际同行评审期刊上发表了54篇研究文章，并以903篇引用。
用于生物医学植入物应用的抗菌石墨烯涂料
植入物相关感染（IAI）引起了重要的健康问题和医疗保健费用。在这项研究中，我们使用riganum vulgare作为前体材料，通过射频等离子体增强化学蒸气沉积（RF-PECVD）将石墨烯（GR）沉积在医学级钴 - 铬（CORC）合金表面上。使用拉曼光谱和X射线光电子光谱（XPS）和扫描电子显微镜（SEM）来确定GR上的GR沉积。投资了COCR-GR的生物相容性和抗菌特性。cocr-gr具有生物相容性，并促进了267.4个巨噬细胞的细胞粘附和扩散。cocr-gr是针对金黄色葡萄球菌和铜绿假单胞菌的抗菌性，并抑制了铜绿假单胞菌的附着。结果表明，COCR-GR可以用作可植入设备的潜在抗菌涂料材料。