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使用纵向医疗记录利用预处理的大语言模型用于2型糖尿病的预后
1计算健康中心，计算生物学研究所，德国慕尼黑，慕尼黑2 Bio21药理学分子科学与生物技术研究所，墨尔本大学，澳大利亚墨尔本大学 +相应的作者：Reinhard.holl@uni-ulm.de＆Michael.menden@unimelb.edu.au摘要摘要2型糖尿病（T2D）的及时预后（T2D）是至关重要的。AI驱动的大语言模型（LLMS）提供了提取临床见解的潜力，但由于纵向医疗记录的稀疏，高维的性质，面临挑战。这项研究表明，通过使用掩模缺失的数据预处理数据，在预审预告片的LLM中添加嵌入层，并对两个组件进行微调。使用DPV注册表数据集（449,185 T2D患者）在预测HBA1C和LDL水平方面的表现优于基本基线，分别提高了0.749和0.754的Pearson相关性，分别提高了0.253和0.259和0.259。该模型还证明了HBA1C在554.3天内的长期预测（95％CI：[547.0，561.5]），MSE比基于近距离观察的方法提高了9％。综合梯度分析确定了重要的临床特征和访问，揭示了潜在的生物标志物进行早期干预。各种深度学习体系结构，包括前馈神经网络，总体而言，结果表明，使用稀疏的医疗时间序列利用LLM在T2D预后的预测能力的可能性，有助于临床预后和生物标志物发现，最终提高精密医学。引言2型糖尿病（T2D）是一种慢性代谢性疾病，可导致血糖升高1升高，与微血管疾病，包括心血管疾病，神经性病，肾病和视网膜病有关，与微血管疾病，包括心血管疾病和大血管并发症有关，导致了显着的疾病疾病和死亡率和死亡率2。T2D的全球流行率上升强调了对有效管理策略的迫切需求。T2D并发症的早期预后对于及时干预，改善患者预后和降低医疗保健费用至关重要。纵向医疗记录是在T2D中推进精密医学的重要资源。这些记录在时间3期间提供了全面的患者数据，包括人口统计学，病史，测试结果，药物和生活方式因素，使其对早期预后非常宝贵。诸如Framingham心脏研究和DCCT之类的研究表明，此类数据在预测心血管风险4和糖尿病并发症5。这些数据集可以识别模式，以实现更准确和个性化的预后评估，但它们的大量和复杂性构成了重大的分析挑战。机器和深度学习通过对复杂的纵向医学数据的分析来彻底改变了医学预后。
美国的一项范围内经济脱碳计划
1介绍和研究描述，以避免世界所需的最严重的影响，以加速其向自由经济的过渡。美国（美国）处于独特的位置，可以通过拜登政府最近宣布的计划在此问题上提供领导地位，该计划将整个经济的排放量减少到2030年，并到2050年达到净零碳排放经济。1这项研究使用WIS：DOM® -P优化模型来评估美国可以采取的途径，以实现拜登给药设定的碳减少目标。这项研究是由社区太阳能访问联盟代表广泛的太阳能拥护者联盟委托，包括投票，Sunrun，Sunpower和当地太阳能。使用WIS进行建模：DOM-P，这是一种最先进的模型，能够执行详细的容量扩展和生产成本，同时将实用程序生成，存储，传输和分布式能源（DERS）进行优化。建模的方案使用国家可再生能源实验室（NREL）年度技术基线（ATB）2021“中等”成本预测，用于安装资本和运营和维护（O＆M）成本。在此建模中，屋顶太阳能和社区太阳能被合并为一种称为分布式光伏的类别（DPV），并使用了商业和住宅太阳能的平均资本成本。因此，分布式太阳能的成本被建模为保守，因此该建模的结果具有更保守的分布式太阳能部署潜力的前景。使用燃油成本，使用年度能源前景（AEO）2021年的高油气供应方案2的预测。本研究模型的场景允许部署新技术，但对其可用性和可能的部署率的时间表进行了保守的假设。碳捕获和隔离（CCS）从2035年开始部署，从2040年开始部署小型模块反应器（SMR），从2040年开始部署，熔融盐反应器（MSR）从2045年开始部署，以建模脱碳化的途径，以建模这些清洁型公司生成的途径，以延迟脱碳。此外，该模型允许将可变的可再生能源（VRE）技术供应链积极加速，以确保可以实现足够的VRE部署以实现减少碳的目标。第2.2节讨论了VRE的部署率的详细信息。在本研究中对两种情况进行了建模，以研究美国可以采取的脱碳途径，以满足拜登给药设定的脱碳目标。在本研究中模拟的方案的描述如下：（1）以公用事业规模的生成（仅用的量表规模'）的主要用途，美国经济的脱碳化：在这种情况下，美国的目标是通过