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使用可解释的AI研究健康衰老期间的心电图变化 - 从专家特征到原始信号
心血管疾病仍然是全球死亡率的主要原因。年龄是一个重要的协变量，在健康队列中最容易研究其效果，以使前者与疾病相关的变化区分开。传统上，大多数此类见解都是从心电图分析（ECG）随着年龄的增长而变化的。但是，这些功能虽然有益，但可能会掩盖潜在的数据关系。在本文中，我们提供以下贡献：（1）我们采用深度学习模型和基于树的模型来分析来自原始信号和ECG特征形式的不同年龄段健康个体的强大数据的ECG数据。（2）我们使用可解释的AI方法来识别跨年龄组最具歧视性的ECG特征。（3）我们对基于树的分类器的分析揭示了与年龄相关的呼吸率下降的下降，并识别出高度高的SDANN值表示是老年人的指示，使他们与年轻人区分开。（4）此外，深度学习模型低估了P波在所有年龄段的年龄预测中的关键作用，这表明随着年龄的增长，不同P波类型的分布的潜在变化。这些发现为与年龄相关的心电图变化提供了新的启示，从而提供了超越传统特征方法的见解。
可解释的人工智能辅助对新手牙科医生临床决策的影响 可解释的人工智能辅助对新手牙科医生临床决策的影响
目的：尽管人工智能 (AI) 在医疗保健领域的应用越来越多，但在实施过程中仍存在挑战，这可能导致医生在临床决策过程中出现偏见。通过牙科放射学中的识别任务（诊断的重要组成部分），研究了人工智能与新手临床医生的互动。该研究评估了牙科学生在有无 AI 帮助的情况下，通过放射学识别根分叉病变 (FI) 的表现、效率和信心水平。材料和方法：22 名三年级和 19 名四年级牙科学生（分别为 DS3 和 DS4）完成了远程管理的调查，以在一系列牙科 X 光片上识别 FI 病变。对照组在没有 AI 帮助的情况下接受射线照片，而测试组接受相同的射线照片和 AI 标记的射线照片。使用卡方、Fischer 精确检验、方差分析或 Kruskal-Wallis 检验对数据进行适当分析。结果：除了 1 个问题倾向于用 AI 生成的答案出错（P < .05）外，有无 AI 辅助的组之间的表现在统计学上并不显著。各组之间的任务完成效率和信心水平在统计学上并不显著。然而，有无 AI 辅助的两组都认为使用 AI 会改善临床决策。讨论：使用 AI 辅助在射线照片中检测 FI 的牙科学生倾向于过度依赖 AI。结论：AI 输入会影响临床决策，这在新手临床医生身上可能尤其明显。由于它已融入日常临床实践中，因此必须谨慎行事，以防止过度依赖 AI 生成的信息。
为亚洲血管伤口图像开发可解释的人工智能模型
关键信息 • 鉴于血管伤口的复杂性和动态性，其评估仍然具有挑战性；人工智能和机器学习方法可以帮助进行伤口分析。• 利用 2957 张亚洲血管伤口图像，开发了机器学习模型来分析伤口图像。使用可解释性方法来解释人工智能决策推理。• 伤口图像分析模型对伤口图像的分类准确率为 95.9%（AUC 0.99），自动估计深度分类和伤口测量准确率为 85.0%（AUC 0.97）和 87.1%（AUC 0.92），伤口分割准确率为 87.8%（AUC 0.95）。• 随着进一步发展，它可以用作临床决策支持系统并集成到现有的医疗保健电子系统中。
纹状体投影神经元的自适应变化解释了帕金森氏病患者的长时间持续时间反应和发病障碍的出现
急性施用左旋多巴或多巴胺受体激动剂减轻PD运动症状并增加，例如，PD患者的手指攻击速度（Nutt等人1997）。 单剂量的效果在24小时后完全可逆，因此称为短持续时间响应（SDR）。 长期接受左旋多巴的患者显示出额外的长时间响应（LDR），需要数周的时间才能建立和至少几天才能消失。 LDR与SDR叠加，无法用药代动力学来解释。 已经提供了对LDR的不同解释，包括左旋多巴的存储。 然而，也可以观察到LDR的作用短，而作用于多巴胺受体的幼虫（Stocchi et al。） 2001）。 基于可用数据，我们目前假设SDR是由于Albin和de Long模型所代表的基底神经节射击率的急性变化而引起的（图 1 a）。 相比之下，LDR是由神经兴奋性和连通性的塑性变化引起的（图 1 b）。 在Elldopa研究中还观察到了LDR，在1年中，用安慰剂或左旋多巴治疗患者，最高600 mg/d治疗患者。 600毫克左旋多巴的患者在达到稳定剂量的左旋多巴后的运动性能增加了，并且在勒沃达帕（Levodopa）撤回2周后，研究结束时的运动性能要好得多（Fahn等人。 2004）。 2020）。 在所有这些研究中，LDR的大小大大大于SDR，突出了理解LDR构成的细胞机制的治疗潜力。1997）。单剂量的效果在24小时后完全可逆，因此称为短持续时间响应（SDR）。长期接受左旋多巴的患者显示出额外的长时间响应（LDR），需要数周的时间才能建立和至少几天才能消失。LDR与SDR叠加，无法用药代动力学来解释。已经提供了对LDR的不同解释，包括左旋多巴的存储。然而，也可以观察到LDR的作用短，而作用于多巴胺受体的幼虫（Stocchi et al。2001）。基于可用数据，我们目前假设SDR是由于Albin和de Long模型所代表的基底神经节射击率的急性变化而引起的（图1 a）。相比之下，LDR是由神经兴奋性和连通性的塑性变化引起的（图1 b）。在Elldopa研究中还观察到了LDR，在1年中，用安慰剂或左旋多巴治疗患者，最高600 mg/d治疗患者。600毫克左旋多巴的患者在达到稳定剂量的左旋多巴后的运动性能增加了，并且在勒沃达帕（Levodopa）撤回2周后，研究结束时的运动性能要好得多（Fahn等人。2004）。 2020）。 在所有这些研究中，LDR的大小大大大于SDR，突出了理解LDR构成的细胞机制的治疗潜力。2004）。2020）。在所有这些研究中，LDR的大小大大大于SDR，突出了理解LDR构成的细胞机制的治疗潜力。在最初有药物幼稚的晚期PD患者的队列中，LDR最近通过在左旋多巴治疗1或2年后通过相机性能估算，并隔夜退出基线值（Cilia等人在功能上，LDR存储多巴胺药物的作用，就像缓冲液一样，并导致运动性能在PD的蜜月期间通常不会波动，即使每天仅在三个时间点上服用多巴胺能药物。在此阶段，当患者忘记服药时，运动性能通常不会改变。因此，患者可能会出现他们的药物无效的错误印象。当临床医生想验证这些患者的运动症状确实对多巴胺能药物的反应时，他们需要比通常在波动患者中使用的时间更长的时间进行多巴形戒断。在这种情况下，我们注意到急性左旋多巴挑战
英国能源公司解释：第六轮分配中我们可以获得多少可再生能源？
• 第六轮拨款 (AR6) 预算超过 10 亿英镑，是有史以来宣布的用于支持可再生电力差价合约 (CfD) 的最大预算。 • 预算大幅增加反映了政府对海上风电开发商面临特别困难的经济和市场条件的认可。 • 2023 年 AR5 交付不足导致产能严重短缺，这意味着接下来的两轮 (AR6 和 AR7) 必须提供约 21GW 的新产能才能实现我们的海上风电目标。 • 考虑到预算，AR6 可能会提供 3GW-5GW 的海上风电产能。 • 这意味着下一次拍卖 (AR7) 必须收购不切实际的 16GW 海上风电，才能实现到 2030 年实现 50GW 海上风电的目标。 • 为了实现我们的能源安全目标，政府应该增加预算，但要根据提供更大产能的管道信息和见解。
代谢物：宿主和微生物的融合节点，以解释荟萃生物
涵盖宿主和常驻微生物群的元原则在对抗疾病和应对压力方面起着重要作用。 因此，越来越多的牵引力来建立有关该生态系统的知识基础，尤其是表征宿主与微生物群之间的双向关系。 在这种情况下，代谢组学已成为整个生态系统的主要融合节点。 对这种足智多谋的OMIC成分的系统理解可以阐明特定于生物的响应轨迹和整个生态系统上体现元有机体的通信网格。 将这种知识转化为设计营养素和下一代疗法的持续。 它的主要障碍是关于在本生态系统中保持微妙平衡的基本机制的重要知识差距。 为了弥合这一知识差距，已经提供了可用信息的整体图片，主要关注微生物群 - 代谢物关系动力学。 本文的中心主题是肠脑轴和影响大脑功能的参与的微生物代谢产物。涵盖宿主和常驻微生物群的元原则在对抗疾病和应对压力方面起着重要作用。因此，越来越多的牵引力来建立有关该生态系统的知识基础，尤其是表征宿主与微生物群之间的双向关系。在这种情况下，代谢组学已成为整个生态系统的主要融合节点。对这种足智多谋的OMIC成分的系统理解可以阐明特定于生物的响应轨迹和整个生态系统上体现元有机体的通信网格。将这种知识转化为设计营养素和下一代疗法的持续。它的主要障碍是关于在本生态系统中保持微妙平衡的基本机制的重要知识差距。为了弥合这一知识差距，已经提供了可用信息的整体图片，主要关注微生物群 - 代谢物关系动力学。本文的中心主题是肠脑轴和影响大脑功能的参与的微生物代谢产物。
使用可解释的人工智能构建痴呆和轻度认知障碍患者结构性脑畸变的个性化表征
此预印本的版权所有者此版本于 2024 年 2 月 22 日发布。；https://doi.org/10.1101/2023.06.22.23291592 doi: medRxiv preprint
重症疾病指南：解释的定义
健康的心脏瓣膜对于确保血液朝着正确的方向流过心脏很重要，从而使血液有效地围绕身体循环。心脏瓣膜疾病有多种原因，包括先天缺陷，风湿热和其他与心肌病有关的疾病。心脏瓣膜疾病的症状包括呼吸困难，胸痛，脚踝和腿部肿胀以及晕厥。此定义涵盖了更换或修复心脏瓣膜的手术。
的氧化应激和精子DNA碎片，来自不育或无法解释的复发性怀孕丧失的男性
摘要：（1）背景：此病例对照研究检查了与肥沃对照相比，来自无法解释的复发性妊娠丧失（RPL）或不育的男性是否表现出更高的氧化应激（OS）和精子DNA碎片（SDF）。（2）方法：该研究包括来自每组的30名参与者：无法解释的RPL，无法解释的不育症和可靠的生育能力。数据是在Aalborg大学医院第三级RPL和生育治疗诊所（丹麦AALBORG）收集的，不包括均匀条件的夫妇。精液样品，以进行浓度，运动和形态。通过基于CASA的精子染色质分散测试评估 SDF。 OS被测量为静态氧化还原电位（SORP）。 （3）结果：结果显示组之间没有明显的OS差异。 RPL组的SDF水平明显低于对照组。 在不育组中观察到了SDF和OS之间的显着正相关。 总体而言，这项研究没有发现来自无法解释的RPL或不育和肥沃对照的男性的OS水平的显着差异，而与对照组相比，RPL组的SDF水平较低。 （4）结论：总而言之，尽管现有文献表明OS和SDF是负预后因素，但我们的发现表明它们可能不是RPL和不孕症的可靠诊断标记。SDF。OS被测量为静态氧化还原电位（SORP）。（3）结果：结果显示组之间没有明显的OS差异。RPL组的SDF水平明显低于对照组。在不育组中观察到了SDF和OS之间的显着正相关。总体而言，这项研究没有发现来自无法解释的RPL或不育和肥沃对照的男性的OS水平的显着差异，而与对照组相比，RPL组的SDF水平较低。（4）结论：总而言之，尽管现有文献表明OS和SDF是负预后因素，但我们的发现表明它们可能不是RPL和不孕症的可靠诊断标记。
结构化的社区过渡解释了微生物系统的开关能力
微生物系统似乎在少数主要社区（分类成员）中来回移动的转换能力相对较高。虽然这种切换行为主要归因于随机环境因素，但尚不清楚内部社区动态影响微生物系统的开关能力的程度。在这里，我们整合了生态理论和经验数据，以证明结构化的社区过渡会增加未来社区对当前分类单元成员资格的依赖，从而增强了微生物系统的开关能力。按照结构主义的方法，我们建议每个社区在环境参数空间中的独特领域内都是可行的。然后，任何两个群落之间的结构化过渡都可以与其可行性域的大小成正比，并且与它们在环境参数空间中的距离成反比 - 可以将其视为重力模型的特殊情况。我们检测到具有结构化过渡的两个广泛的系统：一个类别，其中开关容量在广泛的社区规模和另一个类别的类别中，切换容量仅在狭窄范围内。我们使用肠道和口服微生物群（属于1类）以及阴道和海洋微生物群（属于2类）的时间数据来证实我们的理论。这些结果表明，环境参数空间中可行性域的拓扑是了解微生物系统行为不断变化的相关属性。该知识可以可能用于了解微生物系统中内部动力学的相关社区规模。