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endodino：GI内窥镜检查的基础模型
缺乏大型和多样化的内窥镜数据集的AI的GI内窥镜检查和开发受到阻碍。因此，领域的传统发展涉及使用自然图像数据集（例如Imagenet-1K）进行预训练或转移学习。此路径要求组装相对较大且标记的填充数据集，以实现有意义的结果。创建此类数据集是耗时且昂贵的。此外，缺乏基础主链模型意味着GI内窥镜检查中不同的AI解决方案需要自己的推理计算开销。从部署的角度来看，这限制了部署多个AI解决方案在过程中实时运行的实用性。视觉基础模型特定于GI内窥镜检查可以统一AI解决方案，加速研究，甚至解锁了提高患者护理的新功能。
极光分类人体工程学及其对...的影响 - GI
摘要。机器学习研究界非常关注算法中的偏见，并已确定了其不同的表现形式。训练样本中的偏见被认为是机器学习中偏见的潜在来源。它可以由定义训练集的人类专家引入。随着机器学习技术应用于极光分类，识别和解决专家注入偏见的潜在来源非常重要。在一项正在进行的研究中，13 947 张极光图像被手动分类，分类之间存在显著差异。这个大型数据集允许识别其中一些偏差，特别是那些源于分类过程的人体工程学的偏差。本文提出的这些发现作为提高训练数据完整性的清单，不仅适用于专家分类，也适用于众包公民科学项目。由于机器学习技术在极光研究中的应用相对较新，因此在偏差成为训练数据语料库中普遍存在的问题之前，识别和解决偏差非常重要。
极光分类人体工程学及其对...的影响 - GI
摘要。机器学习研究界非常关注算法中的偏见，并已确定了其不同的表现形式。训练样本中的偏见被认为是机器学习中偏见的潜在来源。它可以由定义训练集的人类专家引入。随着机器学习技术应用于极光分类，识别和解决专家注入偏见的潜在来源非常重要。在一项正在进行的研究中，13 947 张极光图像被手动分类，分类之间存在显著差异。这个大型数据集允许识别其中一些偏差，特别是那些源于分类过程的人体工程学的偏差。本文提出的这些发现作为提高训练数据完整性的清单，不仅适用于专家分类，也适用于众包公民科学项目。由于机器学习技术在极光研究中的应用相对较新，因此在偏差成为训练数据语料库中普遍存在的问题之前，识别和解决偏差非常重要。
双重免疫疗法在GI癌中的好处
缩写化学疗法：化学疗法； CI：置信间隔； CR：完全响应； CRC：大肠癌； ctDNA：循环肿瘤DNA； CTLA：细胞毒性T淋巴细胞相关的抗原-4； DMMR：有效的DNA不匹配修复； GI：胃肠道； HCC：肝细胞癌；人力资源：危险比； ICI：免疫检查点抑制剂； IPI：ipilimumab; Len：Lenvatinib； MCRC：转移性结直肠癌； MO：月份； MRD：最小残留疾病； MSI-H：微卫星不稳定性高； NE：无法评估； Nivo：Nivolumab； NR：未报告； NSCLC：非小细胞肺癌； OS：总体生存； PD（L）：程序性细胞死亡蛋白（配体）1; PFS：无进展的生存； Q3W：每3周一次； Q4W：每4周一次； SOR：Sorafenib； TRAE：与治疗相关的不良事件。
GeoAI：人工智能方法回顾...... - GI
1 意大利安科纳马尔凯理工大学土木与建筑工程与建筑系 2 意大利安科纳马尔凯理工大学信息工程系 3 意大利马切拉塔大学政治学、传播与国际关系系意大利马切拉塔
《退伍军人权利法案》对美国经济的影响
哀叹《退伍军人权利法案》未能“区分那些最能从高等教育中获益最多的人和那些不能获益最多的人”，并表示担心“我们可能会发现战争一代中最没有能力的人……涌入高等教育设施。”
胃肠道和肝脏疾病患者的姑息治疗
• 慢性肝病和肝硬化被认为是美国第九大死亡原因，2021 年导致 56,585 人死亡。 • 代偿性肝硬化患者每年费用为 22,752 美元，ESLD 患者每年费用为 59,995 美元。 • 每年住院 150,000 人次。 • 各项研究显示 5 年死亡率从 20% 到 80% 不等，整体疾病轨迹呈渐进性，健康状况下降，症状负担增加，临终时频繁住院。