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人工智能和精密医学-IJRPR
脑肿瘤是癌症最具挑战性的形式之一，通常会影响关键的大脑区域并导致与癌症相关的死亡率，约占所有癌症死亡的2.3％（世界卫生组织[WHO]）[1]。其中，胶质母细胞瘤（GBM）是中枢神经系统（CNS）的IV级肿瘤（CNS），占成人脑肿瘤的60％以上[2]。胶质母细胞瘤的标准疗法包括放射治疗，虽然有效，但可能存在明显的缺点。一个主要问题是它的潜力削弱了血脑屏障（BBB），从而增加了继发性脑转移的风险[3]。报告记录了辐射引起的继发性脑肿瘤的病例，突出了与这种方法相关的长期风险[4]。肿瘤转移的过程在生物学上是复杂的，需要癌细胞在建立转移性病变之前克服多个障碍。此外，肿瘤内的异质性（同一肿瘤内癌细胞的遗传不同亚群的存在）在开发有效治疗方面面临着重大挑战[5]。解决这些复杂性需要创新的技术干预措施，例如脑启发的计算，该计算模仿神经网络，并有可能改变癌症诊断和管理[6]。人工智能（AI）在医学诊断方面表现出显着的功能，尤其是在脑肿瘤检测和分类方面。AI驱动算法分析了医学成像数据，从而鉴定了人类专家可能无法察觉的隐藏肿瘤特征。在一项研究中，AI成功地鉴定了98％的脑肿瘤，以高精度强调了其作为诊断工具的潜力[7,8]。机器学习（ML）技术，当应用于医学成像时，可以提取关键肿瘤特征，提高癌症诊断，预后和治疗计划的准确性[9]。使用对1,991个健康样本和12种癌症类型的深入学习的著名研究，在癌症鉴定方面达到了令人印象深刻的精度，进一步巩固了AI在肿瘤学中的作用[10]。除了诊断之外，AI还可以改变手术精度和患者结局。根据美国国家医学院的说法，医疗保健的AI提供了优势，例如增强获得专业护理，减少人为错误和提高程序效率等优势[11]。研究表明，AI辅助手术干预导致并发症较少，住院较短，这使其成为神经外科应用的有前途的途径[12]。AI在医疗保健和药物开发中的应用正在迅速扩展。在2026年，全球AI医疗保健市场预计将达到1500亿美元，这是由医疗保健数据的数字化和AI获得可行见解的能力的驱动[13,14]。AI已经在早期疾病检测，精度诊断，治疗优化和个性化医学策略方面表现出了希望[15]。AI在小分子的药物发现中起着变革性的作用，尤其是在目标选择，命中识别和铅优化方面[16]。自1990年代后期以来，PM一直在基于遗传特征来定制癌症疗法方面[20,21]。例如，基于机器学习的模型Etoxpred在预测小有机分子的毒性和合成可行性方面表现出72％的精度，这说明了AI在加速药物开发管道方面的潜力[17]。Precision Medicine（PM）是肿瘤学，利用基因组，分子和环境数据的新兴范式，以对个别患者量身定制治疗。
北京后30年的评论妇女权利
尽管遇到了障碍，但在北京平台上取得的进展证明，所有国家和地区都可以进步。国家评论表明，政府持续的承诺和记录了实现性别平等的新机会，并确保妇女和女孩能够享有自己的权利。有希望的创新正在蓬勃发展，例如针对科学，技术，工程和数学的女孩的综合护理系统和教育（STEM），以及女权主义气候正义的倡导。在世界范围内，女权主义者的充满活力的运动是团结而坚定的，新一代的年轻活动家正在推动进步，包括通过数字激进主义。
纤毛中的特定基因家族
1个国家主要实验室基础基本的土著药用植物资源利用，新疆物理与化学技术研究所，中国科学院，乌鲁姆奇，乌鲁姆奇，中国人民共和国2中国科学院2中华人民共和国Urumqi的新疆Uyghur自治区5广东省级化学测量和紧急测试技术主要实验室，广东省省级工程研究中心质量与安全研究中心，中国分析中心，中国国家分析中心，广场分析中心，中国广场分析中心，中国人民分析中心，中国人民分析中心
药物清单和供应链跟踪系统-IJRPR
药物供应链管理代表了全球医疗保健提供系统的复杂而关键的组成部分。药物的有效分配直接影响患者的结果，医疗保健成本和资源分配。传统的药物库存管理系统经常遭受许多效率低下的症状，包括库存，推销过量，过期的药物和整个供应链的可见性有限[1]。这些挑战在公共医疗保健系统中尤为严重，在公共医疗保健系统中，预算限制，基础设施限制和较高的患者量进一步使物流运作复杂化[2]。
国际研究出版与评论杂志-IJRPR
全球数百万人患有神经退行性疾病（NDDS），这是一组神经系统疾病，其标志着重要的中枢神经系统（CNS）或周围神经系统（PNS）中神经元的逐渐丧失。由于神经元网络被终止区分，因此由于神经元死亡，神经网络失去结构和功能，它们无法成功恢复自己。这种干扰会影响基本的沟通途径，这无疑会导致行为，记忆，认知，感觉知觉和/或运动技能的问题。蛋白质折叠和错误折叠的关键过程确立了蛋白质在细胞内的作用或位置。要使许多活性蛋白正确起作用，它们必须形成分组或低聚物。由小管蛋白和肌动蛋白等结构蛋白组成的复杂系统对于多种细胞功能至关重要。许多细胞过程取决于这些分组和系统的高度调节。但是，错误折叠的蛋白质会产生危险的，不受控制的簇，引起许多疾病。蛋白质错误折叠式疾病（PMD），包括阿尔茨海默氏病（AD），帕金森氏病（PD）和病毒疾病，是由通常在体内正确折叠的蛋白质引起的与年龄相关的疾病。众所周知，核酸（NAS）可能与容易发生淀粉样蛋白相互作用以促进聚集过程。多种化学接触，包括由水分子介导的氢键，非极性相互作用和疏水力，参与蛋白质与NAS之间的相互作用。
智能辅导系统-IJRPR
其潜在的好处是众多。通过提供个性化的教学，可以改善学习成果，增加学生的参与度并减少学习时间。它还可以向学生和讲师提供有价值的反馈，从而帮助确定学生挣扎并为教学策略提供信息的领域。此外，它可以部署在各种学习环境中，包括在线平台，混合学习模型，甚至是传统的课堂设置，使个性化的学习更易于访问和可扩展。但是，有效的发展是一项复杂的事业。它需要几个学科的专业知识，包括计算机科学，教育，认知科学和教学设计。挑战包括发展强大的学生模型的发展，有效的自适应学习算法的设计，引人入胜和交互式学习内容的创建以及对系统有效性的评估。此外，必须仔细解决伦理考虑，例如数据隐私和算法偏见。本文探讨了与ITS的设计和开发相关的关键组成部分，挑战和机遇，研究了当前的研究并突出了未来发展的有希望的方向。
基于图像的压力检测-IJRPR
当今快节奏的世界，压力已成为影响精神和身体健康的普遍关注。检测和管理压力的能力对于维持健康的生活方式至关重要。使用卷积神经网络（CNN）移动网络基于图像的压力检测是一个切削障碍项目，它利用深度学习的力量来解决这一关键问题。这种创新的项目将计算机视觉和深度学习技术结合起来，专门利用移动网络架构，以实现非系统构建，并有效地使用了效率。通过分析通过图像或视频捕获的面部表情和生理提示，CNN移动网模型可以准确识别个体的压力水平。这种方法具有许多优势，包括实时监视和可扩展性。
桥接精度和解释-IJRPR
鉴于糖尿病的全球患病率，迫切需要精确的预测工具。通常，传统的诊断方法无法识别临床数据中的复杂模式，从而导致干预措施延迟。机器学习（ML）和深度学习（DL）可以分析大型数据集，具有巨大的变革潜力。本综述着重于两项研究这些技术的最新研究，重点是它们对预测精度，功能分析和实际实施的贡献。这是在论文中提出的，为糖尿病预测开发两阶段比较框架的总体目的。
引用出版物（APA）：法律L. E的CHD Lifess研究小组‡，Nijman，M。
方法和结果：明显地分析了严重的胎儿先天性心脏病的96个术语单例怀孕的胎盘，以分析宏观和微观病理学。我们应用了胎盘病理严重程度评分，将胎盘异常与神经系统结果联系起来。产后，前磁共振成像用于分析脑体积，旋转和脑损伤。胎盘分析显示以下异常：孕妇血管不良灌注病变为46％，红细胞成核的37％，慢性炎性病变为35％，30％的成熟延迟，胎盘体重在28％以下的胎盘重量低于10％。胎盘病理学的严重程度与皮质灰质，深灰质，脑干，小脑和总脑体积负相关（r = -0.25至-0.31，所有p <0.05）。在线性回归中校正磁共振成像处的月经后年龄时，该关联对于皮质灰质，小脑和总脑体积仍然很重要（调整后的R 2 = 0.25-0.47，所有P <0.05）。