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可访问，可再现和协作生物医学分析的星系平台：2018 Update
星系（主页：https：//galaxyproject.org，主要公共服务器：https：//usegalaxy.org）是一个基于Web的科学分析平台，该平台由全球科学家的数十种科学家使用，全世界的科学家都在全球范围内进行了大型生物媒体数据集，例如在基因组学中分析的大型生物学数据集中，并且是基因组学，protolomics和potsoic of potsololomics and Impecol＆Metsoil of Impecol of Metsoil of Metimol of nevem of nevimol of。始于2005年，Galaxy继续专注于数据驱动的生物医学科学的三个主要挑战：所有研究人员都可以访问分析的分析，对分析的分析是完全可重现的，并且可以简单地进行分析，以便可以重复使用并扩展它们。在过去的两年中，Galaxy团队和Galaxy周围的开源社区已为Galaxy的核心框架，用户互间，工具和培训材料做出了实质性的证明。框架和用户界面改进现在使Galaxy可以用于分析数以万计的数据集，并且现在可以从Galaxy工具设置中获得> 5500个工具。Galaxy Community努力创建众多针对常见类型的基因组分析类型的高质量教程。Galaxy De-Veloper和用户社区继续增长，并且是Galaxy的开发不可或缺的一部分。星系公共服务器的数量，开发人员为
比较医学概念表示和患者轨迹预测的神经语言模型
医学概念的有效表示对于电子健康记录的次要分析至关重要。神经语言模型在自动从临床数据中得出医学概念表示方面已显示出希望。但是，尚未对不同语言模型的比较性能，用于创建这些经验表示形式及其编码医学语义的程度，尚未得到广泛的研究。本研究旨在通过评估三种流行语言模型的有效性 - word2vec，fastText和手套 - 在创建捕获其语义含义的医学概念嵌入中的有效性。通过使用大量的数字健康记录数据集，我们创建了患者轨迹，并用它们来训练语言模型。然后，我们通过与生物医学术语进行明确比较来评估学到的嵌入式编码语义的能力，并通过预测具有不同级别可用信息的患者结果和轨迹来隐含。我们的定性分析表明，FastText学到的嵌入的经验簇与从生物医学术语获得的理论聚类模式表现出最高的相似性，分别在0.88、0.80和0.92的经验簇和0.92之间的诊断，过程和医疗代码分别为0.88、0.80和0.92之间。相反，为了预测，Word2Vec和Glove倾向于优于快速文本，而前者的AUROC分别高达0.78、0.62和0.85，分别用于现场长度，再入院和死亡率预测。在预测患者轨迹中的医疗法规时，手套在诊断和药物代码（分别为0.45和0.81）的最高级别上达到了语义层次结构的最高性能（AUPRC分别为0.45和0.81），而FastText优于其他模型的过程代码（AUPRC为0.66）。我们的研究表明，子词信息对于学习医学概念表示至关重要，但是全球嵌入向量更适合于更高级别的下游任务，例如轨迹预测。因此，可以利用这些模型来学习传达临床意义的表示形式，而我们的见解突出了使用机器学习技术来编码医学数据的潜力。
医学成像的机器学习中的可重复性
可重复性是科学的基石，因为发现的复制是它们成为知识的过程。广泛认为，许多科学领域正在经历可重复性危机。这导致了各种准则的出版物，以提高研究可重复性。本教学章节旨在作为用于医学成像的机器学习领域的研究人员的介绍。我们首先区分不同类型的可重复性。对于每个人，我们旨在定义它，描述实现它的要求并讨论其效用。本章以讨论可重复性的好处的讨论以及对这种概念的非态度方法及其在研究实践中的实施的恳求。
博士后研究奖学金（PDF）位于IIT海得拉巴生物医学工程系的再生医学和干细胞（RMS）实验室。
邀请了IIT Hyderabad（IIT）与Osmania Medical College and Hospital合作的生物医学工程系ICMR赞助研究项目的研究科学家III职位的兴趣和积极的科学家。由于该项目是跨学科的，在该项目的任何一个或多个部分中都具有丰富的经验，例如主要的干细胞隔离，胰岛器官，转录组学和人类免疫学经验。申请人被申请具有良好的高端出版物记录，具有超过1年的phD后经验。
在医疗设备上的规定（EU）2017/745第59条的应用
使用“按适当合理的请求”（用法语：“ Surneque d存在Jusifiée”）的使用表示，一方面意味着申请人传播一定数量的要素和信息激励和证明请求的信息，另一方面，另一方面，另一方面，一方面是对此数据的评估，他们的结论将导致或拒绝有理由做出这一决定。CE Marking是用于根据普通法将医疗设备放置在市场上的方法，尽管应用的性质具有富有同情心的性质和设备的潜在创新性质，但这种非凡的贬损程序的实施是基于临床前和临床数据的有条件，这是临床前和临床数据的存在，为患者提供了保证，并证明了对患者的利益，可以与风险相关。如果要求豁免在人类中首次使用（“人使用” - 除了临床研究以外，临床前数据具有特别重要的意义，并且必须足以证明使用安全性和有利的风险效率比例的患者相关的患者。ANSM认为，贬损过程只能是临时解决方案。在这种情况下，除非例外，否则制造商承诺“向CE标记”，特别是通过提交临床试验的申请，是评估应用程序的重要因素。豁免不能允许对CE标记程序进行规避，也不能构成有效的依据或被援引以支持合格认证程序。ANSM渲染做出的贬义决策：此外，由于临床调查的监管和安全框架（CI）符合患者保护和可靠的数据收集的必要，因此可以保证人们的最佳道德和医疗保护以及实现产品绩效和使用安全性，因此不能在医疗设备开发的背景下使用它，因此无法在医疗设备开发中使用。原则上，就安全性而言，根据上述第59条申请豁免的制造商必须能够提供提交CI申请所需的数据，并根据附件XV第4.1条填写声明。
通过大语言模型探索零拍的跨语性生物医学概念归一化
摘要。在过去的几年中，歧视性和生成性的大语言模型（LLM）已成为自然语言处理的主要方法。，尽管取得了重大进步，但在比较跨语性生物医学概念归一化中判别和生成性LLM的性能仍然存在差距。在本文中，我们对几个LLM进行了比较研究，涉及跨语言生物医学概念通过致密检索的具有挑战性的任务。我们利用涵盖10种语言的XL-BEL数据集来评估模型在不进一步适应的情况下在各种语言环境中概括的能力。实验发现表明，E5是一种判别模型，表现出卓越的性能，而生物分类出现为表现最佳的生成LLM。复制实验的代码可在以下网址提供：https：//github.com/hrouhizadeh/zsh_cl_bcn。
US1504F BSC（荣誉）生物医学科学与FY课程规范
概述我们的实践领导的学位对人类人口中的人类生活过程以及疾病和健康提供了令人着迷的见解。您将使用我们最先进的生命科学实验室来开发一系列实用和分析技能。我们的目的是为您提供进入各种生物医学科学职业所需的技能和知识。该课程处于生物医学科学研究所（IBMS）基金会年的认证的最后阶段。基金会（BSC）（荣誉）生物医学科学的基础年度课程是专门设计的，旨在支持您对健康科学学位研究的过渡。作为一名学生，您将进行位于3级研究的基础年份，该研究被设计为您所选学位课程的序幕，为您提供了发展知识，技能和理解的机会。您的基础年度学习旅程将提供一个安全的平台，您可以在高等教育的整个学术生涯中建立该平台。作为基础年份的一部分，您将探索和发展基本的学术，人际交往和专业技能，这将帮助您在未来的学位水平研究中取得成功。在成功完成基础年度后，您可以保证您可以晋升为BSC（荣誉）生物医学学士学位的第一年。如果您有兴趣进入我们的其他健康科学学位之一，则将受这些课程可用的空间约束并满足相关的入学要求，其中可能包括通过面试。本课程涵盖了什么？生物医学科学包含一系列学科，包括临床生物化学，人分子遗传学，细胞生物学，感染和免疫，血液学和输血
评估感知的优势和资金需要增强紧急医疗服务：患者和员工的见解
紧急医疗服务（EMS）代表了保加利亚医疗基础设施的重要性，为急性医疗紧急情况提供了紧急护理和立即治疗。[1]随着全球折磨中对医疗保健系统的需求，EMS的作用变得更加迅速被淘汰。Pirogov于1951年出现，在保加利亚提供专门的多学科急诊护理方面已将自己定位为领导者。[4] uhatem“ N.I. Pirogov”因在各种医学专业中提供全面的24小时紧急服务而得到广泛认可，包括为紧急手术，儿科，烧伤治疗和毒理学提供创伤护理，为该地区的紧急医疗提供基准。[5,6]
在医疗服务数据库中识别1型 /类型2型糖尿病，以改善糖尿病的健康监测，医学研究和预防：算法开发和应用< / div < / div>
简介：大数据源代表了糖尿病研究的机会。一个例子是法国国家卫生数据系统（SND），收集有关整个法国人口的医疗外医疗保健和住院医疗索赔的信息（6600万）。目前，基于抗糖尿病药物报销的经过验证的算法能够鉴定出SND中有药理学治疗糖尿病的人。，但不能将1型与2型糖尿病区分开。区分1型和2型糖尿病是糖尿病监测中的培训，因为它们在预防，风险，疾病自然病史，病理生理学，病理学，管理和并发症的风险方面存在差异。本文研究了使用人工智能的1型糖尿病分类算法的开发及其用于估计法国1型和2型糖尿病患病率的应用。方法：最终数据集构成了康斯坦斯队员的所有糖尿病病例（n = 951）。使用了基于八个步骤的监督机器学习方法：最终数据集选择，目标定义（类型1），编码功能，最终数据集分为培训和测试数据集，功能选择，培训以及验证以及算法的选择。将选定的算法应用于SNDS数据，以估计成人18-70岁的成年人中的1型糖尿病患病率。结果：在3481个SNDS功能中，选择了14个以训练不同的算法。人工智能为预防研究和糖尿病提供了新的可能性。最终的算法是基于上一年快速作用的胰岛素，长效胰岛素和BIGUANIDE的报销数量的线性判别分析模型（特定的97％和敏感性100％）。在2016年调整算法性能后，法国的1型糖尿病患病率分别为0.3％和4.4％。结论：我们的1类/类型2类别分类算法的性能很好，适用于其他国家/地区的任何处方或医疗索赔数据库。©2023由Elsevier Masson Sas出版。这是CC BY-NC-ND许可（http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/）下的开放访问文章