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使用深度学习模型预测mRNA翻译的当前局限性
©作者2024。Open Access本文是根据Creative Commons Attribution 4.0 International许可获得许可的，该许可允许以任何媒介或格式使用，共享，适应，分发和复制，只要您对原始作者和来源提供适当的信誉，请提供与创意共享许可证的链接，并指出是否进行了更改。本文中的图像或其他第三方材料包含在文章的创意共享许可中，除非在信用额度中另有说明。如果本文的创意共享许可中未包含材料，并且您的预期用途不受法定法规的允许或超过允许的用途，则您需要直接从版权所有者那里获得许可。要查看此许可证的副本，请访问http：//创建ivecommons。org/licen ses/by/4。0/。Creative Commons公共领域奉献豁免（http：//创建ivecommons。Org/publi cdoma in/Zero/1。0/1。0/）适用于本文中提供的数据，除非在数据信用额度中另有说明。
Cari Heart预测可疑冠状动脉疾病的心脏风险：早期价值评估
3.4外部评估组（EAG）发现了1项研究，评估了Cari Heart对可疑稳定冠状动脉疾病患者的心脏死亡的预后表现（Oikonomou等人。2021）。这项研究是一项模型开发和验证研究，其中包括3,912人患有CTCA来评估稳定的冠状动脉疾病。这项研究的结果表明，比基于传统临床风险因素（吸烟，高胆固醇血症，高血压，糖尿病，公爵指数，高风险斑块特征和上心脂肪组织体积的存在）的风险模型比风险模型更好。EAG还发现了支持冠状动脉炎症与心脏不良事件风险之间联系的研究。委员会同意，根据Oikonomou等人的结果。（2021），Cari Heart可能会改善心脏死亡的风险预测。（2021），Cari Heart可能会改善心脏死亡的风险预测。
人工智能用于预测...
自身免疫性风湿病（ARD）提出了一个重要的全球健康挑战，其特征是患病率上升。这些高度异质性疾病涉及复杂的病理生理机制，从而导致跨个体的可变治疗效率。这种可变性强调了对个性化和精确治疗策略的需求。传统上，临床实践取决于经验治疗的选择，这通常会导致有效的疾病管理延迟，并可能对多个器官造成不可逆转的损害。这样的延误显着影响患者的生活质量和预后。人工智能（AI）最近成为风湿病学的一种变革性工具，提供了新的见解和方法。当前的研究探讨了AI在诊断疾病，分层风险，评估预后和预测ARD治疗反应方面的能力。AI中的这些发展为更精确和有针对性的治疗策略提供了潜力，从而促进了增强患者预后的乐观情绪。本文批判性地回顾了预测ARD治疗反应的最新AI进步，强调了当前的艺术状况，确定了持续的挑战，并提出了未来研究的方向。通过利用AI的能力，研究人员和临床医生准备开发更个性化和有效的干预措施，改善ARD患者的护理和结果。
人工智能在预测致病...
病原微生物的抗菌素耐药性 (AMR) 问题已成为全球公共卫生危机，对现代医疗保健系统构成重大威胁。人工智能 (AI) 和机器学习 (ML) 技术的出现为该领域带来了革命性的变化。这些先进的计算方法能够处理和分析大规模生物医学数据，从而揭示耐药性发展背后的复杂模式和机制。人工智能技术越来越多地用于根据基因含量和基因组组成预测病原体对各种抗生素的耐药性。本文回顾了人工智能和机器学习在预测病原微生物抗菌素耐药性方面的最新进展。我们首先概述了微生物耐药性的生物学基础及其流行病学研究。随后，我们重点介绍了用于耐药性预测的主要人工智能和机器学习模型，包括但不限于支持向量机、随机森林和深度学习网络。此外，我们探讨了该领域的主要挑战，例如数据可用性、模型可解释性和跨物种耐药性预测。最后，我们通过算法优化、数据集扩展和跨学科协作，探讨微生物耐药性研究的新视角和解决方案。随着人工智能技术的不断进步，未来我们将拥有对抗病原微生物耐药性的最有力武器。
AI模型预测常见心脏病的两年风险可以轻松整合到医疗保健工作流程中
测试在现实世界中的实施和绩效，研究人员报告说，印第安纳波利斯埃斯基纳济卫生系统忙碌的医疗实践中的医生经常使用无人使用的风险预测模型发现易于使用而不是时间消费。最重要的是，参加研究的医生表明，他们认为这有助于改善患者护理。非侵入性，廉价的方法为主动筛查患者提供了一种实际选择，尤其是大量具有AFIB风险较高的个体。
18 F-氟脱氧葡萄糖正电子发射断层扫描 - 计算层析成像参数，用于预测儿童的预后和毒性
伯基特淋巴瘤（BL），弥漫性大B细胞淋巴瘤（DLBCL）和原发性纵隔B细胞淋巴瘤（PMBCL）是儿童和年轻人的常见肿瘤（1）。尽管化学疗法可以显着提高生存率，而无事件的生存率为5年，但对于那些对前线化学疗法复发或反应不佳的患者的预后较差[总生存率（OS）率≤25％]（2）。高剂量化疗可能会诱导延迟作用，包括继发性恶性肿瘤，慢性健康状况和不育（3,4）。作为一种新型的免疫治疗，嵌合抗原受体（CAR）T细胞治疗在许多类型的恶性肿瘤中取得了显着的效果，尤其是在复发或难治性的大B细胞淋巴瘤（LBCL）中，并且治疗效应可以持续使用（5-7）。但是，大多数患者确实会经历复发（8,9）。细胞因子释放综合征（CRS）和免疫效应物细胞相关的神经毒性综合征（ICAN）是常见的与免疫相关的不良事件，必须密切监测，因为它们可能是致命的（10）。因此，重要的是要鉴定预后较差的患者，并且在服用T细胞治疗之前有严重不良反应的风险。作为形态和功能成像的组合，
预测精密医学时代的房颤
房颤（AF）是最普遍的心律不齐，可能导致严重的并发症，例如中风。人工智能（AI）已成为预测和检测AF的重要工具，机器学习（ML）模型在心电图（ECG）数据（ECG）数据中现在能够识别高危患者或预测AF的即将出现。精确医学旨在根据使用大型基因组数据集对最有可能受益的患者的特定子群来量身定制医疗干预措施。遗传研究已经确定了与AF相关的许多基因座，但是将这些知识转化为临床实践仍然具有挑战性。本文探讨了AI在Precision Medicine中对AF的潜力，并研究了其优势，尤其是与基因组学合并或比较时。AI驱动的ECG分析为早期检测和个性化治疗提供了一种实用且具有成本效益的方法，并补充了基因组方法。基于AI的AF诊断允许几乎确定的预测，从而有效地减轻了此任务的心脏病专家。在预防性识别的背景下，AI在使用ML时将预测模型的准确性从75％提高到85％。在预测AF的确切发作（实际上是不存在的）时，AI的精度率达到了74％，具有显着的附加值。利用ECG而不是基因组数据的主要优点在于它们捕获患者心脏活动中终生变化的能力。对ECG的AI驱动分析可实现动态风险评估和对治疗策略的个性化适应，从而优化患者的预后。基因组学可以为每个患者提供个性化护理。通过将AI与心电图和基因组数据集成在一起，真正的个性化护理可以实现，超过了“普通患者”模型的局限性。
使用卫星图像预测贫困
摘要：贫困是一个复杂的社会经济问题，影响了全世界数百万的人。分配和导致贫困的因素对于有效的决策，资源分配和有针对性的干预措施至关重要。卫星成像技术和深度学习技术的出现在该领域开辟了新的可能性。本研究旨在探索使用深度学习和卫星图像来预测地区贫困水平的潜力。这项研究的主要重点是培训RNN模型，以学习卫星图像与财富指数之间的复杂关系。该系统成功证明了利用卫星图像来预测各个地区城市财富指数的能力。数据可用性和质量，计算资源和监管约束仔细管理，以确保系统的可靠性和有效性。这项研究证明了利用卫星图像和深度学习技术的可行性和有效性。它有助于数据驱动的贫困分析领域，并为在区域和全球规模上理解和解决贫困提供了有价值的工具。
一种用于预测分子抗菌活性的机器学习方法
响应对抗生素抗性的日益关注以及抗生素发现中传统方法的局限性，我们引入了一种基于机器学习的方法，名为MFAGCN。这种方法通过将三种类型的分子指纹（MACC，PubChem和ECFP）与分子图表示作为输入特征，以特定于分子官能团的重点来预测分子的抗菌功效。MFAGCN结合了一种注意机制，将不同权重分配给来自不同相邻节点的信息的重要性。在两个公共数据集上使用基线模型的比较实验证明了MFAGCN的出色性能。此外，我们对训练和测试集中的功能组分布进行了分析，以验证模型的预测。此外，还进行了已知抗生素的结构相似性分析，以防止重新发现已建立的抗生素。这种方法使研究人员能够快速筛选具有有效抗菌特性的分子，并促进影响抗菌性能的官能团，从而为进一步的抗生素发育提供了宝贵的见解。
使用机器学习预测供应链中风险评估的风险因素
摘要：风险管理是一个正在进行的过程，其中包括映射和识别，分析以及评估，计划和实施的几个阶段，以降低风险并确保持续控制。沿供应连锁店的风险管理变得更加重要。当前的文献以及风险事件的复杂性和频率的增加，使我们面临当今风险管理中最突出的挑战：审计师在确定风险水平方面的主观性。简单地说，由于其特定的历史和经验，两个不同的审核员可能会以不同的方式评估给定情况。特别是，发现在同一组织中工作的不同审计师进行了相同的风险评估，这似乎极为困难。考虑到这一点，这项研究旨在减少人类的主观性偏见，并通过使用机器学习方法进行尽可能客观的风险评估。为此，本文基于因素分析和人工神经网络作为预测模型引入了一个新的风险评估框架。我们首先引入了一种将风险因素解构为基本要素的新方法，并将其分析为特征向量。接下来，我们收集了来自各个行业（从塑料和金属工厂到物流和医疗设备公司）的60家工业公司的风险调查和审计报告的独特现实数据。最后，我们构建了一个神经网络，以预测行业运营过程的风险水平。我们在42个样本上训练了我们的模型，并在18个样本的测试集上达到了2分的0.9。我们的模型经过验证，并设法根据人类审核员的结果预测r = 0.95的风险准确性。