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预测飞机起飞噪音水平
飞机噪音对机场周边人员和财产的影响不容小觑。飞机噪音是一种主要的刺激物，可引起各种健康问题、心理、功能和生理紊乱 [1, 2]。这些健康问题（包括烦恼）已被研究过 [3, 4]。白天暴露于 60 dBA 以上的噪音和夜间暴露于 45 dBA 以上的噪音时，恐惧、抑郁、沮丧 [5, 6] 和血压升高等心理健康问题会更加常见 [7, 8]。当儿童暴露于 50 dBA 以上的噪音水平时，学习困难也是一个常见现象 [9]。尽管航空运输具有巨大的经济和社会效益，但其负面外部效应（包括空气污染物、流动性差距和事故）也不容小觑。飞机噪音是与民航有关的最重要的环境问题之一 [10]，与飞机推进系统以及大气条件 [11] 密切相关。尼日利亚拉各斯的穆尔塔拉·穆罕默德国际机场 (MMIA) 是机场与周边住宅区和城市中心商务区完全融合的典型例子。我们的目标是提供一个模型，可以预测机场的噪音水平，并可能预测远离任何新机场位置的安全区。
预测未来糖尿病的高度比率
结果：在中位随访期为7.02年，最大随访为13年，记录了320个新发育糖尿病。调整了混杂因素并比较标准化危险比（HRS）后，WC被证明是在所有模型中反射糖尿病风险的最佳简单人体测量指标，其次是WHTR。时间依赖性的ROC分析表明，WC在短期内预测糖尿病的发生（2 - 5年），而WHTR在预测中等至长期（6-12岁）中的糖尿病发生方面具有最高的AUC，而在任何时间点，WC和WHTR都比BMI更高的AUC均高。此外，我们发现在BMI和WC的阈值中相对较大的闪光来预测糖尿病，而WHTR的阈值
生物标志物用于预测...
摘要。在心脏手术期间以及泵的CABG中，监测动脉血液参数至关重要，以评估手术室中可能发生的患者状况和风险。在某些情况下，不可自行的患者的心脏活动不可自行，需要进行复苏措施。因此，该研究的目的是分析两组患者之间的差异（心脏活动的自我纠正与其他复苏措施），并确定潜在的动脉血液参数，以表明患者处于危险之中。用Python包装分析了21名患者的数据。在以下动脉血液参数中发现了对照组（心脏活性的自我恢复）和测试组（需要进行其他复苏措施）之间存在统计学上的显着差异：钠，氯化物，葡萄糖和血液渗透压的水平。我们认为，低钠血症和血液缺乏症可能是细胞水肿的原因，它会导致心脏更大的负载，并导致心脏活动的自我恢复。关键字：心脏活动，等离子体渗透压，细胞水肿，泵室CABG，心血管疾病。
预测囊外扩展时的机器学习（...
在前列腺癌患者（PCA）中的抽象引入，囊外延伸（ECE）和精确囊泡侵袭的检测不仅对于选择适当的治疗疗法，而且对于术前计划和患者预后很重要。为了获得更好的外科手术和结局的结果，在手术前正确进行PCA至关重要。在过去的几年中，MRI已被纳入经典前列腺分期图中，具有检测ECE的临床改进精度，但研究和放射科医生的经验之间的差异。方法和分析基于患者，索引测试，比较器，结果和研究设计标准的研究问题如下：与自由行术后的组织病理学结果相比，与PCA患者相比，人工智能算法的诊断性能是什么。要回答这个问题，我们将使用数据库（Embase，PubMed，Science和Central）来搜索文献中发表的不同研究，并使用Quada工具来评估研究选择的质量。伦理和传播这一系统审查不需要道德批准。结果将通过同行评审杂志，作为博士学位论文的一章以及在国家和国际会议上的演讲来传播。Prospero注册号CRD42020215671。
在预测...
摘要该研究评估了Altman的Z分数模型是否能够预测尼日利亚西部的业务失败。该研究的人口由所有在公司事务委员会注册并一次与股票交易所注册的制造公司组成。二十家公司被选为研究：10家仍然存在的公司，而10家不再存在或至少从公司事务委员会中脱颖而出的公司。研究的数据是从所选公司的财务报告中获得的。这项研究研究表明，Altman的分数财务困扰预测模型适用于10个失败的公司中的7个，这些公司经过分析，这表明该模型成功预测了70％。对10家分析的非输运公司；其中9个证明，Altman的财务困扰预测模型成功地表明该模型有90％的验证，而10％的非失败公司在灰色区域内，在其他方面注册了立即关注，以使他们恢复右脚。为此，Altman的Z分数可以用作衡量尼日利亚公司表现的“气压计”，而比率分析则用作其“气压液体”。关键字：Altman的Z评分模型，财务困扰，制造组织提交日期：08-01-2025接受日期：18-01-2025
预测类风湿关节炎的最佳治疗方法
背景：尽管靶向生物治疗已经改变了类风湿性关节炎 (RA) 患者的前景，但 40% 的患者临床反应不佳，因此必须揭示无反应和疾病进展背后的分子途径和机制。5 – 20% 的 RA 患者对包括生物和靶向治疗在内的所有当前药物均无反应，这表明多药耐药性背后存在不同的致病过程。目标：在这篇简短的综述中，我们讨论了类风湿性关节炎精准医疗的最新研究进展。方法：对 RA 患者的滑膜活检进行批量 RNA 测序，结合组织学和深度临床表型分析，揭示了导致疾病进展的不同致病途径的重要见解，并阐明了对特定治疗无反应的机制。活检驱动的随机对照试验（例如 R4RA 和即将进行的 STRAP 试验）已使机器学习预测模型的开发成为可能，用于预测对不同疗法的反应。结果：在早期关节炎病理生物学队列 (PEAC) 中，基因表达分析表明，个体可分为三个基因表达亚组，这些亚组与组织学标志物定义的组织病理类型相关：寡免疫纤维瘤病理类型，其特征是成纤维细胞和缺乏免疫炎症细胞；弥漫性髓系病理类型，其特征是巨噬细胞流入；淋巴髓系病理类型，其特征是存在 B 细胞，但通常含有复杂的炎症浸润和异位淋巴结构形成。在 R4RA 活检驱动的随机对照试验中，患者被随机分配接受利妥昔单抗或托珠单抗治疗。对治疗前/治疗后滑膜活检的综合分析确定了与致病途径相关的反应基因特征，这些特征可以随时间进行追踪。确定了一组真正的难治性患者，他们在研究之前抗 TNF 治疗失败（这是入选标准），随后在试验期间两种试验生物制剂均失败。RNA-Seq 分析和数字空间分析确定了特定细胞类型，包括与难治状态相关的 DKK3 + 成纤维细胞。我们根据特定基因特征确定了机器学习预测模型，这些模型能够预测未来对治疗的反应以及难治状态。结论：滑膜活检的 RNA 测序在了解 RA 疾病内型和识别预测预后和未来对治疗反应的滑膜基因特征方面取得了重大进展。
预测失语症患者的严重程度 - AphasiaBank
摘要 — 语言病理学家需要准确评估失语症 (PWA) 患者的严重程度，以设计和提供最佳治疗方案。目前，严重程度由经验丰富且训练有素的临床医生手动评估，而这越来越少，需要花费大量时间资源。通过分析三种话语引出方法的记录，本研究结合自然语言处理 (NLP) 和机器学习 (ML) 来预测 PWA 的严重程度，包括分数和严重程度级别。通过从 PWA 任务中设计语言特征，非结构化 k 均值聚类呈现不同的失语症类型，显示所选特征的有效性。我们开发了回归模型来预测严重程度分数以及按级别（轻度、中度、重度和非常严重）对严重程度进行分类，以帮助临床医生轻松计划和监控治疗过程。我们最好的 ML 回归模型使用深度神经网络，平均绝对误差 (MAE) 为 0.0671，均方根误差 (RMSE) 为 0.0922。我们的最佳分类模型使用随机森林，总体准确率为 73%，轻度准确率最高为 87.5%。我们的结果表明，使用 NLP 和 ML 是一种准确且经济有效的方法来评估 PWA 的严重程度，从而帮助临床医生确定康复程序。
预测酒精使用障碍缓解
摘要 酒精使用障碍 (AUD) 康复的预测模型和识别相关的易感生物标志物可以对成瘾治疗结果和降低成本产生巨大影响。我们的样本 (N = 1376) 包括来自酒精中毒遗传学协作研究 (COGA) 的欧洲 (EA) 和非洲 (AA) 血统的个体，他们最初被评估为患有 AUD (DSM-5)，几年后重新评估为患有 AUD 或处于缓解期。为了预测 AUD 康复状态的这种差异，我们使用多模式、多特征机器学习应用程序分析了初始数据，包括 EEG 源级功能性大脑连接、多基因风险评分 (PRS)、药物和人口统计信息。使用监督线性支持向量机应用程序进行性别和血统年龄匹配的分层分析，并计算两次，一次是在通过自我报告定义血统时，一次是通过遗传数据定义。多特征预测模型比基于单一领域的模型获得了更高的准确度分数，而当祖先基于遗传数据时，男性模型的分数更高。具有 PRS、EEG 功能连接、婚姻和就业状况特征的 AA 男性组模型实现了 86.04% 的最高准确度。确定了几个判别性特征，包括与神经质、抑郁、攻击性、受教育年限和饮酒表型相关的 PRS 集合。其他判别性特征包括已婚、就业、用药、较低的默认模式网络和梭状连接以及较高的岛叶连接。结果强调了增加分析群体的遗传同质性、识别性别和祖先特定特征的重要性，以提高揭示与 AUD 缓解相关的生物标志物的预测分数。
预测电池的充电状态和健康状况...
机器学习是人工智能的一种特定应用，它允许计算机通过一系列算法从数据和经验中学习和改进，而无需重新编程。在储能领域，机器学习最近成为一种很有前途的建模方法，用于确定电池的充电状态、健康状态和剩余使用寿命。在这篇综述中，我们首先讨论文献中用于电池状态预测的两种研究最多的电池模型：等效电路和基于物理的模型。基于这些模型目前的局限性，我们展示了各种机器学习技术在快速准确地预测电池状态方面的前景。最后，我们强调了所涉及的主要挑战，特别是在长度和时间上的精确建模、执行现场计算和高通量数据生成方面。