XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search Systemprognostic
危重病人的诊断和预后脑电图分析：一项深度学习研究
脑电图 (EEG) 的视觉解释非常耗时、可能缺乏客观性并且仅限于人类可检测到的特征。基于计算机的方法，尤其是深度学习，可以克服这些限制。然而，大多数深度学习研究都集中在特定问题或单一病理上。在这里，我们探索了深度学习在基于 EEG 的诊断和预后评估中对各种病因的急性意识障碍 (ACI) 患者的潜力。我们回顾性分析了来自一项随机对照试验 (CERTA，NCT03129438) 的 358 名成年人的 EEG。卷积神经网络用于预测临床结果（基于生存率或最佳大脑性能类别）并确定病因（四种诊断类别）。最大概率输出作为网络对其预测的信心的标志（“确定性因子”）；我们还系统地将预测与原始 EEG 数据进行了比较，并使用可视化算法 (Grad-CAM) 来突出显示判别模式。当考虑所有患者时，预测生存率的受试者工作特征曲线下面积 (AUC) 为 0.721，基于最佳 CPC 预测结果的受试者工作特征曲线下面积为 0.703；对于确定性因素 ≥ 60% 的患者，AUC 分别增加至 0.776 和 0.755；对于确定性因素 ≥ 75% 的患者，AUC 分别增加至 0.852 和 0.879。预测病因的准确率为 54.5%；对于确定性因素为 50%、60% 和 75% 的患者，准确率分别增加至 67.7%、70.3% 和 84.1%。视觉分析表明，该网络学习了人类专家通常识别的 EEG 模式，并提出了新的标准。这项工作首次展示了基于深度学习的 EEG 分析在患有各种病因的 ACI 的危重患者中的潜力。确定性因素和输入数据与预测的事后相关性有助于更好地表征该方法并为未来在临床常规中的实施铺平道路。
在恶性胸腔积液的鼠模型中，胸膜内抗血管内皮生长因子（VEGF）与NAB紫杉醇相关的影响
败血症期间血液中的CfDNA增加可能是从各种类型的细胞死亡（凋亡和坏死）或细胞损伤中释放出来的（41，42），这在败血症发病机理中是关键作用（43）。然后，cfDNA的丰度可能是败血症诱导的细胞损伤的良好指标，从理论上讲，这与败血症的严重程度相关。的确，由于败血症24小时内CFDNA水平的差异，我们的荟萃分析确定了中等的确定性。与非盐对照或SIRS（ICU病例）相比，败血症患者的CFDNA不仅增加了CFDNA，而且与败血症幸存者相比，CFDNA在脓毒症非活体中也升高。有趣的是，即使在ICU的最早阶段或入院阶段（可能是败血症发作的最接近时间）的CFDNA水平，也能够预测死亡率，如汇总的AUC预测为0.76（95％CI 0.64-0.87）所示）；诊所使用的可接受价值（44）。此外，与CFDNA较低的患者相比，入院时最初具有高CFDNA的患者与死亡率更高（28，32）。与没有败血症（ICU病例）的败血症和感染之间的区分（0.80），合并灵敏度（0.81），汇总特异性（0.72）（0.72）和计算DOR（25.03），指示CFDNA作为良好的诊断生物标志物，用于实践（45，46）。较高的CFDNA（与对照组相比）在SIRS患者中，尽管没有可检测到的病原体，但在短期随访期后可能是快速发展成为败血症的早期迹象（23，48）。然而，在败血症与SIRS之间的亚组分析中，败血症歧视的CF-DNA的能力降低了，这是由AUC从0.80（败血症与非sepsis ICU）汇总的0.75（ICU中的Seppsis vs. ICU中的Sirs vs. Sirs vs. ICU中）的代表，支持Sepraps sepis sepis sepis sepis sepis sepis sepis sepis sepis sepis sepis sepis sepis spepis sepis specis spepis specis（47）。同样，某些败血症患者的CFDNA水平较低可能与
诊断和预后生物标志物反映了糖尿病中心脏重塑的反映：范围评论
摘要目的：这项范围审查的目的是评估糖尿病患者（DM）（DM）患者不良心脏重塑的当前生物标志物以及随后心血管疾病的诊断和预后。我们旨在讨论生物标志物的病理生理作用，以反映DM存在的心脏重塑机制。方法：我们使用以下数据库进行了文献搜索，以包括2003年至2021年的研究：MEDLINE，SCOPUS，SCOPUS，WEB OF SCICAN，PUBMED和COCHRANE库。符合我们的纳入标准的文章在本次审查中被筛选和评估。遵循了范围审查的PRISMA指南。结果：我们的文献搜索确定了总共43篇合格的文章，这些文章已包含在本范围的评论中。我们确定了15种不同的生物标志物，每个标志物至少两项研究描述，这些研究用于确定心血管疾病（CVD）和DM患者中心脏重塑的迹象。nt-probnp被确定为最常使用的生物标志物。但是，我们还确定了包括HS-CRP，HS-CTNT和Galectin-3在内的新兴生物标志物。结论：需要更多研究的DM和心血管健康之间存在复杂的关系。当前反映DM中反向心脏重塑的生物标志物通常用于诊断其他CVD，例如心力衰竭的NT-PROBNP。因此，需要鉴定特定的双标准物，可以在DM存在下检测到心脏重塑的早期迹象。对这些生物标志物和机制的进一步研究可以加深我们对它们在与DM相关的CVD中的作用的理解，并导致更好的预防疗法。
肠道胆管癌中肠道菌群和代谢产物的特征及其对切除病变的预后价值
这项研究旨在研究肝外胆管癌（ECCA）患者的肠道菌群组成，粪便代谢产物和术后预后之间的关系。包括53例可切除的ECCA患者和21名健康志愿者作为对照组。16S rRNA基因测序和代谢组学分析揭示了肠道微生物群落结构的显着差异，并且改变了ECCA患者与健康对照组之间的粪便代谢物。单变量和多变量COX回归分析表明，术前胆红素，间接胆红素和特定代谢物等因素与ECCA后手术后患者的总体存活密切相关。构造的nom图模型进一步证明了这些因素的预测值，达到了0.718的C索引，校准曲线证实了其强大的预测性能。总而言之，肠道菌群组成和粪便代谢产物在ECCA患者的手术预后中起着至关重要的作用，为临床预后评估提供了新的见解。
预测，预防，预后和个性化治疗卵巢癌 - 生物标志物和精密医学
卵巢癌是女性最常见的死亡原因之一。卵巢癌经常在晚期诊断出，其存活率取决于疾病的阶段，而早期阶段大多是无症状的。早期发现该疾病是促进患者良好预后的最重要步骤之一，并且对药物治疗的反应出色，因为基因组不稳定性是卵巢癌的标志之一。在高级阶段，单个患者接受了有助于控制其生长，分裂和扩散的药物。具有靶向疗法的新一代技术和生物标志物正在迅速出现，包括microRNA，Picorna，非编码RNA及其肿瘤内部信号传导途径，血管生成，激素受体和免疫因子。由于一些有效的筛选策略，现在可以早日检测。卵巢癌被分为不同的临床亚型，并且每个亚型中仍然存在广泛的遗传和进行性多样性。一旦在具有不同临床亚型的晚期诊断出卵巢癌后，新一代的治疗方法（例如靶向治疗）就会成为可能。现在，基于由DNA水平（SNP和表观遗传学），RNA水平（mRNA，microRNA，PICO-RNA，非编码RNA）和蛋白质水平组成的新兴生物标志物和蛋白质水平，现在是时候评估与这种类型疾病治疗的生物标志物相关的早期状态和进展。
SNAI1 作为肺鳞状细胞癌预后预测和靶向治疗的生物标志物
结果：在正常人体组织中，与其他组织相比，SNAI1 在肺组织中明显高表达。然而，在 LUSC 中，其表达明显下调。SNAI1 mRNA 的高表达与较差的总生存期 (OS) 和无病生存期 (DFS) 相关。SNAI1 mRNA 的表达水平还与 LUSC 患者的年龄、肿瘤大小、淋巴结转移和远处转移有关。构建了列线图来预测 LUSC 患者的生存率。此外，LUSC 中 SNAI1 蛋白的高表达与预后不良有关。高表达组的 5 年生存率为 37%，低表达组的 59%。SNAI1 蛋白在 LUSC 组织细胞中的主要亚细胞定位是细胞核，但强蛋白表达也导致其定位在细胞质和膜中。基因集富集分析 (GSEA) 揭示了 LUSC 中 SNAI1 和 TP53 信号通路之间的相关性。SNAI1 可以与 TP53 相互作用，
在急性髓系白血病中使用个性化预后评分系统面临的现实挑战
摘要 个性化医疗对于急性髓系白血病 (AML) 患者来说是一个挑战。在几项 AML 试验中发现了几种基因突变，这促成了一种个性化预后评分算法的创建，即知识库 (KB)。在本研究中，我们评估了该算法对 167 名真实 AML 患者队列的预后价值。我们将 KB 预测的结果与真实结果进行了比较。对于 60 岁以下的患者，有利和中等 ELN 风险类别的 OS 相似。然而，KB 算法无法预测不利 ELN 风险类别中的年轻患者的 OS 以及有利 ELN 风险类别中 60 岁以上患者的 OS。这些差异可以通过几种新的治疗选择的出现以及异基因干细胞移植 (aHSCT) 结果和支持性护理的改善来解释。个性化医疗是一项重大挑战，预测模型是预测患者结果的有力工具。然而，在 AML 领域增加新的治疗选择需要对这些评分系统进行前瞻性验证，以包括最近的治疗创新。
预测电动无人驾驶飞机剩余飞行时间的预测算法验证
本文探讨了如何建立对电池供电无人机剩余可用飞行时间的在线预测的信任问题。本文介绍了一系列地面测试，这些测试利用电动无人机 (eUAV) 来验证剩余飞行时间预测的性能。所描述的算法验证程序是在一台功能齐全的车辆上实施的，该车辆被限制在一个平台上，用于重复运行至功能故障（电量耗尽）实验。受测车辆被命令遵循预定义的螺旋桨 RPM 曲线，以创建与飞行期间预期的电池需求曲线相似的电池需求曲线。eUAV 反复运行，直到动力系统电池中存储的电量低于指定的极限阈值。然后使用电池电量超过极限阈值的时间来测量剩余飞行时间预测的准确性。在我们之前的工作中，没有包括电池老化。在这项工作中，我们考虑了电池的老化，其中更新了参数以进行预测。当估计剩余飞行时间低于指定的极限阈值时，警报会警告操作员，这考虑到了准确性要求。
自动认知2.0：通过自动化机器学习在医疗保健中诊断和预后建模
诊断和预后模型在医学中越来越重要，并为许多临床决策提供了信息。最近，通过以数据驱动的方式更好地捕获患者协变量之间的复杂相互作用，机器学习方法比传统建模技术进行了改善。但是，机器学习的使用引入了技术和实际挑战，这些挑战迄今已限制了在临床环境中广泛采用此类技术的挑战。为了应对这些挑战并赋予医疗保健专业人员的能力，我们提出了一个开源机器学习框架Autopoarposis 2.0，以促进诊断和预后模型的发展。自动化机器学习中的最新进展来开发优化的机器学习管道，结合模型的解释性工具，并可以部署临床演示者，而无需大量的技术专业知识。为了证明自动认知2.0，我们提供了一个说明性的应用，在其中使用英国生物库为糖尿病的预后风险评分构建了502,467个人的前瞻性研究。我们的自动框架产生的模型比专家临床风险评分获得了更大的糖尿病歧视。我们已将风险评分作为一种基于网络的决定支持工具，可以由患者和临床医生公开访问。通过开放我们的框架作为社区的工具，我们旨在为临床医生和其他医生提供可访问的资源，以使用机器学习技术来开发新的风险分数，个性化诊断和预测。软件：https：//github.com/vanderschaarlab/autapoprognosis
心脏MRI特征和免疫检查点抑制剂的预后价值诱导心肌炎
hal是一个多学科的开放访问档案，用于存款和传播科学研究文件，无论它们是否已发表。这些文件可能来自法国或国外的教学和研究机构，也可能来自公共或私人研究中心。