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World File Search System严重程度
计算创伤性跌倒中脑白质和灰质损伤的严重程度
摘要：在现实世界中，创伤的严重程度是使用简略损伤量表 (AIS) 来衡量的。然而，目前无法使用有限元人机模型的输出来计算 AIS 量表，有限元人机模型目前依靠最大主应变 (MPS) 来捕捉严重和致命的伤害。为了克服这些限制，引入了一种独特的器官创伤模型 (OTM)，该模型能够计算所有 AIS 级别对大脑模型生命的威胁。OTM 使用一种名为峰值虚拟功率 (PVP) 的功率法，并将大脑白质和灰质创伤反应定义为撞击位置和撞击速度的函数。这项研究在损伤严重程度计算中考虑了衰老，包括软组织材料降解以及由于衰老导致的脑容量变化。此外，为了解释大脑模型的拉格朗日公式在表示出血方面的局限性，提出了一种包括硬膜下血肿影响的方法，并将其作为预测的一部分。 OTM 模型已针对两次真实跌倒进行了测试，并被证明能够正确预测死后结果。本文是一个概念验证，等待更多测试，可以支持法医研究。
使用机器学习的泰国道路交通事故严重程度的预测
摘要 - 由于人口和车辆的持续增长，全球道路交通事故一直在迅速增加。这项研究的目的是使用机器学习算法来创建一个模型来预测道路交通事故的严重性。该研究重点是预测的极端梯度提升（XGBOOST）算法，并将其性能与其他四种算法（即随机森林，包装，决策树和多层人物的Perceptron）进行了比较。研究方法涵盖了几个基本步骤，包括使用适当的指标进行数据预处理，班级加权，模型构建和绩效评估。结果表明，XGBoost模型在预测道路交通事故的严重程度（尤其是致命严重性事故）方面优于其他模型。该模型的精度为78％，召回57％，F1得分为66％，平衡精度为77％，令人印象深刻的ROC-AUC为90％。结果可以用于战略规划和实施适当措施，以减少和防止泰国道路交通事故。关键字：机器学习，极端梯度提升，道路交通事故的严重程度预测，道路交通事故1.简介
糖尿病或糖尿病患者的NAFLD严重程度的种族/种族和性别差异
非酒精性脂肪肝疾病（NAFLD）是经常与肥胖有关的肝病（Friedman等，2018）。随着时间的推移，NAFLD的流行率从1988年至1991年的18％增加到了25％到目前基于短暂弹性造影的50％以上（Kim等，2020; Zhang等，2021; Noureddin等，2022）。nafld可能是中等或严重的，可以发展为非酒精性脂肪性肝炎（NASH），纤维化，肝硬化和肝癌。我们最近报道说，与非西班牙裔白人相比，墨西哥裔美国人，但没有其他西班牙裔肝病患病率很高（Shaheen等，2021a），而墨西哥裔美国人的风险最高（Shaheen等人（Shaheen等，2021b）。在美国，超过70％的糖尿病患者患有NAFLD（Xia等，2019）。NAFLD和糖尿病具有复杂的双向关系，其中NAFLD会增加患2型糖尿病（T2D）的风险高达5倍，并且具有T2D可以促进轻度肝脂肪变性的进展到更严重的状态（Xia等，2019）。通过血红蛋白A1C（HBA1C）在5.7％至6.4％之间定义糖尿病前期，在口服格luc糖耐量测试后，空腹血浆葡萄糖（FPG）在100 - 125 mg/ dL之间或140 - 199 mg/ dl葡萄糖之间定义。前糖尿病是T2D和宏观疾病（例如舒张性心力衰竭和冠心病）的重要危险因素（Mai等，2021），并且经常与肝脂肪变性共存（Rajput和Ahlawat，2019年）。根据疾病预防控制中心，美国约有9600万成年人患有糖尿病前期，80％的人没有意识到自己的状况（CDC，2021年）。通过DPP研究表明强化生活方式干预可以延迟从糖尿病前期到糖尿病的发展（Knowler等，2002），关于是否应在药理学上治疗糖尿病前期存在争议（Shaw，2019）。我们的目标是检查NAFLD严重程度因糖尿病前期状态而患病率。此外，我们研究了美国非制度化成人人群的代表性样本中NAFLD严重程度和HBA1C水平的独立关联=> 18岁。我们还研究了患有糖尿病前的受试者和患有明显糖尿病的受试者的种族/种族，性别和NAFLD严重性的独立关联。
研究机器学习算法作为预测疾病严重程度的分类器的有效性
将计算科学纳入医学和生物学领域的最新趋势导致有关医学和实验信息的大量数据积累。数据挖掘在医疗保健领域的应用可以通过进行数据分析并从看似无关的大量收集数据中发现关系来早期预测患者状况及其行为。由于其使所有各方受益的能力，数据挖掘在医疗保健运营中的普及也越来越高。例如，该部门的数据挖掘应用有助于确保患者获得更实惠，更好的医疗服务，医生确定最佳实践和有效治疗，医疗保健公司对客户关系管理做出明智的决定，并发现医疗保险公司发现虐待和欺诈。尽管有这些有希望的趋势，但是，医疗保健交易产生的结果和庞大的数据量证明了大量且过于复杂，无法使用传统方法进行处理和分析。此外，从数据仓库中提取信息的常规机制并未确定所涉及的隐藏模式，因此在本研究中采用了一种新方法来对数据进行分类以预测患者的医疗状况。此外，在这项研究中，基于医学属性，使用机器学习算法作为分类器的医学属性来描述与大脑相关疾病严重程度的预测。这是通过利用从医疗数据仓库（DWE）获得的数据来实现的。简介使用提取，转换，负载（ETL）过程和在线分析处理（OLAP）方法用于特征提取，训练和测试数据。机器学习算法（例如人工神经网络（ANN）和支持向量机（SVM））用于生成优化的输入参数（权重和偏差），以选择最佳内核来对数据进行分类以进行进一步诊断。发现所提出的模型在鉴定疾病时提供了快速的响应时间和最小错误率。因此，建议的框架可用于预测患者的状况，并在医疗机构或组织中治疗疾病的治疗方面提供最佳决定。关键字：支持向量机（SVM），人工神经网络（ANN），ETL（提取，转换和负载）过程，机器学习，疾病严重性，数据仓库1。
用于测量不同肤色湿疹严重程度的人工智能 (AI) 工具
对严重程度的不准确评估常常会导致不适当的治疗，导致症状因治疗不足而恶化，或因不必要的干预而增加费用。目前，缺乏一种结构化方法来评估 2D 图像上的湿疹严重程度（尤其是对于较深的肤色）并制定个性化的治疗策略。本发明解决了这些问题并有助于及时治疗和转诊。
识别与肥厚型心肌病严重程度相关的遗传风险因素 - AMED
这项研究是由日本医学研究与开发机构（AMED）基因组医学实现生物库利用计划（基因组医学实现促进平台/先进的基因组研究与发展）“实现了用于心血管疾病的下一代精确医学，用于多种疾病，通过多组学链接（项目编号：JP18KM0405209）（KAZERSTAR REMOTISTION：KAREN ARGION KURINITION：KAREN）。研究与发展将基因组研究与药物发现和其他媒体联系在一起“通过数字组学中的心力衰竭和精确医学的压力反应机制（项目编号：JP23TM0524009）”（主要研究者：Seitaro nomura）疾病实践研究计划“通过全日扩张的心肌病基因组队列研究（项目编号：JP21EK0109543）开发基因组医学”（主要研究员：Seitaro Nomura）。 “（主要研究者：Seitaro nomura），“通过多摩学分析（项目编号：JP22EK0109487）中棘手的心血管疾病中的病理学和精确医学”（主要研究者：Kazunari Komuro） “（主要研究者：Kazunari Komuro），“日本循环研究协会的顽固性心血管疾病的证据（项目编号：JP24EK0109755）”（主要研究者：Kazunari Komuro） 600）“（主要研究者：satoshi kou）”，“心血管疾病中单细胞多词分层的实现（项目编号：JP23TM0724607）”（主要研究者：Satoshi Kou），“基于Spatioveral Genee spatiotal Genee的单细胞多摩学分层的实现， ）（主要研究者：Kazunari Komuro），生命科学和药物发现研究支持平台计划（BIND）“对尖端单细胞OMICS和ESPISTRANSCRANSMOME分析的支持和复杂性（项目NO.：JP222AMA121016）”通过搜索整合表观基因组编辑和单细胞分析的种子（项目编号：JP22EK0210172）来进行心力衰竭心脏康复的开发模仿治疗（项目编号：JP24EK0210205）”（首席研究员：Seitaro Nomura），再生医学实现中心网络网络计划“心肌细胞针对性基因疗法和突变修复治疗”（主要研究员：Hiroyuki aburaya），Hiroyuki aburaya），）心脏病治疗的开发（项目编号：JP22BM1123011）（主要研究者：Seitaro Nomura），创新的高级研发支持计划“了解心脏DNA损害在人类心脏故障及其控制中的病理意义（项目编号：JP23GM4010020）通过建立基于大规模疾病同伙和学术合作的OMICS分析和监视系统（项目编号：JP2223FA627011）”（主要研究人员：Yuji Yamanashi），加剧新兴疾病的加剧。 （主要研究者：Katsuhiko Shirahige），科学研究的赠款，“在非分散细胞中，
增强子突变调节化学疗法诱导的骨髓抑制的严重程度
DNA甲基化是调节细胞重编程和发育的必要表观遗传机制。使用全基因组纤维纤维测序的研究表明，人类和小鼠细胞和组织中的脱离DNA甲基甲基景观。然而，导致细胞类型之间巨核尺度甲基组模式差异的因素仍然鲜为人知。通过分析公共可用的258个人和301个小鼠全基因组纤维纤维测序数据集，我们透露，富含鸟嘌呤和胞嘧啶的基因组区域（位于核中心附近）在胚胎和生殖线重编程过程中都非常容易受到全球DNA脱甲基化和甲基化事件的极大影响。更重要的是，我们发现在整体DNA甲基化过程中产生部分甲基化结构域的区域更有可能恢复全球DNA脱甲基化，含有高水平的腺嘌呤和胸腺素，并且与核层层相邻。受其鸟嘌呤感染的基因组区域的空间特性可能会影响参与DNA（DE）甲基化的分子的可及性。这些特性塑造了巨型尺度的DNA甲基化模式并随着细胞的分化而变化，从而导致细胞类型中不同的巨型尺度甲基甲基组模式的出现。
基于代谢组学的多元机器学习来预测疾病严重程度：covid
1个INSERM单位iSché再灌注，tabolism和炎症（Irmertist），UMR U1313，F-86073 Poitiers，法国； lepoittevin.maryne@gmail.com（M.L。）; luc.pellerin@univ-poitiers.fr（l.p。）; thierry.hauet@univ-poitiers.fr（T.H.）2法国Poitiers，Poitiers，Poitiers，法国Poitiers 3 UMR CNR 7285，环境化学研究所和Matériauxde Poitiers（IC2MP），Poitiers，4 Rue Michel-Brunet，TSA 51106，F-866073，Poitiers（IC2MP）， quentin.blancart.remaury@univ-poitiers.fr 4 Litec，Chu de Poitiers，病毒学和Mycobact ES Rioology实验室，POITIERS，POITIERS，2 RMILéTrie，F-86000 Poitiers，法国； nicolas.leveque@chu-potiers.fr 5重症监护医学部，法国F-86021 Poitiers，法国； arnaud.thille@chu-poitiers.fr（A.W.T。）; karine.salaun@chu-poitiers.fr（K.S.）6法国Poitiers Chu Poitiers的Gériatric医学系； thomas.brunet@chu-poitiers.fr 7内科和传染病部，法国F-86021 POITIERS CHU POITIERS； melanie.catroux@chu-poitiers.fr 8生物学系，法国F-86021 Poitiers，法国 *通信 *通信：raphael.thuillier@univ-poitiers.fr
遗传分析解释了罕见疾病的严重程度，指向可能的治疗
由遗传学教授苏珊·荷兰（Susan K.除了功能失调的睫状网络之外，缺失的结构还导致某些应该具有纤毛的细胞产生粘液，这可能会导致气道问题增加。
巨噬细胞极化在癌症进展中的作用及其与 COVID-19 严重程度的关系
巨噬细胞是一种白细胞，可以存在于两种不同的功能状态，即 M1 和 M2。M1 巨噬细胞分泌促炎细胞因子，可促进肿瘤生长和转移，而 M2 巨噬细胞分泌抗炎细胞因子，可抑制肿瘤进展。这种现象被称为巨噬细胞极化，与癌症的发展和进展有关。此外，目前正在 COVID-19 严重程度的背景下研究巨噬细胞极化。人们认为，M1 巨噬细胞可能是导致严重 COVID-19 病例中观察到的过度炎症的原因，而 M2 巨噬细胞可能具有预防疾病的作用。因此，了解巨噬细胞极化在癌症和 COVID-19 中的作用有可能增强这两种疾病的治疗策略。