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利用机器学习以增强房颤的死亡风险预测：迈向精确医学的一步？
尽管在研究心房颤动（AF）和改善治疗的病理生理学方面做出了重大努力，但AF仍然是最常见的心律失常。迄今为止，有限的研究已经评估了当代患者中全因死亡率的趋势。这些数据表明，AF患者的年龄标准化全因死亡率的增加（在1990年至2019年之间增加了2.0％）[1]，并且在2007年和2016年重新培养的AF患者的1年全因死亡率没有显着提高（2007年为2007年，2016年的7.8％为7.8％）[2] [2] [2]。这种趋势强调，AF患者死亡率的风险管理仍然是一个问题。随着计算技术的开发，机器学习（ML）越来越多地应用于与AF相关的领域。与传统的回归模型相比，ML模型具有处理大量变量的能力，即使这些变量之间存在固有的相关性[3]。此使ML模型能够识别一些非传统或以前未知的风险因素，并准确地评估其在预测外的相对重要性。然而，尽管对ML的兴趣日益增加，但对于AF患者的1年全因死亡率而言，缺乏量身定制的模型。在本版《波兰心脏期刊》中，Wang等人。[4]开发了一个风险评分系统，以预测AF患者的1年全因死亡率，Cramb评分，使用极端
应用生物医学的科学硕士 - 新加坡
•PNG Chin Wen（PCW）：Micpcw @nus.ate.sg•Chin Wei Xin（CWX）：micchwx@nus.ate。 Benoit（Bonotit）：Ommalerat @ nus.adu.sg•Tang Wei（TW）：Wig Rukie.dealwis @ sits。
药物开发中的膜转运蛋白和作为精密医学的决定因素
膜转运蛋白对药物处置，功效和安全性的影响现在已得到充分认可。自从国际运输商联盟的首次出版物以来，在了解转运蛋白的作用和功能以及在评估和预测转运蛋白介导的活性，毒性和药物 - 药物相互作用（DDIS）方面取得了重大进展。值得注意的进步包括对固有和外部因素对转运蛋白活性的影响的了解，基于生理的药代动力学建模在预测转运蛋白介导的药物介入中的应用，内源性生物标记物在评估转运蛋白介导的DDIS的鉴定以及SLC和ABC的Cryogen Electon Mircopy结构的确定。本文概述了这些关键发展，强调了未解决的问题，监管考虑和未来的方向。
http://dx.doi.org/10.15331/jdsm.7360 牙科睡眠医学的数字化转型和智能口腔器具时代 Subha Giri，BDS，MS
自本世纪初以来，远程医疗因其能够扩大医疗服务范围、提高医疗质量、支持医疗连续性和降低整体医疗成本的能力而逐渐受到重视。1 美国国防部发起的“全牙科服务”项目率先应用远程医疗来扩大口腔医疗服务范围。2 数字病历（电子牙科/医疗记录软件）的出现进一步促进了患者及其合作医疗专业人员之间存储、交流和传输患者敏感信息。3 随后，数字射线照相术和数字摄影测量（口内扫描）的发展为诊断方面更完整的数字病历铺平了道路，而在治疗方面，CAD/CAM 和三维打印技术迅速发展，可提供精确的口腔颌面假体和正畸矫正器。4-6
多发性硬化症的个性化治疗方法：精密医学的作用
多发性硬化症（MS）是一种慢性，自身免疫性，脱髓鞘系统的疾病。这是一种复杂而异质的疾病，其发病机理仍未完全了解。精确医学涉及使用先进技术，例如基因组学，蛋白质组学，代谢组学和成像来鉴定特定的生物标志物和疾病亚型，这是对多发性硬化症治疗的一种有希望的方法。MS中的精确医学包括开发旨在调节MS发病机理中涉及的特定免疫途径的靶向疗法。本评论文章旨在概述MS中精密医学的当前状态和未来方向。本文讨论了MS中精确诊断的重要性，包括对MS的生物标志物和成像技术的识别以及MS个性化治疗的挑战和机会。还讨论了MS中的靶向疗法，包括开发和实施这些疗法的挑战。本文强调了MS组合疗法的潜力，以及AI和ML在改善生物标志物鉴定中的作用。还解决了在临床实践中实施精确医学的挑战，包括诊断标准和治疗指南的标准化以及个性化治疗的道德和法律考虑。总体而言，精密药物代表了MS管理的一种有希望的方法，有可能改善诊断，预后和治疗结果。但是，在MS临床实践中实施精密医学需要应对几个挑战，包括诊断标准和治疗指南的标准化，以及负担得起且可访问的技术和疗法的开发。随着技术的持续研究和技术进步，Precision Medicine有可能改变MS研究和临床实践领域。
从肉到骨头：法医学的多词方法
质量控制； QQQ，三倍四倍； q-tof，四杆飞行时间； RF，随机森林； RFLP，终末限制片段长度多态性； RMSE，根平方错误； RNA-seq，RNA测序； SBL，结扎测序； SBS，通过合成测序； SCD，心脏猝死； SGD，随机梯度下降； SIDS，婴儿死亡综合症； Silac，氨基酸在细胞培养中稳定的异位标记； Sirm，稳定的同位素分辨代谢组学； SMRT，单分子，实时； SNP，单核苷酸多态性； SQT，简短的QT综合征；德克萨斯州东南部的Stafs应用法医学； STLFR，单管长片段读取； str，短串联重复； SVM，支持向量机； SVM，支持向量机； tadr，胸主动脉
精密医学的强盗算法
牛津英语词典定义精确医学是“旨在优化特定患者组的效率或治疗性有益的医疗服务，尤其是使用遗传或分子培养。”这并不是一个全新的想法：远古时代的医生已经认识到，医疗需要考虑患者特征的个体变化（Konstantinidou等，2017）。然而，现代的精确医学运动是通过事件的影响来实现的：诸如遗传学和药理学的科学进步，移动设备的技术进步和可穿戴传感器的技术进步以及计算和数据科学方面的方法论进步。本章是关于强盗算法的：与精密医学特殊相关的数据科学领域。的根源是贝尔曼，罗宾斯，莱和其他人的开创性作品，匪徒算法已经占据了现代数据科学的中心位置（请参阅Lattimore和Szepesvári（2020）的书，以进行最新处理）。强盗算法。由于精密药物专注于使用患者特征来指导治疗，因此上下文匪徒算法特别有用，因为它们旨在考虑此类信息。之前已经审查了Bandit算法在移动健康和数字表型等精确医学领域的作用（Tewari和Murphy，2017； Rabbi等，2019）。由于发表了这些评论，因此Bandit算法继续在移动健康中找到使用，并且在有关强盗算法的研究中已经出现了一些新的主题。本章是为诸如统计，机器学习和操作研究等领域的定量研究人员编写的，他们可能有兴趣更多地了解已在移动健康中使用的Bandit算法的算法和数学细节。我们已经组织了本章以实现两个目标。首先，我们要在Bandit算法中简明说明基本主题。第2节将帮助读者熟悉Precision Medicine和Mobile Health的应用工作中经常出现的基本问题设置和算法（例如，参见Paredes等人。（2014）; Piette等。（2015）; Rabbi等。（2015）; Piette等。（2016）; Yom-Tov等。（2017）; Rindtor Q.等。（2019）; Forman等。（2019）; Liao等。（2020）; Ameko等。（2020）; Aguilera等。（2020）; Tomkins等。（2021））。第二，我们要重点介绍一些对移动健康和精确药物应用很重要的高级主题，但其全部潜力仍有待实现。第3节将为读者提供有关非平稳性，对损坏的奖励，满足其他限制，算法公平和因果关系的强大的匪徒文献的有用入口。
精确医学的基于条件的知识图
*相应的作者。Quoqing Zhang。国家基因组学数据中心和生物医学大数据中心，中国科学院计算生物学主要实验室，上海营养与健康研究所，中国科学院，中国科学院，中国科学院，Yueyang Road，320 Yueyang Road，Xuhui区，XUHUI区，XUHUI区，200031年，中国Xuhui区。电子邮件：gqzhang@sinh.ac.cn; Yunchao Ling。 国家基因组学数据中心和生物医学大数据中心，中国科学院计算生物学主要实验室，上海营养与健康研究所，中国科学院，中国科学院，中国科学院，Yueyang Road，320 Yueyang Road，Xuhui区，XUHUI区，XUHUI区，200031年，中国Xuhui区。 电子邮件：lingyunchao@sinh.ac.cn; ping xu。 上海生命科学信息中心，上海营养与健康研究所，中国科学院，中国科学院，中国科学院，XUHUI区320 Yueyang Road，Shanghai，200031，中国。 电子邮件：xuping@sinh.ac.cn。 ‡同等贡献。电子邮件：gqzhang@sinh.ac.cn; Yunchao Ling。国家基因组学数据中心和生物医学大数据中心，中国科学院计算生物学主要实验室，上海营养与健康研究所，中国科学院，中国科学院，中国科学院，Yueyang Road，320 Yueyang Road，Xuhui区，XUHUI区，XUHUI区，200031年，中国Xuhui区。电子邮件：lingyunchao@sinh.ac.cn; ping xu。 上海生命科学信息中心，上海营养与健康研究所，中国科学院，中国科学院，中国科学院，XUHUI区320 Yueyang Road，Shanghai，200031，中国。 电子邮件：xuping@sinh.ac.cn。 ‡同等贡献。电子邮件：lingyunchao@sinh.ac.cn; ping xu。上海生命科学信息中心，上海营养与健康研究所，中国科学院，中国科学院，中国科学院，XUHUI区320 Yueyang Road，Shanghai，200031，中国。电子邮件：xuping@sinh.ac.cn。 ‡同等贡献。电子邮件：xuping@sinh.ac.cn。‡同等贡献。
精确的监护人：核医学的辐射保护，安全和质量系统
引言轴向脊柱肝炎（AXSPA）是一种慢性炎症性疾病，会损害脊柱，偶尔会涉及外周关节和肌腱（1）。射线照相轴PA（R-AXSPA）和非放射学轴SPA（NR-AXSPA）的最大遗传危险因素是HLA-B*27等位基因；超过80％的患者为HLA-B*27 +，而不到10％的一般人群（2-4）。许多AXSPA患者也患有急性前葡萄膜炎（AAU），HLA-B*27增加了出现孤立的AAU的风险。 50％的AAU个体为HLA-B27 +（5，6）。hla-b*27-相关的AAU（B27AAU）作为突然发作，单侧眼炎症，几周后分辨出来（7，8）。B27AU患者的发展AXSPA的高风险（55％–90％）（6，9）。HLA-B*27的共同遗传风险等位基因以及AXSPA和B27AA的临床重叠提出了一种常见的病理生理机制。hla-b*27被建议通过各种机制增加开发AXSPA和B27AAU的风险。一个假设是HLA-B*27间接地通过其对免疫稳态的影响和促进肠炎的促进而间接导致免疫耐受性丧失（10-12）。调查人员有
DM2中精密医学的当前和未来：
这个小组帮助人工智能（AI）和自动学习（机器学习）进展。 div>通过一种聚类技术，他可以发现在糖尿病时，有6个非常重要的预测因子将改变每个患者的未来全景。 div>从HbA1c的值，首次亮相的年龄，体重指数（肥胖），抗生物的存在，胰腺β细胞的胰岛素分泌，胰岛素的分泌以及对胰岛素作用的周围耐药性以及对胰岛素的作用的外围抗性（这是5种既有肽c的反应），与不同的患者相互作用，不同的是不同的疗程，而不同的是不同的，则不同的是，不同的是，不同的是，不同的是，不同的是，不同的是，不同的是不同的疾病。治疗且最终具有不同的预后。 div>这允许根据每个人以不同的方式加强某些预防和治疗行为。 div>