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World File Search System妇科疾病
通过 CMR 组织追踪评估心肌变形揭示妇科疾病患者左心室亚临床心肌功能障碍
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通过机器学习预测的妇科疾病预测
气候的快速变化影响了全球动物生命的生态系统。在农作物上食用加工食品和过量农药给人体带来了不同的困难。如今，尤其是女孩患有各种妇科疾病。流产和贫血很普遍。机器学习算法被广泛喜爱，并广泛用于疾病预测。我们从调查中获得的详细信息建立了数据集。为了预测妇科疾病，我们利用了5种机器学习算法。其中三个基于统计，例如决策树，K-最近的邻居（KNN）和Naive Bayes分类器，以及2个是混合建模，例如决策树和SVM（DT＆SVM），随机森林和幼稚的贝叶斯（RF＆NB）。根据正确的解释，我们考虑了妇科疾病预测的顶级算法。最佳结果是通过所有算法的决策树集合和幼稚的贝叶斯获得的，精度为86.30％，召回得分为87.15％。多亏了最高的完成方法，我们的模型具有出色的妇科疾病预测能力。
微生物移植与妇科疾病
摘要：粪便微生物移植 (FMT) 是一种将健康供体的粪便细菌移植到患者肠道以恢复肠道免疫稳态的手术。虽然 FMT 主要用于治疗胃肠道疾病，如炎症性肠病和肠易激综合征，尤其是艰难梭菌感染（目前唯一用于临床治疗的疾病），但最近的研究表明，它也可能成为治疗妇科疾病的潜在方法，包括子宫内膜异位症和多囊卵巢综合征 (PCOS)。相反，阴道微生物移植 (VMT) 是一种比 FMT 方法更新且不太常用的手术，其潜在应用仍在探索中。它涉及将健康女性的整个阴道微生物直接移植到患者的阴道中，以轻松重建局部微生物环境，恢复阴道生态平衡并缓解症状。与 FMT 一样，VMT 被认为具有治疗不同微生物群相关疾病的潜力。事实上，许多妇科疾病，如细菌性阴道病和外阴阴道念珠菌病，被认为是由阴道微生物群失衡引起的。在这篇综述中，我们将总结微生物群移植的发展、当前挑战和未来前景，旨在探索将其作为治疗多种妇科疾病的有希望途径的新策略。