XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System心脏病
哈萨克斯坦先天性心脏病流行病学
摘要 本研究旨在利用 2014 年至 2021 年期间统一国家电子医疗系统 (UNEHS) 的数据，调查哈萨克斯坦先天性心脏病 (CHD) 的流行病学。这项回顾性队列研究包括 2014 年 1 月至 2021 年 12 月期间在哈萨克斯坦被诊断为 CHD 并在 UNEHS 登记的所有患者。CHD 是根据 ICD-10 代码 Q20-Q26 定义的。每 100,000 人口的发病率、患病率和全因死亡率计算得出的。使用 Cox 比例风险回归模型和 Kaplan-Meier 方法进行生存分析。该队列由 68,371 名 CHD 患者组成，其中 61,285 名（89.6%）患者患有单一 CHD 类型，40,767 名（59.6%）患者在 1 岁前被诊断出来，5,225 名（7.6%）患者在研究期间死亡。 2014年至2020年间，男性CHD发病率从每10万人口64.6例下降到每10万人口47.3例，女性发病率从每10万人口68.7例下降到每10万人口42.5例。2014年至2020年间，男性每10万人口全因死亡率从3.3例增加到4.7例，女性每10万人口全因死亡率从2.7例增加到3.7例。生存分析显示，在1岁前确诊为CHD的患者中，死亡风险与男性（风险比[HR] 1.17）、多种CHD类型（HR 1.70）和未进行手术（HR 0.57）显着相关。对于1岁后确诊为CHD的患者，危险因素包括男性（HR 1.65）、多种CHD类型（HR 1.55）和未进行手术（HR 1.82）。关键词：大数据、流行病学、心脏缺陷、先天性、哈萨克斯坦。
心脏病的预测和咨询-Ijarcce
摘要：由于每天有越来越多的心脏病病例，因此要预见到任何前瞻性问题很重要，并且有关。完成这种困难的诊断需要准确性和敏捷性。i将创建一个系统，该系统仅使用许多机器学习技术，包括此类回归模型，随机森林和KNN，预测患者是否会根据患者的病史诊断患有心脏病。该模型以一种非常有益的方法来控制，以提高每个个体心肌梗塞预测的准确性。在建议的模型中使用了随机森林，KNN和逻辑回归，该模型的优势是，比以前使用的分类器（如Naive Bayes）具有更高精度的特定人的心脏病症状。这些技术也将比其他分类器（如Naive Bayes）显示出更好的准确性。因此，通过使用提出的模型来评估分类器将准确，始终检测到心血管疾病的可能性，从而降低了大量压力。该实验教会了我们很多我们可以利用的人来预测谁将患上心脏病。关键字：随机森林，KNN，逻辑回归，机器学习，预测。
使用机器学习预测心脏病
摘要。本文旨在对涉及机器学习 (ML) 和深度学习 (DL) 预测心脏病的研究工作进行系统回顾。为此，进行了详尽的搜索，并在分析了收集到的文献后，对以下方面进行了更多研究：各国对 ML 和 DL 的使用、最常用且准确度最高的技术、工具、指标、心脏病类型和变量选择算法，这些方面是编写本文的基础。目的是通过机器学习预测心脏病的应用，更深入地了解方法、技术和指标。研究结果表明，印度、中国和巴基斯坦是研究使用 ML 和 DL 预测心脏病最多的国家，随机森林、SVM 和逻辑回归也是最常用的技术，其中 XGBoost、集成深度学习和 Stacking 是获得最佳准确度结果的技术。Python 被认为是最好的工具。使用的最常用指标是准确度、精确度和 F1 分数，应用的疾病类型是冠状动脉心脏，因为选择算法是核和信息增益。由于使用机器学习和深度学习研究心脏病的研究很少，这项工作也为新的研究指明了方向。
心脏病学学术职位
•薪资范围，不包括奖金，特定董事角色的行政补充以及临床激励赔偿福利赔偿：教练：$ 100,000- $ 220,000助理教授：$ 225,000- $ 500,000 Weill Cornell医学提供了上述工资范围，符合纽约市的薪资透明度，该薪金范围涉及纽约市法律。列出的薪水用于全职工作，不包括奖金，临床激励赔偿或福利。实际薪水取决于多种因素，包括但不限于经验，内部股权，专业，培训以及医院/社区的需求。基于纽约的角色的薪水范围代表了WCM的诚信和合理的发布时可能赔偿的估计。要申请，请向医学博士Jonathan Weinsaft提交简历和一份利益证书 - 心脏病学局长jww2001@med.cornell.edu。
心脏病预测的机器学习方法
尽管在管理状况方面取得了进步，但心脏病仍然是全球范围内的重大公共卫生负担。鉴于这种情况，早期预测和干预至关重要。鉴于可用的复杂医疗数据，从业人员现在在ML（机器学习）的高级选择的帮助下对心脏病的预测进行了不同。本文提供了有关用于诊断心脏病的不同ML技术的调查，涵盖了新方法，绩效评估指标和心脏病预测中使用的挑战。本文使用超过三十个期刊论文来调查从传统算法到深度学习（DL）方法的不同ML模型。他们还讨论了预测准确性，解释性挑战以及多模式数据的使用的改进。本文以一系列未来的研究建议和对心脏病的基于ML的预测模型中可能改善的探索结束。关键字：机器学习；深度学习；预测准确性
使用机器学习预测心脏病...
4 md.devendran@gmail.com 摘要：心脏病仍然是全球死亡的主要原因之一。早期预测和诊断对于预防严重后果和改善患者的生活质量至关重要。该项目专注于使用机器学习技术开发强大的心脏病预测系统。通过分析由各种患者属性（例如年龄、性别、血压、胆固醇水平和其他医疗参数）组成的综合数据集，该系统旨在预测患者患心脏病的可能性。该项目采用各种机器学习算法，如逻辑回归、决策树、支持向量机 (SVM) 和随机森林来对数据进行分类并提供准确的预测。使用准确度、精确度、召回率和 F1 分数等指标来评估系统的性能，确保它能够在实际应用中提供可靠的结果。此外，还应用特征选择技术来识别导致心脏病的最重要因素，从而提高模型的可解释性。提出的解决方案旨在通过提供早期警报和建议来帮助医疗保健专业人员，最终促进及时干预。该项目促进了人工智能在医疗保健领域日益重要的作用，并展示了机器学习在增强心脏病预防诊断能力方面的潜力。
国民大会 - 意大利心脏病学会
817现实世界中患有阻塞性HCM患者的肌球蛋白ATPase Inhbitor：来自意大利多中心注册表的数据Cesare de Gregorio，Paolo Bellocchi，Anna Rosa Napoli，Anna Rosa Napoli，Beatrice Musumeci，Beatrice Musumeci，Aniello Sammartino，Aniello Sammartino，Giancarlo tini，Giancarlo tini，chiancarlo todiiny，vlrady chrone throne，vlry eae eyee，以及 Lia Crotti (A, B), Valeria Rella (A), Denisa Muraru (A, B), Elena Biagini, Maria Alessandra Schiavo, Claudio Bergami, Francesco Negri, Federico Angriman, Giuseppe Limongelli, Emanuele Monda, Federica Verrillo, Fabio Vagnarelli, Carla Lofiego, Paolo Tofoni，Daniela Tomasoni，Maria Giulia Bellicini，Enrica Perugini，Giacomo，Giacomo。 DATTHTH, Maurizio Sguazzotti, Barbara Mabritto, Giuseppe Musumeci, Francesca Fumero, Ines Paola Monte, Denise Cristiana Faro, Claudia Raineri, Daniele Melis, Chiara Calore, Marika Martini, Federica Re, Lorenzo-Lupo Dei, Marco Merlo, Anna Reginato, Cinzia Forleo, Andrea Igoren Guaricci, Massimo Mapelli, Gianluca Di Bella, Diego La Maestra, the Maestra, Mariapaola, Campisi, Giuseppe Patti, Simona De Vecchi, Piergiuseppe Agostoni, Camillo author, Marco Metra, Iacopo Olivotto, Gianfranco Sinagra, Marco Canepa, Massimo imazio
支持消除风湿性心脏病
摘要本文旨在提出实用解决方案，以协调全球社区与制药行业之间关于COVID-19疫苗的知识产权（IP）豁免的利益相互矛盾的利益，并促进了COVID-19 World中更公平的疫苗供应链。我们进行了严格的叙事文献综述，以确定当前疫苗供应链中的程序和实际问题。使用PubMed，Web of Science，Scopus和Westlaw等资源，包括生物医学科学，生命科学，法律和社会科学，包括生物医学科学，生命科学，法律和社会科学。筛选731篇文章后，选择了55项研究进行审查。叙述性审查揭示了一些关键障碍，这些障碍阻碍了发达国家（LDC）的供应，如下所示：（1）由于其严格的共识规则，不得批准知识产权（TRIPS）豁免请求的WTO贸易相关方面； （2）由于IP权利的复杂性涵盖了Covid-19-19，当前的强制执照系统可能无法正常工作； （3）只有少数大力税局拥有能够制造疫苗的国内公司，并且（4）国家之间的政治和经济紧张局势加剧了美国麻省发育中心疫苗分配的现有障碍。基于这些发现，我们提出了一个全面的强制执照系统，该系统将旅行的强制执照系统与普通法下的第三方受益机制结合在一起。这种综合方法提供了一种平衡的解决方案，可确保疫苗开发人员的公平补偿，同时促进更广泛的疫苗接入。