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不确定的供应链管理
这项研究研究了在医疗保健环境中组织承诺，组织公民行为（OCB），供应链和绿色医院实践之间的关系。使用医疗保健员工的自我报告数据进行了横断面研究。使用结构方程建模来分析关系和调解效应。该研究证实，组织承诺对供应链和绿色医院实践产生积极影响。同样，组织公民行为显着影响供应链和绿色医院计划。供应链被发现对绿色医院的实践产生了积极影响，并在组织承诺与绿色医院与组织公民行为与绿色医院之间的关系中充当调解人。该研究为寻求增强其可持续性努力的医疗组织提供了宝贵的见解。促进员工之间的组织承诺和组织公民行为可以为更有效的供应链运营和对环境负责的做法做出贡献。这项研究强调了供应链管理在将承诺和主动行为转化为有形可持续性计划中的关键作用。研究是特定于上下文的，使用自我报告的数据，横截面设计可能会限制可推广性。未来的研究应在不同的环境中探索这些关系，并考虑纵向或混合方法的方法。
冷冻语言模型有助于ECG零拍学习
心电图（ECG）是最常用的非侵入性，方便的医学监测工具之一，可帮助心脏病的临床诊断。最近，深度学习（DL）技术，尤其是自我监督的学习（SSL），已经在ECG的分类中发挥了巨大的潜力。SSL预训练在微调后仅通过少量注释的数据实现了效率性能。但是，当前的SSL方法依赖于注释数据的可用性，并且无法预测微调数据集中不存在的标签。为了应对这一挑战，我们提出了最终的ECG-T Ext s Ext s-Elf Sup-pre-Pre-Training（METS），这是使用自动生成的临床报告的第一项工作，以指导ECG SSL Pre-Training。我们使用可训练的心电图编码器和冷冻语言模型来分别嵌入配对的ECG并自动机器生成的临床报告。SSL旨在最大化配对的ECG和自动生成报告之间的相似性，同时最大程度地减少ECG和其他报告之间的相似性。在下游分类任务中，METS与依赖于注释数据的其他监督和SSL基线相比，在不使用零摄像机分类的情况下使用任何带注释的数据，就可以提高10％的性能。此外，尽管MIT-BIH与预先训练的数据集相比，METS在MIT-BIH数据集上达到了最高的回忆和F1分数。广泛的实验证明了在可推广性，有效性和效率方面使用ECG-TEXT多模式自学学习的优势。关键字：多模式的自我监督学习，零照片学习，语言模型，ECG，信号处理
推进精度流风湿病：机器学习在类风湿关节炎管理
类风湿关节炎（RA）是一种自身免疫性疾病，导致进行性关节损害。早期诊断和治疗至关重要，但由于RA的复杂性和异质性，仍然具有挑战性。机器学习（ML）技术可以通过识别多维生物医学数据中的模式来增强RA管理，以改善分类，诊断和治疗预测。在这篇评论中，我们总结了ML在RA管理中的应用。新兴研究或应用为RA开发了诊断和预测模型，这些模型利用了各种数据模式，包括电子健康记录，成像和多摩学数据。高性能监督的学习模型已证明曲线下的一个面积超过0.85，用于识别RA患者并预测治疗反应。无监督的学习揭示了潜在的RA亚型。正在进行的研究是将多模式数据与深度学习相结合，以进一步提高性能。然而，关于模型过度拟合，可推广性，临床环境中的验证和可解释性的关键挑战。少量样本量和缺乏多样化的人口测试风险高估了模型性能。缺乏评估现实世界临床实用程序的前瞻性研究。增强模型可解释性对于临床医生接受至关重要。总而言之，尽管ML表现出通过早期诊断和优化治疗，更大规模的多站点数据，可解释模型的前瞻性临床验证以及对不同人群进行测试的前瞻性临床验证的有望。由于解决了这些差距，ML可能会为RA中的精密医学铺平道路。
通用性在机器学习中的重要性
近年来，人们对使用机器学习（ML）来应对计算机系统的挑战越来越兴趣。这是由现代系统的复杂性日益复杂以及ML在具有相似复杂性的视觉和自然语言任务中的有效性所激发的。先前的工作已经提出了使用ML进行调度，资源管理，电源管理，调试，内存分配和编译器优化的有效性[1]，[2]，[3]，[4]。尽管在系统中使用ML，但仍有三个主要问题阻碍了其广泛采用。首先是ML模型的解释性或解释性。许多型号充当黑匣子，因此很难从它们中提取有用的见解并在不按预期工作时调试它们。第二个问题是可伸缩性。随着ML模型变得更大，其执行必须扩展到各自的系统设置。最后关注的是ML模型的普遍性。可推广性是指该模型在与其统计属性（例如独立性和相同分布（ID））中与其训练数据不同的数据上表现良好的能力。这是动态变化的环境中的问题。一个特定的示例是一个云环境，该系统由于工作负载高而越来越多的异质硬件而经常发生变化。可解释性和可伸缩性从系统社区获得了显着意义，先前的工作评估了它们对这些指标的建议[1]，[2]，[5]。但是，模型的普遍性尚未受到类似的关注。mL模型依赖于他们的训练和测试数据是独立且分布相同（IID）的假设。当违反此假设时，模型的性能很差。鉴于部署在云环境中的模型通常会遇到违反IID假设的数据，因此对
用于胶质母细胞瘤免疫疗法的放射基因组标志物 血液GFAP作为大脑和脊髓疾病中新兴的生物标志物1 机会性流体天线通过团队访问... patchnr：通过贴平归一化流正规化从极少数图像中学习 在空中主动ris辅助网络中进行资源分配的元加强学习，并具有速率分类多个访问 预测与重度抑郁症症状测量的遥感技术参与的预测因素 PSIPRED蛋白质分析工作台的深度学习 各向异性广义贝叶斯相干点漂移用于点设置注册 每个基因家族的生物钟调节 的新型多层次决策评估方法
抽象背景。免疫疗法是几种癌症的有效“精确医学”治疗方法。胶质母细胞瘤患者中潜在基因组（放射基因组）的成像签名可能是肿瘤宿主免疫设备的术前生物标志物。经过验证的生物标志物在IM Munotherapy临床试验期间有可能对患者进行分层，如果试验有益，则有助于个性化的新辅助治疗。整个基因组测序数据的使用增加，生物信息学和机器学习的进步使得这种速度可见。我们进行了系统的综述，以确定与胶质母细胞瘤的免疫相关放射基因组生物标志物的发育程度和验证程度。方法。使用PubMed，Medline和Embase数据库进行了PRISMA指南进行系统的审查。定性分析是通过合并Quadas 2工具并要求清单进行的。Prospero注册：CRD42022340968。提取的数据不足以进行荟萃分析。结果。九项研究，所有回顾性，都包括在内。从感兴趣的磁共振成像体中提取的生物标志物包括明显的扩散系数值，相对的脑血体积值和图像衍生的特征。这些生物标志物与肿瘤细胞或免疫细胞的基因组标记或患者存活相关。大多数研究对执行指数测试的偏见和适用性问题具有很高的风险。结论。放射基因组生物标志物具有为胶质母细胞瘤的PATETS提供早期治疗选择的潜力。由这些生物标志物分层的靶向免疫疗法具有允许在临床试验中允许不同的新辅助精度治疗方案。但是，没有验证这些生物标志物的前瞻性研究，并且由于研究偏见而限制了解释，而很少有可推广性的证据。
通过使用基于深度学习的域适应声发射
使用机器学习（ML）算法在制造过程中嵌入的传感器内部嵌入的信息的进步和识别，以更好地决策成为构建数据驱动的监视系统的关键推动因素。在激光粉床融合（LPBF）过程中，基于数据驱动的过程监视正在广受欢迎，因为它允许实时组件质量验证。加上制造零件的实时资格具有重要的优势，因为可以降低传统的生产后检查方法的成本。此外，可以采取纠正措施或构建终止以节省机器时间和资源。然而，尽管在满足LPBF流程中的监视需求方面取得了成功的发展，但由于不同的过程空间，在处理来自激光材料互动的数据分布的变化时，对ML模型在决策方面的鲁棒性进行了更少的研究。受到ML中域适应性的想法的启发，在这项工作中，我们提出了一种基于深度学习的无监督域适应技术，以解决由于不同的过程参数空间的数据分布的转移。在两个不同的316 L不锈钢粉末分布（> 45 µm和<45 µm）上获得了从LPBF过程区域到三个机制到三个方案的声学发射区到三个方案的声波形式。对应于用不同激光参数处理的粉末分布的声波形的时间和光谱分析显示，数据分布中存在偏移，随后用建议的无监督域适应技术对其进行处理，以具有可以普遍化的ML模型。进一步，两个分布之间提议的方法的预测准确性表明，不受欢迎地适应新环境的可行性并改善了ML模型的推广性。
人类计算机互动的深度学习
研究。数据集应代表各种用户和不同的上下文，以捕获各种变化。之后，我们需要准备数据并训练模型。训练将重复一百甚至一千次，以找到最合适的模型结构和超参数，这些模型结构和超级参数会导致使用试用和误差或网格搜索的测试集中最低模型误差。由于成千上万的迭代可能导致对测试集的过度拟合，因此必须使用先前看不见的数据评估模型的推广性，以评估所选模型和超参数是否已过拟合到验证集或推广到看不见的数据。深度学习社区在开发模型时通常会使用训练验证测试分解。在训练集和验证集用于迭代模型开发时，测试集用于一次性验证模型。但是，传统的机器学习评估指标（例如，准确性，精度，召回和错误率，以描述模型对看不见的数据的推广程度）并不描述系统的可用性。UCD过程的主要重点是实现高可用性。而不是软件指标，例如推理错误对可用性，模型稳定性和研究系统的有用性等因素。这可能涉及基本问题，例如对给定用例感知的可用性以及影响力的影响程度以及随着时间的推移估计的噪音多么嘈杂。在互动中应用深度学习技术由于系统使用了多种用户，在不同的情况下，验证还需要评估该模型是否可以推广到数据收集研究中使用的任务。虽然先前的工作认为准确性超过80％以至于足够[6]，但充分性取决于用例，只能通过用户反馈来评估，例如，该动作的后果是否可恢复以及后果对用户的影响有多大。总而言之，一个深度学习的典型过程描述了开发和评估黑盒模型的迭代性质。但是，深度学习开发过程并未考虑模型的可用性以及最终系统的可用性。
利用人工智能改变医疗保健...
人工智能 (AI) 正在改变全球医疗保健，包括巴基斯坦。这篇研究期刊论文概述了人工智能在医疗保健中的作用和意义、道德考虑、监管框架、人工智能医疗保健初创企业面临的挑战以及巴基斯坦医疗保健系统中人工智能采用的现状。人工智能有可能通过利用大型医疗保健数据集、先进的计算能力和机器学习算法来彻底改变疾病的预防、诊断和治疗。它改善了患者的治疗效果，增强了临床决策能力，并优化了医疗保健服务。在全球范围内，人工智能在医疗保健中的应用包括医学成像、临床决策支持、药物发现、基因组学和远程患者监控。人工智能算法可以准确诊断各种医疗状况、预测治疗反应并确定治疗目标。成功的人工智能实施包括对抗抗菌素耐药性和改善儿科医疗保健。人工智能医疗保健中的道德考虑涉及偏见缓解、隐私、透明度以及医疗保健专业人员在共同决策中的作用。世界各地正在制定监管框架和指南，以确保安全和负责任地实施人工智能。基于人工智能的预测模型的质量标准侧重于性能、可解释性、可推广性和稳健性。法律和道德考虑包括责任、问责制以及仁慈、自主和正义原则。在巴基斯坦，人工智能与医疗保健的整合可以解决资源有限和医疗设施分布不均等挑战。人工智能技术可以分析医疗数据、诊断疾病结果并个性化治疗计划。巴基斯坦国家人工智能中心 (NCAI) 在通过研究、创新、培训和与医疗机构的合作将人工智能解决方案纳入医疗保健方面发挥着至关重要的作用。随着技术和数据可用性的进步，巴基斯坦医疗保健领域人工智能的前景光明。利益相关者之间的合作对于研究、创新以及建立道德框架和准则至关重要。通过解决特定的医疗保健挑战、开发强大的人工智能模型以及优先考虑患者安全、隐私和信任，可以充分发挥人工智能在医疗保健领域的潜力。
基于整体学习的放射素学模型，用于区分胶质母细胞瘤的脑转移
目的：术前脑转移（BM）和胶质母细胞瘤（GBM）之间的区分由于它们在常规脑MRI上的相似成像特征，因此在术前具有挑战性。这项研究旨在通过基于MRI放射学数据的机器学习模型来增强诊断能力。方法：这项回顾性研究包括235例确认孤立性BM和273例GBM患者。患者被随机分配到培训（n = 356）或验证（n = 152）队列中。获得了传统的大脑MRI序列，包括T1加权成像（T1WI），对比-Enhanced_T1WI和T2加权成像（T2WI）。在所有三个序列上都描绘了脑肿瘤并分段。从人口统计学，临床和放射线数据中选择了特征。一个集成的集成机器学习模型，即弹性回归SVM-SVM模型（ERSS）和组合人口统计学，临床和放射线数据的多变量逻辑回归（LR）模型是用于预测性建模的。使用歧视，校准和决策曲线分析评估模型效率。此外，使用由47例GBM患者和43例孤立BM患者组成的独立队列进行外部验证，以评估ERSS模型的推广性。Results: The ERSS model demonstrated more optimal classification performance (AUC: 0.9548, 95% CI: 0.9337 – 0.9734 in training cohort; AUC: 0.9716, 95% CI: 0.9485 – 0.9895 in validation cohort) as compared to the LR model according to the receiver operating characteristic (ROC) curve and decision curve for the internal cohort.外部验证队列的最佳性能较低但仍然稳健（AUC：0.7174，95％CI：0.6172 - 0.8024）。具有多个分类器的集成的ERSS模型，包括弹性网，随机森林和支持向量机，产生了可靠的预测性能，并且表现优于LR方法。结论：结果表明，集成的机器学习模型，即ERSS模型，具有有效，准确的BM与GBM的术前分化的潜力，这可能会改善临床决策和脑肿瘤患者的结果。
使用机器学习预测缺氧：系统...
背景：缺氧是住院健康健康状况下降的重要危险因素和指标。使用机器学习预测未来的低氧事件是一个前瞻性的研究领域，旨在促进时间关键的干预措施，以应对患者健康恶化。目的：这项系统评价旨在总结和比较以前的努力，以相对于他们的方法，预测性能和评估人群来预测医院环境中的低氧事件。方法：使用科学网络，带有Embase和Medline的OVID以及Google Scholar进行了系统的文献搜索。研究了使用机器学习模型研究住院患者缺氧或缺氧血症的研究。 使用偏见评估工具的预测模型风险评估偏见的风险。 结果：筛选后，总共有12篇论文有资格进行分析，从中提取了32个模型。 纳入的研究表明了各种人群，方法论和结果定义。 由于大多数研究的偏见不明或高风险（10/12，83％）而进一步限制了可比性。 总体预测性能从中等到高。 基于分类指标，深度学习模型在同一研究中执行类似于传统的机器学习模型。 仅使用先前的外围氧饱和度作为临床变量的模型比基于多个变量的模型显示出更好的性能，其中大多数研究（2/3，67％）使用长期的短期记忆算法。研究了使用机器学习模型研究住院患者缺氧或缺氧血症的研究。使用偏见评估工具的预测模型风险评估偏见的风险。结果：筛选后，总共有12篇论文有资格进行分析，从中提取了32个模型。纳入的研究表明了各种人群，方法论和结果定义。由于大多数研究的偏见不明或高风险（10/12，83％）而进一步限制了可比性。总体预测性能从中等到高。基于分类指标，深度学习模型在同一研究中执行类似于传统的机器学习模型。仅使用先前的外围氧饱和度作为临床变量的模型比基于多个变量的模型显示出更好的性能，其中大多数研究（2/3，67％）使用长期的短期记忆算法。结论：机器学习模型提供了基于回顾性数据准确预测低氧事件的潜力。研究的异质性和结果的可推广性有限，这突出了需要进一步验证研究以评估其预测性能的必要性。