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World File Search System早期发现
早期发现心力衰竭的新型生物标志物
心力衰竭（HF）代表着重大的全球健康挑战，其特征是心脏功能障碍引起的各种症状。这种功能障碍通常会导致系统性和肺部充血。HF的病理生理学很复杂，涉及刺激交感神经系统，而促纳钠肽的释放无法达到足够的平衡。这种失衡会导致心脏腔室的进行性肥大和扩张，从而损害其泵送效率，并增加心律不齐和传导障碍的风险。在工业化国家中，HF的患病率异常高，由于人口老龄化和诊断方法的进步，预计将增加。这项研究强调了早期诊断在降低与HF相关的发病率和死亡率方面的关键作用，专门针对生物标志物在管理这种疾病中的重要性。
人工智能在新生儿先天性心脏病早期发现中的作用
在医疗保健领域，最重要的是儿科医疗保健领域，人工智能 (AI) 的作用已显著影响了医疗领域。先天性心脏病是一组心脏病，已知是出生时最严重的心脏病之一。这些心脏病需要迅速诊断和干预，以确保新生儿的健康。幸运的是，在人工智能的帮助下，包括所涉及的高度先进的算法、分析和成像，它为我们带来了一个充满希望的新生儿护理时代。本文回顾了 2015 年至 2023 年期间在 PubMed、Science Direct、UpToDate 和 Google Scholar 上发表的数据。总结 使用人工智能检测先天性心脏病已显示出在提高诊断准确性和效率方面的巨大希望。多项研究已经证明了基于人工智能的方法在诊断先天性心脏病方面的有效性，结果表明该系统可以实现高水平的灵敏度和特异性。此外，人工智能可以帮助减少医护人员的工作量，使他们能够专注于患者护理的其他关键方面。尽管使用人工智能有潜在的好处，但除了检测先天性心脏病之外，仍有一些挑战需要克服，例如需要大量高质量数据和仔细验证算法。尽管如此，随着研究和开发的不断进行，人工智能很可能成为改善先天性心脏病诊断和治疗的越来越有价值的工具。
机器学习早期发现神经退行性疾病
逻辑回归[27]是一种广泛使用的监督机器学习算法，该算法基于一组自变量，预测了基于一组自变量的变量。它采用曲线拟合方法来预测0到1范围内的概率值，作为分类或离散输入的结果。与线性回归[28]相反，它适合线性预测一个或多个因变量的线，逻辑回归预测了0到1范围内值的S形逻辑曲线。这对于分析音频数据是有利的，因为影响帕金森氏病分类（PD）的属性没有线性相关；相反，它们遵循指数模式。图16显示了逻辑分类的激活函数。
胰腺癌护理的最新进展和未来挑战：早期发现，液体活检，精密医学和人工智能
摘要：胰腺导管腺癌（PDAC）的发生率正在上升。虽然手术技术和围手术期护理有所改善，但PDAC的总体存活率仍然很差。因此，在临床护理的范围内需要新颖和大胆的研究计划，其中一些将在本文中进行讨论。早期检测至关重要，特定的高风险群体可能会从目标筛选程序中恢复。液体活检（例如循环外泌体，肿瘤DNA或肿瘤细胞）作为多功能生物标志物，可提供早期检测，治疗引导和复发监测。正在通过针对性突变的有针对性疗法（例如用于BRCA突变的PARP抑制剂和免疫疗法策略）探索精度药物。人工智能（AI）正在成为医学成像，生物标志物发现，遗传学研究和治疗计划的强大工具，并且可以帮助诊断，治疗选择和患者监测。但是，其相关的挑战包括道德，数据安全性，算法可靠性和验证。医学专业人员，研究人员和AI专家之间的合作努力对于解锁AI增强胰腺癌护理的潜力至关重要。总而言之，尽管有挑战，液体活检的进步，精密医学和AI为增强胰腺癌的诊断，治疗和管理提供了希望。
癌症作者的早期发现-UCL发现
作者：David Crosby 1*，Sangeeta Bhatia 2,3，Kevin M. Brindle 4,5，Lisa M. Coussens 6,7，Caroline Dive 8,9，Mark Emberton 10，Sadik Emberton 10，Sadik Esener 7,11,12，Rebecca C. C. C. Fitzgerald 13，Sanjiv S.
纵向医疗保健分析，用于早期发现和进展
摘要 包括阿尔茨海默病 (AD) 在内的神经系统疾病正在成为全球日益严峻的健康挑战。本研究提出了一种两阶段决策支持系统 (DSS)，该系统使用机器学习和神经成像技术进行早期 AD 检测和监测。第一阶段使用深度学习来预测 AD 可能性。第二阶段利用 3D 卷积神经网络来识别 AD 进展中的关键大脑区域。值得注意的是，DSS 使用遮挡图可解释性方法为机器学习的“黑匣子”问题提供了解决方案，从而提高了决策透明度。其设计可适应使用成像数据的其他疾病，凸显了其广泛的医疗保健潜力。通过提供一种创新且可解释的改进疾病管理工具，本研究有助于促进更好的患者护理和治疗结果。关键词：神经系统疾病、阿尔茨海默病、决策支持系统、疾病管理、机器学习、卷积神经网络。
声光世纪：从早期发现到……
图5。在远程声音测量的回响房间内的三维声场。A和B：实验设置。LDV（B，灰色框）用于获取由扬声器辐射的声场（A，Black Box）辐射的声场的声音测量。声场在正方形的permid体积（红色）上顺序扫描。在1×0.5-×0.5-m 3矩形体积（b，虚线）中重建声场，声压在与该体积的三个侧面的三个平面上显示。c-f：随着时间的推移，声压的四个快照。c：从源到达的声音。d：波前旅行。e：两次反射，一个从墙壁上，一个从地板上进行。f：两种反射之间的干扰模式。颜色图表示声压的幅度。从Verburg和Fernandez-Grande（2021）复制，经美国物理学会的许可，版权2021。
人工智能有助于早期发现心脏和NBSP
6。Verbrugge FH，Reddy YNV，Sorimachi H，Omote K，Carter RE，Borlaug BA。诊断评分可预测因保留的射血分数而导致心力衰竭的患者的发病率和死亡率。EUR J心脏失败。2021; 23（6）：954 - 963。
植被期间早期发现农业植物疾病的智能系统
摘要。本文提出了一个智能系统，用于在植被期间早期发现农业植物疾病。拟议的智能系统允许在早期发现三种类型的小麦疾病，尤其是黄生锈病，白粉病和septoria，并通过将有害化学物质仅在病植物上喷洒有害化学物质来显着改善土壤和生态。提出的疾病检测方法是基于基于C ++编程语言的Pycharm程序的卷积神经网络（CNN）的结构。智能系统的基本结构由Raspberry Pi 4模块，Raspberry Pi摄像头V2，蜂鸣器，HC-SR04距离传感器，转子驱动器，AC电机，电源，电源，继电器微电机和一些数字设备组成。关键字：植物性疾病，小麦，面粉露，黄点，septoria，图像，智能系统，传感器，神经网络，算法，微电子学，数字设备，框图。