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心脏疾病诊断 - 使用 - 诊断 - 与...
摘要：治疗医疗数据的进步每天都会显着增长。准确的数据分类模型可以帮助确定患者疾病并诊断医疗领域的疾病严重程度，从而减轻医生的治疗负担。尽管如此，医疗数据分析列出了由于不确定性，各种测量和数据的高维度之间的相关性而引起的挑战。这些挑战负担统计分类模型。机器学习（ML）和数据挖掘方法已被证明在近年来有效地了解了这些方面的重要性。这项研究采用了名为决策树（DT）的众所周知的监督学习分类模型。dt是一种典型的树结构，由中央节点，连接的分支以及内部和末端节点组成。在每个节点中，我们都必须做出决定，例如基于规则的系统。这种类型的模型可帮助研究人员和医生更好地诊断疾病。为了降低所提出的DT的复杂性，我们使用特征选择（FS）方法探索了更简单的诊断模型，其因素较少。此概念将有助于减少数据收集阶段。在开发的DT和其他各种ML模型之间进行了比较分析，例如Logistic回归（LR），支持向量机（SVM）和Gaussian Naive Bayes（GNB），以证明已开发模型的有效性。DT模型的结果建立了93.78％的明显精度，ROC值为0.94，比其他算法比其他算法。开发的DT模型提供了有希望的结果，并可以帮助诊断心脏病。
出版详情：Liu, T., Tsang, W., Huang, F., Lau, OY, Chen, Y., Sheng, J., Guo, Y., Akinwunmi, B., Zhang, C. JP., & Ming, W.-K. (2021). 中国 SARS-CoV-2 大流行期间患者对人工智能应用与临床医生在疾病诊断中的偏好：离散选择实验。《医学互联网研究杂志》，23(2)，文章 e22841。https://doi.org/10.2196/22841
背景：误诊、乱收费、排队、诊所等待时间长等是全球医疗行业长期存在的现象。这些因素可能导致患者对临床医生误诊的焦虑。然而，随着大数据在生物医学和医疗保健界的使用日益增长，人工智能 (Al) 诊断技术的性能正在提高，可以帮助避免医疗实践错误，包括在当前 COVID-19 的情况下。目的：本研究旨在在中国 COVID-19 疫情的背景下，从人工智能诊断与临床医生的不同角度可视化和衡量患者的异质偏好。我们还旨在说明离散选择实验 (DCE) 潜在类别的不同决策因素，以及人工智能技术在 SARS-CoV-2 大流行期间及未来判断和管理中的应用前景。方法：DCE 方法是本文应用的主要分析方法。我们假设了诊断方法、门诊等候时间、诊断时间、准确率、诊断后随访、诊断费用等不同维度的属性，并形成问卷。利用 DCE 问卷收集的数据，应用 Sawtooth 软件对数据集构建了广义多项逻辑 (GMNL) 模型、混合逻辑模型和潜在类别模型。此外，我们计算了变量的系数、标准误差、P 值和优势比 (OR)，并形成效用报告以呈现属性的重要性和加权百分比。结果：无论临床医生的描述如何，共有 55.8% 的受访者 (767 人中的 428 人) 选择了 AI 诊断。在 GMNL 模型中，我们发现人们最喜欢 100% 的准确率 (OR 4.548, 95% CI 4.048-5.110, P <.001)。对于潜在类别模型，最容易接受的模型由 3 个潜在类别的受访者组成。影响最大、百分比权重最高的属性是诊断的准确性（总体为 39.29%）和费用（总体为 21.69%），尤其是对诊断“准确性”属性的偏好，该属性在各个类别中保持不变。对于第 1 类和第 3 类，人们更喜欢 AI + 临床医生的方法（第 1 类：OR 1.247，95% CI 1.036-1.463，P <.001；第 3 类：OR 1.958，95% CI
引文：Shirali B、Nasrollahi M、Ali Jalali M。人工智能在口腔和牙科疾病诊断和预测中的应用：系统评价。伊朗生物医学杂志 2024；28(7): 133。
简介：人工智能（AI）作为医学领域的一项先进技术发挥着至关重要的作用，尤其是在诊断和预测口腔和牙科疾病方面。人工智能算法和模型可以高精度、快速地分析和预测口腔和牙科疾病。本研究的目的是研究人工智能在口腔和牙科疾病诊断和预测中的应用。搜索策略：这项系统评价于 2024 年进行，关键词为“AI”、“诊断”、“预测”、“口腔疾病”和“牙科疾病”。在可靠的数据库中搜索关键词，包括 PubMed、Web of Science 和 Google Scholar 搜索引擎，没有时间限制。为了确保搜索结果的完整性，检查了文章的来源，在从 endnote 软件中删除重复的标题并检查标题和摘要后，使用 JBi 工具检查了相关文章。在审查了文章的质量后，记录了清单中的发现。结果：共审查了 2,710 篇文章，选择了 12 篇相关文章。研究结果表明，AI 可以帮助诊断和预测口腔和牙科疾病。通过对医学图像的分析，机器学习模型可以检测出异常模式和危险疾病，例如口腔癌。它们还可以利用有关既往疾病及其症状的数据来发现表明某些疾病发生的模式，例如拥挤和牙龈疾病。结论与讨论：根据获得的研究结果，使用 AI 诊断和预测口腔和牙科疾病可以改善疾病的诊断和治疗，提高口腔和牙科医疗服务的质量。这项技术还可以帮助医生和牙医，提供建议和支持。但是，需要不断更新和改进 AI 模型。
适体：有希望的疾病诊断和治疗工具
摘要：适体是短的，单链的DNA或RNA（ssDNA或SSRNA）生物分子，可以选择性地与特定受体相连，包括蛋白质，肽，碳水化合物，小分子，危险化学物质和活细胞。在过去的十年中，适体开始从基本研究转向各种工业应用。诊断的创建比临床应用的开发更为普遍，因为改善适体的体内稳定性和药代动力学进行诊断测试不需要重大修改。基于越来越多的注意力，由于体外选择技术的进步，通过指数富集（SELEX）的系统进化，生成适体的助学剂的功效已改善。许多疾病，包括分枝杆菌结核病，treponema pallidum，新颖的冠状病毒，艾滋病毒，粘液等，对人们的福祉揭示了很大的威胁，并在社会上赋予了重要的社会经济能力。因此，对病原体的初始和精确诊断对于及时和成功的治疗至关重要。由于缺乏可靠的探针来识别感染的生物学标志物，在分子和纳米级处检测到人类感染性疾病一直非常困惑。通过指数富集对配体的选择性生长，一组具有高特异性和敏感性称为适体的塑性寡核苷酸，在体外测试（SELEX）。越来越多的药物适体目前是临床前研究或临床试验的主题。随着基于SELEX的Aptamer筛选技术的持续发展，适体应用程序的范围已大大扩展。本文回顾了生物医学中核酸适体的演变，特别强调了它们如何用于诊断传染病。本文讨论了用于治疗包括冠状病毒在内的各种疾病的治疗适体的创建和评估。但是，适体技术的重大状态受到了几种技术限制，这些技术限制阻碍了创新的适体通过诊所的通行，并使适体业务变得更加困难。本综述主要集中在克服障碍的方法上，阻碍了适体在诊断和治疗方面的广泛部署，以及可能会大大扩展适体使用范围并为几位研究人员提供未来方向的策略。
使用多层感知神经网络和BAT优化算法来增强皮肤疾病诊断
Hasanain Hayder Razzaq doi：https：//doi.org/10.33545/2707661x.2024.v5.i2b.102抽象的皮肤癌源自构成皮肤主要成分的细胞。这些细胞生长，分裂形成新细胞，并随着老化和死亡而替换旧细胞。然而，这个过程有时会出现故障，导致产生不必要的新细胞或旧细胞死亡，从而导致大量被称为肿瘤的组织。在这项研究中，我们专注于使用公开可用的ISIC数据集中的皮肤图像诊断七种类型的皮肤病。作为一种创新，采用了一种称为Google Net的卷积神经网络体系结构，以进行最佳特征提取。随后，使用带有传输学习的三层感知器网络对特征进行了分类。在分类之前，使用BAT优化算法在单独的特征选择阶段选择有效特征。然后将这些优化的特征送入感知到的网络进行分类。所提出的方法的准确性为98％，与基线方法相比，提高了5％。关键字：皮肤疾病，感知到神经网络，蝙蝠优化算法1。引入匹配治疗方法以诊断速度和准确性对当今医学界患者的生活质量和治疗结果至关重要。由于皮肤癌和皮肤疾病中有分化模式和类似症状的错误的机会很高，因此诊断提出了挑战。dl辅助皮肤科医生以0.87的AUC实现了最佳性能。常规的诊断方法大部分时间都取决于专家的经验，有时结果是错误的且耗时的。因此，这种情况证明了在皮肤图像分析的这一领域中改进的技术的依赖性，以提高诊断精度[1]。在这种情况下，人工智能技术，尤其是神经网络，赋予医学成像中自动化和有效分析的可能性。仍然，挑战仍然存在于最佳特征选择和减少计算复杂性。这项工作提出了一个具有多层感知神经网络和BAT优化算法的模型，以有效地解决并为皮肤疾病诊断提供准确的解决方案[2,3]，这些问题需要在现实生活中解决方案中解决方案。已经完成了各种工作以提高皮肤病诊断的性能。在研究中，黑色素瘤危险使用了在皮肤镜图像训练的DL模型。dl算法表现出很高的诊断精度，并证明它们可以与经验丰富的皮肤科医生达成平等。当前的研究的目的是批判性地评估DL在诊断黑色素瘤并探索其与皮肤科医生的相互作用方面的性能。通过多个数据库进行系统搜索确定了37项研究，其中27个具有足够的数据将其包括在荟萃分析中。结果：DL特异性的灵敏度为82％，为87％，AUC为0.92。与皮肤科医生相比，DL模型的表现更好，AUC为0.87，而皮肤科医生的AUC为0.83。这些发现表明，DL可以在黑色素瘤诊断中支持皮肤科医生，尽管进一步的大规模研究对于克服医学AI诊断的挑战是必要的。
植物疾病诊断和监测的进步
植物疾病对全球粮食安全构成了重大威胁，从而造成了巨大的收益率损失和经济影响。早期检测和有效监测对于管理植物疾病至关重要，但是传统的诊断方法，例如视觉检查，血清学测试和分子测定法，敏感性，特异性和可伸缩性方面面临限制。近年来，诊断和监视技术的进步彻底改变了植物健康管理。下一代测序（NGS）可实现全面的病原体分析，而基于CRISPR的诊断可快速而高度具体的检测。同样，生物传感器和便携式设备提供现场诊断，机器学习和AI应用程序增强了对复杂数据集的分析，从而支持自动化疾病识别和预测性建模。同时，通过遥感技术（包括卫星和无人驾驶汽车（UAV））进行疾病监测的进步，实现了对农作物健康的大规模，实时监测，检测疾病暴发并促进目标干预措施。将这些不同的技术整合到多平台系统中，为植物疾病管理提供了一种整体方法，结合了分子诊断，环境监测和数字平台，以支持数据驱动的决策。仍然存在一些挑战，包括高成本，技术复杂性以及对标准化数据集成的需求。解决这些障碍对于确保这些技术在各种农业系统中，尤其是在资源有限的环境中都可以访问且有效。1。未来的研究应着重于提高这些工具的鲁棒性，可负担性和可扩展性，同时促进跨学科的合作。关键词：植物疾病；诊断； crispr;遥感;生物传感器。引言1.1植物疾病管理
社论：深度学习方法及其在神经和精神疾病诊断中的脑成像应用
基于神经影像学的生物标志物已广泛用于治疗各种神经和精神疾病，尽管在个体层面上基于脑图像的准确诊断仍然难以实现（Masdeu，2011；Sui 等人，2020）。近年来，深度学习技术在计算机视觉和自然语言处理等领域取得了显著成功，因为它们能够从大量数据中学习复杂的模式（Zhang 等人，2020；Quaak 等人，2021）。将深度学习应用于神经影像辅助诊断虽然前景光明，但也面临着诸如数据标记不足、解释困难、数据异质性和多模态集成等挑战（Yan 等人，2022）。本研究主题重点介绍了使用神经影像学治疗脑部疾病的前沿深度学习研究的开发和应用，标志着为应对这些挑战而做出的集体努力。研究主题包括脑肿瘤（Chen 等人；Zhang 等人）和痴呆（Ma 等人）亚型的鉴别诊断、早期检测（Lang 等人；Huang 等人；Chattopadhyay 等人；Nie 等人；Liu 等人）和神经系统和神经精神疾病的干预（Yu 和 Fang）以及颅内液体分割（Puzio 等人）。采用了各种神经成像模式，包括结构磁共振成像 (MRI)、扩散张量成像 (DTI)、功能磁共振成像 (fMRI)、脑电图 (EEG) 和计算机断层扫描 (CT)。开发和评估了各种先进的深度神经网络架构，包括卷积和图神经网络 (CNN、GNN)、多模态神经成像特征融合、视觉转换器和复合架构。
心血管疾病诊断：使用机器学习和深度学习模型的整体方法
抽象背景在全球范围内心血管疾病的发病率和死亡率是医疗保健行业的主要问题。精确预测心血管疾病至关重要，机器学习和深度学习的使用可以帮助决策和增强预测能力。目的本文的目的是通过结合机器学习和深度学习来引入一种用于精确心血管疾病预测的模型。方法，除本地收集的数据集外，具有70,000和1190记录的两个公共心脏病分类数据集，我们的实验中使用了600个记录。然后，本文提出了一种使用机器学习和深度学习的模型。除了KNN和XGB之外，提议的模型采用了CNN和LSTM作为深度学习模型的代表，作为机器学习模型的代表。每个分类器定义了输出类，然后将多数投票用作整体学习者来预测最终的输出类。结果，根据所有数据集的所有评估指标，提出的模型获得了最高分类性能，这表明其在预测心血管疾病的可能性方面的适用性和可靠性。关键词心脏，心血管疾病，机器学习，深度学习，组合模型
疾病诊断中的RNA测序
气候变化深刻地影响了组织的季节性活动的时机，称为物候。气候变化的影响不是单一的；它也受植物物候的影响，因为植物修改了大气成分和气候过程。这种相互作用的一个重要方面是将地球表面，大气和气候联系起来的生物挥发性有机化合物（BVOC）的发射。BVOC排放表现出显着的昼夜和季节性变化，因此被认为是必不可少的物质特征。了解植物物候与气候之间的相互作用产生的动态平衡，本综述在理解植物物候基础的分子机制及其与气候的相互作用方面提出了最新进展。我们提供了研究分子候物候，全基因组基因表达分析的研究概述，以及这些研究如何彻底改变物候概念，将其从可观察的性状转移到动态性