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World File Search System疾病诊断
利用便携式脑电图筛查阿尔茨海默病的病理：神经退行性疾病诊断方法的进步
全球有超过 5500 万人患有痴呆症，目前与痴呆症相关的年度费用估计为 1.3 万亿美元。此外，患者数量和相关费用还将继续增加 (1)。痴呆症已成为全世界严重的社会和经济问题，因此需要紧急解决。2021 年，美国食品药品监督管理局 (FDA) 加速批准了针对淀粉样蛋白 β (A b ) 聚集体的单克隆抗体 aducanumab，这是首个获批直接针对阿尔茨海默病 (AD) 核心病理生理的药物。此后，FDA 还在 2023 年传统批准了第二种针对 AD 基本病理生理的药物 lecanemab-irmb。这些批准开创了 AD 研究、早期生物标志物支持的诊断和生物特异性治疗的新时代 (2)。最近一项使用正电子发射断层扫描 (PET) 的研究显示，在先前诊断为 AD 的患者中，A b 聚集体的阳性率仅为 63.8% ( 3 )。临床上 AD 诊断并不总是依赖于通过脑脊液 (CSF) 测定或 PET 确认的 AD 病理存在（即 AD 生物标志物阳性）；理想情况下，这些应该是开始疾病改良疗法的先决条件 ( 2 )。生物标志物的识别可能是侵入性的或昂贵的，并且只能在拥有最先进设备的医院进行 ( 4 )。这些局限性凸显了在迅速增长的痴呆症患者群体中广泛用于筛查的筛查评估的必要性。脑电图 (EEG) 是一种用于在临床实践中识别生物标志物而不受这些限制的工具。 EEG 信号源自电磁场，源于宏观尺度上皮质神经元的相互作用 ( 5 )。因此，EEG 被视为确定痴呆相关疾病中突触功能障碍和恶化的功能性生物标志物的主要候选方法 ( 6 )。EEG 是一种非侵入性方法，以其经济实惠、广泛可用和对大脑功能状态的敏感性而闻名 ( 7 )。最近，EEG 已被用作筛查和辅助诊断痴呆症的有前途的检查方法 ( 8 )，并产生与神经退行性疾病相关的神经生理学发现 ( 7 )。
生成对抗网络在基于结构和功能 MRI 的脑部疾病诊断分类中的应用综述
基于结构和功能 MRI（磁共振成像）的机器学习诊断分类一直很有前景，但要发挥其潜力还面临许多障碍。虽然传统的机器学习模型无法捕捉复杂的非线性映射，但深度学习模型往往会过度拟合模型。这是因为神经影像学中存在数据稀缺和类别不平衡的问题；从人类受试者那里获取数据的成本很高，在临床人群中更是如此。由于生成对抗网络 (GAN) 能够通过学习底层分布来增强数据，因此它为这个问题提供了一个潜在的解决方案。在这里，我们提供了 GAN 的方法入门，并回顾了 GAN 在从神经影像数据（例如功能性 MRI）中对精神健康障碍进行分类的应用，并展示了迄今为止取得的进展。我们还强调了尚未解决的方法论和可解释性方面的差距。这为该领域如何向前发展提供了方向。我们认为，由于用户有多种方法可供选择，因此用户与方法开发人员进行互动至关重要，以便后者可以根据用户的需求定制其开发。神经成像领域的方法开发人员和用户之间的这种结合可以丰富该领域。
实验室测试在疾病诊断中的作用
实验室测试在各种疾病的诊断和管理中很重要。这项全面的综述通过分析现有文献和研究来研究实验室测试在疾病诊断中的重要性。这项研究利用二级数据来源详细概述了实验室测试在识别和监测不同健康状况中的作用。审查首先讨论了医学实践中常用的各种实验室测试，包括血液检查，成像研究和基因检测。然后，它探讨了实验室测试在诊断多种疾病（包括慢性病和癌症）中的重要性。审查还强调了实验室测试在疾病筛查，监测治疗功效和预测疾病进展中的作用。此外，审查还解决了与实验室测试相关的挑战和局限性，例如假阳性和假阴性结果，有限的测试可用性和成本限制。它还讨论了医疗保健提供者对实验室测试结果的准确解释，以确保适当的临床决策。总体而言，这篇综述强调了实验室测试在疾病诊断和管理中的关键作用，并强调了对实验室技术的持续研究和进步以增强医疗保健结果的需求。
评论：心血管疾病诊断和预测的机器学习和数据挖掘方法
简介：心血管疾病（CVD）是全球死亡的最常见原因，其患病率在低资源环境中以及收入较低的人中正在上升。目标：机器学习（ML）算法正在迅速发展并在CVD诊断和治疗决策的医疗程序中实施。每天，医疗保健业务都会创建大量数据。但是，大多数使用不足。从这些数据集中提取知识或其他用途的有效技术很少。方法：ML正在全世界的医疗保健行业应用。在健康数据集中，ML方法可用于预防运动障碍和心脏病。结果：此类重要信息的启示使研究人员可以对如何使用适当的治疗和诊断来获得特定患者的重大见解。研究人员使用各种ML方法研究了大量复杂的医疗保健数据，从而改善了疾病预测中的医疗保健专业人员。结论：这项研究的目的是总结使用机器学习和数据挖掘技术预测心脏病的一些当前研究，分析所采用的各种采矿算法组合，并确定哪些技术是有用且有效的。还考虑了预测系统中未来的方向。
神经损伤和神经退行性疾病诊断
问题，例如阿尔茨海默氏病等慢性神经退行性疾病的发生率和急性神经损伤，例如中风，随着全球人群的寿命更长的寿命而增加。但是，这些疾病/疾病很难诊断为需要昂贵的基础设施（脑成像）和/或评估多年。早期诊断会带来独特的治疗干预机会和更好的患者预后。
MKECL：医学知识增强的对比度学习，用于几次疾病诊断
抽象人工智能（AI）辅助疾病预测由于其支持临床决策的能力而获得了广泛的研究兴趣。现有作品主要将疾病预测作为多标签分类问题，并使用历史电子病历（EMR）来培训监督模型。然而，在现实世界中，这种纯粹的数据驱动方法提出了两个主要挑战：1）长尾巴问题：常见疾病的EMR过多，并且对于罕见疾病的EMR不足，因此对不平衡的数据集进行培训可能会导致在诊断中忽略偏见模型的偏见模型； 2）很容易误诊疾病：某些疾病很容易区分，而另一些疾病则更加困难。一般分类模型而不强调容易诊断的疾病可能会产生错误的预测。为了解决这两个问题，我们在本文中提出了一种医学知识增强的对比学习方法（MKECL）方法。MKECL将医学知识图和医学许可考试纳入建模中，以弥补有关稀有疾病的足够信息；为了处理难以诊断的疾病，MKECL引入了一种对比度学习策略，以分离容易被误诊的疾病。此外，我们建立了一个名为Jarvis-D的新基准，其中包含从各种医院收集的临床EMR。对实际临床EMR的实验表明，拟议的MKECL优于现有的疾病预测方法，尤其是在几乎没有射击和零拍的情况下。
统一卷积稀疏变换器用于脑电图原始数据的疾病诊断、监测、药物开发和治疗效果预测
简单总结：脑电图为大脑活动提供了宝贵的见解，具有多种医疗用途，包括诊断、监测、药物发现和治疗评估。我们提出了一种人工智能模型，该模型经过独特优化，通过直接处理原始数据来分析脑电图信号。该模型通过空间通道注意和稀疏变压器编码等专用组件捕获脑电图中复杂的空间和时间模式。经过广泛评估，我们的模型在检测脑部疾病和分类精神药物方面表现出很高的准确性。通过自动学习原始脑电图数据的表示，它可以很好地适应疾病、受试者和任务。该模型的端到端学习能力和任务多功能性构成了一个强大且广泛适用的自动脑电图分析解决方案。我们相信它有潜力显著推进基于脑电图的诊断和个性化医疗。
人工智能对心血管疾病诊断的影响：ifra Chaudhary 1,2，Hassan Anwar 3，1病理学系
决策，全部不依赖明确的编程说明。在心脏病诊断的背景下，可以使用ML分析患者的各种健康指标，例如性别，年龄，家族病史，胆固醇水平，血压和生活方式因素5。此分析有助于开发可以估计个体心脏病风险的预测模型，最终促进早期诊断和干预措施6。深度学习（DL）是ML的一个子集，在最近引起了极大的关注，因为它的能力有效，有效地处理了大型数据集7。dl算法利用人工神经网络创建输入数据的层次表示，从本质上模仿了人类大脑的结构和功能8。在心脏病诊断中，DL可以分析超声心动图，心电图和血管造影等医学图像，以检测患者心脏异常，例如冠状动脉缩小，心脏瓣膜功能障碍或心律失常9。图1表示AI在CVD疾病中的作用。图1：人工智能在心血管疾病中的潜力
BSC_CON_2.02基因测试：遗传疾病诊断的外显子组和基因组测序原始政策日期：2022年6月1日生效日期：MA
1。可用时至少有3代的完整家族史（或符号为何不符号）2。概率表3的完整详细描述。任何以前的基因检测结果（例如染色体微阵列/CMA，单基因或小面板）4。如果没有进行过以前的测试，则该成员的临床表现不符合良好描述的综合征，该综合征（例如，可以进行特定的测试（例如，单基因测试，CMA））5。外显子测试可能避免的任何侵入性测试6。为什么遗传病因可能是临床和历史发现II的可能解释。标准基因组测序（81425，81426，81427，0209U，0212U，0213U，0265U，0267U）被认为是研究的。iii。重复上述适应症的重复标准外显子组测序（不是重新分析*）可能是
Lim - 表观遗传学在头部疾病诊断和预后中的应用......
缩写：AcCC，腺泡细胞癌；AdCC，腺样囊性癌；EOLP，糜烂性口腔扁平苔藓；F，冰冻；Fe，女性；FFPE，福尔马林固定石蜡包埋；FoM，口底；HNSCC，头颈部鳞状细胞癌；HPV，人乳头瘤病毒；M，男性；MEC，粘液表皮样癌；N，数量；NEOLP，非糜烂性口腔扁平苔藓；NR，未报告；OKC，口腔角化囊肿；OL，口腔白斑；OLP，口腔扁平苔藓；OP，口腔癌前病变；OPSCC，口咽鳞状细胞癌；OSCC，口腔鳞状细胞癌；PA，多形性腺瘤；PBMC，外周血单核细胞；R，范围；rOSCC，复发性口腔鳞状细胞癌； SGT，涎腺肿瘤；WA，沃辛瘤。