XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System细微
![arXiv:2304.14919v1 [eess.SP] 2023 年 4 月 26 日](/simg/e\e6ec1b3829732dbc1ce8187ace6d88e29d133d95.webp)
arXiv:2304.14919v1 [eess.SP] 2023 年 4 月 26 日
基于连续脑电图 (cEEG) 的视觉频谱表示的患者独立癫痫活动检测已广泛用于诊断癫痫。然而，由于不同受试者、通道和时间点的细微变化，精确检测仍然是一项相当大的挑战。因此，捕获与高频纹理信息相关的脑电图模式的细粒度、判别性特征尚未解决。在这项工作中，我们提出了散射变压器 (ScatterFormer)，这是一种基于不变散射变换的分层变压器，它特别关注细微特征。特别是，解缠结的频率感知注意力 (FAA) 使变压器能够捕获具有临床信息的高频成分，基于多通道脑电图信号的视觉编码提供了一种新的临床可解释性。在两个不同的癫痫样检测任务上的评估证明了我们方法的有效性。我们提出的模型在 Rolandic 癫痫患者中实现了 98.14% 和 96.39% 的中位 AUCROC 和准确率。在新生儿癫痫发作检测基准上，其平均 AUCROC 比最先进的方法高出 9%。
理学学士学位（微生物学）B.Sc. （...
微生物学是对肉眼看不见的多种生物体的研究。用于研究和操纵这些细微的生物体的方法与其他有机体不同。Microbiologologists是护理人员的医疗保健专业人员，可以帮助维持良好的健康生物体健康和健康的生物健康生物的健康风格。微生物学用于日常生活的许多方面，包括粮食生产，生物降解，商业产品的生产和基因工程。
ChatGPT-4 在医疗 AI 模型比较中表现优于其他模型
简单问题需要基础知识，而难题则需要详细了解，并能够识别相似医学概念之间的细微差异。中等难度的问题需要稍微多一点的基本信息。研究人员使用现有的临床数据标准来评估临床代码，使他们能够区分医学概念，以完成诸如医学编码实践、总结、自动计费等任务。
人工智能在提高患者诊断的准确性和效率方面的作用。
人工智能 (AI) 曾经只存在于科幻小说中，如今已牢牢扎根于现代医学领域，彻底改变了患者的诊断方式。凭借其处理大量数据、识别细微模式和做出精确预测的能力，AI 正在成为寻求更准确、更有效的患者诊断的强大盟友。本文将踏上 AI 与医疗保健的交汇之旅，揭示 AI 在提高患者诊断的准确性和效率方面发挥的变革性作用。AI 在医疗保健领域的发展历程可谓非同寻常。从最初在医学成像中的应用到如今进军各种医学专业，AI 的发展反映了对创新的不懈追求以及利用技术改善患者护理的承诺。AI 能力的核心在于其数据分析能力。AI 算法可以以惊人的速度和精度筛选大量数据集，包括电子健康记录、医学图像、基因组图谱，甚至可穿戴设备数据。这种分析能力使人工智能能够识别出细微的异常和相关性，甚至最敏锐的人类观察者也可能无法发现这些异常和相关性 [1]。
AI在早期疾病检测和诊断中的作用。
癌症是全球死亡的主要原因，早期发现对于提高存活率至关重要。AI在最早的阶段（通常在症状表现出来）表现出巨大的希望。AI系统可以分析遗传数据，生物标志物和医学图像，以检测与癌变相关的模式。 例如，在乳腺癌中，已经对AI工具进行了训练，以识别乳房X线照片的细微变化，这些乳房X线照片表明存在肿瘤的存在，有时在它们通过传统筛查方法可检测的几年之前。 这种早期检测允许减少侵入性治疗，并显着改善患者的预后[3]。AI系统可以分析遗传数据，生物标志物和医学图像，以检测与癌变相关的模式。例如，在乳腺癌中，已经对AI工具进行了训练，以识别乳房X线照片的细微变化，这些乳房X线照片表明存在肿瘤的存在，有时在它们通过传统筛查方法可检测的几年之前。这种早期检测允许减少侵入性治疗，并显着改善患者的预后[3]。
基因组的版本：正在进行的革命
随机和十字架，今天，我们开发了具有显着精确度的工具，使您可以在底部进行细微的修改DNA。我们不再信任机会，我们可以准确地决定要在基因组中进行的修改，并以更好的结果安全，因为我们确切地知道了我们的工作，而今天我们在现场拥有的大多数植物都是通过电离射线轰炸而随机产生的，然后我们只是选择了具有感兴趣的特性的工厂。
i-ome®发现：精度的力量
在精密医学的背景下，体液抗体的测量至关重要（1-3）。这些免疫蛋白是早期作为疾病的直接表现而产生的。抗体的子类，称为自身抗体，靶向自动抗原。自身抗体可以用作自身免疫性疾病，癌症和其他病理状况的关键生物标记。自身抗体的详细分析允许对个体水平的免疫系统动态有细微的了解，有助于疾病诊断，患者分层和监测治疗结果。
ORIGINALA RT ICLEA 功能性脑网络功能障碍的全脑和跨诊断视角
多种精神障碍都与静息状态功能网络改变有关，而静息状态功能网络改变被认为是导致精神疾病认知变化的原因。这些观察结果似乎支持了精神疾病导致大脑系统大规模破坏的理论。然而，现有的方法只分离了网络组织的差异，而没有将这些差异放在广泛的全脑视角中。使用图距离方法（连接组范围的相似性），我们发现，患有和不患有各种精神疾病的个体群体的全脑静息状态功能网络组织高度相似。在自闭症谱系障碍、注意力缺陷多动障碍和精神分裂症中都观察到了这种相似性。尽管如此，网络图距离的细微差异可以预测诊断，这表明虽然功能连接组在健康和疾病之间差异不大，但这些差异是有用的。这些结果表明，需要重新评估精神疾病的神经认知理论，因为细微的功能性大脑网络变化在一系列精神疾病的产生中发挥着作用。如此小的网络改变表明，对大脑网络组织进行微小的、有针对性的改变可能会为各种精神障碍带来有意义的改善。