XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System认知障碍
转变感知：探索认知障碍者的生成AI的多方面潜力
背景：生成人工智能（Genai）的出现为重新定义人格和认知障碍的概念提供了前所未有的机会，有可能增强认知障碍者在社会中的包容和参与。目标：我们旨在探索Genai在重塑认知障碍，消除社会障碍以及促进认知障碍者社会参与方面的变革潜力。方法：这项研究是对残疾研究，人工智能（AI）伦理和计算机科学中当前文献的批判性评论，它整合了残疾理论和技术哲学的见解。分析的重点是两个关键方面：Genai作为反映社会价值观和偏见的社会镜，而Genai是认知障碍者的认知伴侣。结果：本文提出了一个理论框架，以理解Genai对认知障碍感知的影响。它引入了Genai作为一种“社会镜子”的概念，它反映并有可能放大社会偏见，并作为“认知副本”，在日常任务，社交互动和环境导航中提供个性化的帮助。本文还提出了一种新的协议，用于开发根据认知障碍个人需求量身定制的AI系统，强调用户参与，道德考虑以及解决Genai带来的机遇和挑战的需求。结论：尽管Genai具有促进认知障碍个体的包容和授权的巨大潜力，但意识到这种潜力需要改变社会态度和发展实践。本文呼吁在Genai技术的开发和实施中与残疾人社区进行跨学科的合作和密切合作伙伴关系。意识到Genai在促进认知障碍个人的包容和赋权的潜力需要多方面的方法。这涉及社会态度的转变，包括残疾人社区的需求和观点的包容性AI发展实践以及持续的跨学科合作。本文强调了谨慎行事的重要性，认识到Genai技术的变革性可能性的道德复杂性和潜在风险。
主要神经认知障碍中精神病的遗传和神经生物学方面
精神症状在神经认知或痴呆症疾病中经常出现。 div>精神病症状，主要是幻觉和妄想，可能会出现多达50％的病例，从而影响发病率和死亡率。 div>开始涉及一些遗传，神经生物学和环境因素。 div>对人类开发的主要文章的叙述性回顾，该文章分析了痴呆症精神病的遗传和神经生物学基础。 div>有遗传风险变异用于表现痴呆症的精神病。 div>正在讨论它与精神分裂症，痴呆和其他神经退行性疾病的遗传风险变异的关系。 div>候选基因的研究发现，在COMT，SLC6A4，APOE，HTR2A和HTR2C等基因的痴呆症中与痴呆症中的精神病有关。 div>同时，完整的基因组关联研究发现了位于PPP6和SUMF1中的风险变异。 div>表观遗传学研究很少，但发现痴呆症和精神病患者的甲基瘤差异。 div>另一方面，已经描述了胆碱能，血清素能，多巴胺能和GABA能神经传递系统的改变，以及兴奋性抑制性平衡。 div>从解剖学和功能的角度来看，几个区域发生了变化，主要在额叶区域以及处理和感觉整合的其他领域。 div>最后，描述了认知改变在妄想的起源和维持中的影响。 div>同样，与阴谋讨论了现象学重叠。 div>有多种遗传，神经生物学，结构和认知因素会影响痴呆症患者的妄想和幻觉的出现。 div>需要更多的研究才能了解痴呆症中精神病的病理生理学。 div>这种方法可以支持对精神病的理解，因为它是一个经诊断的实体。 div>
联邦学习用于预测轻度认知障碍对痴呆症转化
摘要 - 痴呆症是一种渐进疾病，会损害个人的认知健康和日常功能，而轻度认知障碍（MCI）通常是其前体。对MCI到止血转换的预测进行了充分的研究，但是以前的研究几乎一直集中在传统的机器学习（ML）（基于基于的方法）上，这些方法可以重新分享敏感的临床信息以培训预测模型。本研究提出了一种使用联邦学习（FL）进行隐私增强解决方案，以训练MCI-to-Dementia转换的预测模型，而无需共享敏感数据，掌握社会人口统计学和认知指标。我们模拟并比较了两个网络体系结构，即点对点（P2P）和客户端服务器，以实现协作学习。我们的结果表明，FL具有与集中式ML相当的预测性能，并且每个临床部位在没有共享本地数据的情况下显示出相似的表现。此外，FL模型的预测性能优于未经协作的训练的特定地点模型。这项工作强调了FL可以消除对数据共享的需求，而不会损害模型功效。
用以下方法表征痴呆和轻度认知障碍的个性化神经病理学
。CC-BY-NC-ND 4.0 国际许可 它是根据作者/资助者提供的，他已授予 medRxiv 永久展示预印本的许可。（未经同行评审认证）
年龄与机器——大型语言模型对认知障碍的敏感性：横断面分析
自 2022 年底 ChatGPT 首次发布供免费在线使用以来，医学期刊上发表了无数研究，将人类医生的表现与这些超级计算机的表现进行了比较，这些超级计算机已经在人类已知的所有文本语料库上进行了“训练”。尽管大型语言模型有时会出错（例如，引用不存在的期刊文章），但它们在一系列医学考试中表现出色，在传统医学培训不同阶段的资格考试中得分超过人类医生。3 4 其中包括在欧洲核心心脏病学考试中胜过心脏病专家、在内科委员会考试中胜过以色列住院医师、在土耳其（理论）胸外科考试中胜过土耳其外科医生、在德国妇产科考试中胜过德国妇科医生。4-7 令我们非常痛心的是，它们甚至在神经病学委员会考试中胜过像我们这样的神经科医生。8
基因分析确定了与高血压相关的认知障碍相关的大脑结构
1 波兰克拉科夫雅盖隆大学医学院内科系，ul. Skarbowa 1, 31-121；2 英国爱丁堡大学女王医学研究所心血管科学中心，47 Little France Crescent, Edinburgh EH16 4TJ，英国；3 波兰克拉科夫雅盖隆大学医学院 OMICRON 医学基因组学中心，ul. Kopernika 7c, 31-034；4 意大利波齐利 IRCCS INM Neuromed 心血管神经病学和转化医学系，Via Atinense, 18, 86077；5 英国曼彻斯特大学生物、医学和健康学院医学院心血管科学系，46 Grafton Street, Manchester M13 9NT，英国； 6 罗马大学分子医学系，Viale Regina Elena, 291 - 00161 Roma，意大利；7 伦敦帝国理工学院公共卫生学院流行病学与生物统计学系，南肯辛顿校区，伦敦 SW7 2AZ，英国；8 约阿尼纳大学医学院卫生与流行病学系，约阿尼纳大学校园，邮政信箱：1186，451 10，约阿尼纳，希腊；9 生物医学研究系，分子生物学与生物技术研究所，希腊研究与技术基金会，大学校园 GR -451 15，约阿尼纳，希腊；10 威廉哈维研究所，NIHR 生物医学研究中心，伦敦玛丽女王大学，Charterhouse Square，伦敦 EC1M 6BQ，英国； 11 格拉斯哥大学感染与免疫学院、医学、兽医学和生命科学学院，英国格拉斯哥大学大道，邮编 G12 8QQ；12 那不勒斯费德里科二世大学医学和外科学院药学系，邮编 Via Domenico Montesano 49，邮编 80131 那不勒斯，意大利；13 英国爱丁堡大学英国痴呆症研究所临床脑科学中心，邮编 49 Little France Crescent，邮编 EH16 4SB；14 莱斯特大学心血管科学系，邮编 University Road，邮编 Leicester LE1 7RH，英国；15 NIHR 莱斯特生物医学研究中心，邮编 Glenfield 医院，邮编 Groby Road，邮编 Leicester LE3 9QP，英国；16 曼彻斯特大学 NHS 基金会曼彻斯特学术健康科学中心医学部，邮编 Oxford Road，邮编 Manchester M13 9WL，英国； 17 布里斯托医学院，布里斯托大学人口健康科学系，布里斯托皇后路，邮编 BS8 1QU，英国；18 布里斯托大学医学研究委员会综合流行病学部，布里斯托皇后路，邮编 BS8 1QU，英国
以与血管认知障碍相关的机制和相互作用的观点为中心的炎症
网络，因为它们包含有关CVD如何影响CD的见解以及VCI。我们为此使用了先前构建的网络（[11，12]）。我们以它们的替代构象丰富了这三个簇，并利用棱镜来预测构象之间的相互作用。我们分析了这些相互作用，并将突变映射到可能与疾病相关的突变的那些构象中。我们发现，与趋化因子相关和应力响应相关的途径富集，可能与VCI中的BBB失调有关[11]。我们以前的工作还提出了压力相关途径的相关性及其在BBB中的影响。我们提出了推定的VCI相关相互作用，例如NFKBIA-RELA和蛋白酶体复合物及其效果。我们发现哪些突变构象的相互作用可能影响VCI和
在交付期间的困难，脑心室增大和第一集的认知障碍
背景。患有精神病（FEP）第一事件的患者在疾病发作时表现出临床，认知和结构性脑异常。心室增大。产科异常性与患精神病的风险增加有关，也与齿状障碍和大脑结构异常有关。分娩过程中的困难与较高的出生窒息风险有关，导致大脑结构异常，例如与认知障碍有关的心室肿瘤。方法。，我们使用磁共振成像检查了142名FEP患者和123名健康对照参与者之间心室大小的差异。产科并发症。我们研究了两组的产科困难对心室大小的影响以及脑室大小与认知障碍之间的可能关系。结果。与健康对照相比， FEP患者的第三心室大小明显更大。 第三脑室增大与诊断（患者的较高体积）有关，在分娩过程中遇到困难（在有困难的受试者中较高），并且在分娩过程中遇到困难的患者中最高。 言语记忆与第三脑室与脑比显着相结合。 结论。 因此，产科综合可能会通过大脑结构的变化来促进精神病的发展。FEP患者的第三心室大小明显更大。第三脑室增大与诊断（患者的较高体积）有关，在分娩过程中遇到困难（在有困难的受试者中较高），并且在分娩过程中遇到困难的患者中最高。言语记忆与第三脑室与脑比显着相结合。结论。因此，产科综合可能会通过大脑结构的变化来促进精神病的发展。我们的结果表明，在分娩过程中的困难可能是精神分裂症历史上描述的心室增大的重要贡献。
年龄与机器——大型语言模型对认知障碍的敏感性：横断面分析
自 2022 年底 ChatGPT 首次发布供免费在线使用以来，医学期刊上发表了无数研究，将人类医生的表现与这些超级计算机的表现进行了比较，这些超级计算机已经在人类已知的所有文本语料库上进行了“训练”。尽管大型语言模型有时会出错（例如，引用不存在的期刊文章），但它们在一系列医学考试中表现出色，在传统医学培训不同阶段的资格考试中得分超过人类医生。3 4 其中包括在欧洲核心心脏病学考试中胜过心脏病专家、在内科委员会考试中胜过以色列住院医师、在土耳其（理论）胸外科考试中胜过土耳其外科医生、在德国妇产科考试中胜过德国妇科医生。4-7 令我们非常痛心的是，它们甚至在神经病学委员会考试中胜过像我们这样的神经科医生。8