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World File Search System诊断模型
Delta Dental 收购计划
口腔检查（包括专科医生评估）每年支付两次。针对特定问题或投诉的有限口腔评估也在同一日历年支付两次。 预防措施（清洁）每年支付两次。对于有牙周病史的个人，每年可支付两次额外的牙周维护程序。全口清创一生可支付一次。 氟化物治疗每年支付一次，适用于 19 岁以下的人。 咬翼片 X 光每年支付一次，全口 X 光（包括咬翼片 X 光）在任何五年期间支付一次。 16 岁之前，第一和第二恒磨牙咬合面的封闭剂每两年每颗牙齿支付一次。表面必须无腐烂和修复。 复合树脂（白色）修复是后牙的承保服务。 后牙的承保服务包括牙桥上的瓷和树脂饰面。 在任何五年期间，每颗牙齿需支付一次植入物和植入物相关服务。 自付额 – 每人每个福利年度总计 50 美元自付额，每个家庭每个福利年度的最高自付额为 150 美元。自付额不适用于诊断和预防服务、紧急姑息治疗、刷活组织检查、X 光、封闭剂、头颅测量片、照片、诊断模型和正畸服务（包括牙齿手术复位）。 最高支付额 – 所有服务每人每个福利年度总计 1,000 美元，诊断和预防服务、头颅测量片、照片、诊断模型和正畸服务（包括牙齿手术复位）除外。头颅测量片、照片、诊断模型和正畸服务（包括牙齿手术复位）每人一生总计 1,000 美元。等候期 – 重大/正畸服务有 12 个月的等候期。只有连续 12 个月加入牙科计划后，服务才会被承保。受抚养人年龄限制 – 受抚养人可承保至 26 岁。符合条件的人 – 当您的雇主或组织通知 Delta Dental 时，订户（您）有资格享受牙科福利。符合上述年龄要求的合法配偶和子女也可以选择享受福利。您和您的合格受抚养人必须至少投保 12 个月。如果承保在 12 个月后终止，您不得在终止日期起至少 12 个月的开放注册之前重新注册。您的受抚养人只有在您投保的情况下才可以投保（COBRA 除外），并且必须与您投保同一个计划。计划变更仅允许在开放注册期间进行，但如果变更是由于《国内税收法典》第 125 条定义的合格事件导致的，则可以随时撤销或更改选择。如果您和您的配偶均符合本合同的资格，您可以在自己的申请中同时登记为订户，并在配偶的申请中登记为受抚养人。您的受抚养子女也可以同时登记在两个申请中。Delta Dental 将协调福利。福利将在员工被解雇的当月最后一天停止。
基于调查的人工智能在传染病管理临床决策支持中的开发和应用：对越南中部一家医院的一项试点研究
方法：我们选择了越南中部地区疾病负担较重的七种传染病类别：蚊媒疾病、急性胃肠炎、呼吸道感染、肺结核、败血症、原发性神经系统感染和病毒性肝炎。我们开发了一套问卷，收集疑似传染病患者的当前症状和病史信息。我们使用从 1,129 名患者收集的数据来开发和测试诊断模型。我们使用 XGBoost、LightGBM 和 CatBoost 算法来创建用于临床决策支持的人工智能。我们使用 4 倍交叉验证方法来验证人工智能模型。经过 4 倍交叉验证后，我们在单独的测试数据集上测试了人工智能模型，并估计了每个模型的诊断准确性。
基于调查的人工智能在传染病管理临床决策支持中的开发和应用：对越南中部一家医院的一项试点研究
方法：我们选择了越南中部地区疾病负担较重的七种传染病类别：蚊媒疾病、急性胃肠炎、呼吸道感染、肺结核、败血症、原发性神经系统感染和病毒性肝炎。我们开发了一套问卷，收集疑似传染病患者的当前症状和病史信息。我们使用从 1,129 名患者收集的数据来开发和测试诊断模型。我们使用 XGBoost、LightGBM 和 CatBoost 算法来创建用于临床决策支持的人工智能。我们使用 4 倍交叉验证方法来验证人工智能模型。经过 4 倍交叉验证后，我们在单独的测试数据集上测试了人工智能模型，并估计了每个模型的诊断准确性。
我们的人民与文化计划的可持续和变革性变革
2a。我们适应和修改政策和程序的方式，符合平等宪章的原则，使兰开斯特成为更公平，更具包容性的大学2B。跟踪对员工信心对提供反馈和实际反馈收到2C的动作。评估我们的劳动力数据，以证明我们以多样性为中心的运动产生影响，以期始终学习并不断挑战自己的未来运动/活动。2d。通过EDI委员会2E确定的员工和学生多样性措施。决策2F中平等考虑的透明度。评估行为框架和每个人的行为如何有助于我们大学组织文化的旅程（通过文化诊断模型来衡量）
独自参加在印度背景下重新审视的标志
Soysal等人。在老年诊所检查了529名60岁以上的患者，发现AW的灵敏度为0.92，可检测认知障碍。同样，Tyson等人。在一家普通心理诊所评估了275例患者，发现AW对检测痴呆症的敏感性为0.94。该研究迄今已报告的样本量最大，为了解不同患者人群中这些迹象的临床相关性提供了重要贡献。总体而言，研究表明，尽管AW有效地筛查目的，但AA是认知健康的更可靠的指标，AA标志对区分功能性认知障碍和认知障碍的区分更有帮助。这种区别对于确保适当的诊断和治疗至关重要。此外，AA标志已集成到诊断模型中，该模型有助于临床医生区分疾病驱动的认知障碍和功能性（通常可逆的认知状况）。强调了AA符号作为认知评估和差异诊断的关键工具的潜力。
基于结构性脑 MRI 图像、网格搜索优化和卷积神经网络诊断自闭症谱系障碍
本研究提出了一种基于 sMRI 的自闭症自动诊断模型。该模型由两个基本阶段组成。第一阶段是预处理阶段，包括删除不清楚的图像、应用 Canny 边缘检测 (CED) 算法识别图像边缘、裁剪图像到系统所需的大小，最后使用数据增强将图像放大五倍。数据增强方法不应影响图像中的辨别力（例如颜色），而且由于它适用于自闭症谱系障碍 (ASD) 和正常发育 (TD) 两组，因此在执行时要小心谨慎，以免对数据造成任何操纵。在第二阶段，将网格搜索优化 (GSO) 算法应用于系统中使用的深度卷积神经网络 (DCNN)，以获得最佳超参数。因此，基于 sMRI 的 ASD 诊断方法实现了 100% 的出色成功率。通过五折交叉验证测试验证了所提模型的可靠性，并通过与最近的研究和广泛使用的预训练模型的比较证明了其优越性。
鉴定用于诊断 2 型糖尿病的生物标志物......
方法：对基因表达综合数据库中两种疾病的公开数据进行差异表达分析和加权基因相关网络分析（WGCNA），寻找与两种疾病相关的基因。利用蛋白质-蛋白质相互作用（PPI）、基因本体论和京都基因和基因组百科全书来识别与T2DM相关的MAFLD基因和潜在机制。利用机器学习算法结合12种cytoHubba算法筛选候选生物标志物，构建并评估T2DM相关MAFLD的诊断模型。采用CIBERSORT方法研究MAFLD中的免疫细胞滤过和中心基因的免疫学意义。最后，采集T2DM相关MAFLD患者、MAFLD患者和健康个体的全血，并采用高脂、高糖结合高脂细胞模型来验证中心基因的表达。
PD-1/PD-L1在癌症免疫疗法中的泛素化/去泛素化修饰的新兴作用
背景：糖尿病肾脏疾病（DKD）已成为慢性肾脏疾病的主要原因。但是，DKD的早期诊断很具有挑战性。三甲胺氧化物（TMAO）是一种肠道微生物代谢产物，可能与糖尿病并发症有关。这项研究的目的是研究TMAO和DKD之间的相关性。方法：进行了横断面研究。本研究总共招募了108名T2DM患者和33名健康受试者。进行了多个逻辑回归分析和接收器操作特征曲线（AUROC）下的区域，以评估血清TMAO和DKD之间的相关性。结果：DKD患者的血清TMAO水平明显高于健康对照组，而NDKD（没有合并DKD的T2DM）组（P <0.05）。TMAO水平与EGFR负相关，并与尿素氮，ACR和DKD呈正相关（P <0.05）。逻辑回归分析表明，血清TMAO是DKD患者的独立风险因素之一（P <0.05）。在诊断模型中，DKD诊断的TMAO的AUROC为0.691。结论：血清TMAO水平升高与T2DM患者的DKD风险呈正相关，这可能是DKD的潜在生物标志物。
图形神经网络技术和大脑成像诊断神经系统疾病的组合：评论和前景
摘要：神经系统疾病（NDS），例如阿尔茨海默氏病，一直对世界各地的人类健康构成威胁。通过结合人工智能技术和大脑成像来诊断ND非常重要。图形神经网络（GNN）可以建模和分析大脑，形态学，解剖结构，功能特征和其他方面的成像，从而成为ND诊断中最好的深度学习模型之一。一些研究人员已经调查了GNN在医疗领域的应用，但是范围很广，并且其在NDS上的应用不太频繁且不够详细。本综述着重于GNN在ND诊断中的研究进度。首先，我们系统地研究了ND的GNN框架，包括图形构造，图形卷积，图形合并和图形预测。其次，我们使用GNN诊断模型研究了数据模式，受试者的数量和诊断准确性。第三，我们讨论了一些研究挑战和未来的研究方向。这篇综述的结果可能是对人工智能技术和大脑成像的持续交集的宝贵贡献。