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社论：放射学癌症诊断的人工智能应用
癌症仍然是对人类生命的最显着威胁之一，早期发现特别具有挑战性。放射学成像是识别癌症的主要工具，但早期的迹象通常是微妙的，导致可能遗漏的可治疗癌症（1）。人工智能（AI）具有巨大的承诺，是帮助放射科医生进行癌症检测的强大工具（2）。AI算法在癌症识别，分割和评估中表现出了令人印象深刻的能力（3，4）。然而，这些算法的不透明性质（通常称为其“黑盒”特征）引起了人们对它们的可解释性和临床预测的验证能力的担忧（5）。需要解决一些新出现的挑战，以有效地将AI整合到癌症检测中。在数据策划期间，公开可用的数据集通常受到扫描仪技术和成像协议中的小规模，不完整的标签或可变性的限制，这限制了其适用性（6）。在开发阶段，AI算法在很大程度上取决于专家放射科医生的手动注释，并且当应用于来自不同医院或协议的数据时，其性能可能会下降（7）。此外，当前的AI模型在处理部分或嘈杂标签，管理长尾数据分布以及适应持续学习（8）等问题上遇到了困难（8）。），头颈肿瘤分割（Zhang和Ray），乳腺癌亚型分类（Sun等）和风险因素识别（Dianati-Nasab等人。）和直肠癌生存风险预测（SHU为了增强AI作为可靠和用户友好的工具的临床采用，有必要开发可以与放射科医生协同工作的AI系统，并将人类专业知识和AI的优势结合起来，以改善癌症检测和患者的结果（9）。This Research Topic has curated articles on the applications of AI models, especially the machine learning models of Random Forest (RF), Neural Networks (NN), Bootstrap Aggregating Classi fi cation and Regression Trees (Bagged CART), Extreme Gradient Boosting Tree (XGBoost), and elastic net, and deep learning models of convolutional neural network (CNN), U-Net, ResNet, and multi-head attention fusion,对于脑肿瘤分割的任务（Luque等人），偶然发现了乳房质量分类（Ma等人
有关前列腺癌诊断的同源持久特征的机器学习技术
摘要图像处理设备和技术的快速演变确保了新型图片分析方法的发展。是测量功能拓扑特性的最强大但计算可能的代数技术之一是持续的同源性。这是一个代数不变的，可以在不同的空间分辨率下捕获拓扑细节。持续的同源性使用一组采样点（例如像素）研究了空间的拓扑特征。它可以跟踪由被称为过滤的操作产生的嵌套空间变化引起的拓扑特征的外观和消失，在这种操作中，在我们的情况下，参数量表增加了像素的强度，以检测在各种尺度范围内研究空间的变化。此外，在机器学习的层面上，最近有许多研究和文章目睹了同源性持久性与机器学习算法之间的结合。在另一个层面上，前列腺癌被诊断为描述称为格里森评分的癌症严重程度的评分标准。经典的格里森系统定义了五种组织学生长模式（等级）。在我们的研究中，我们建议研究从新的光学显微镜技术发行的一些腺体上的格里森评分，称为Slim。这种新的光学显微镜技术在光成像中结合了两个经典的思想：Zernike的相比显微镜和Gabor的全息图。在这些图像上计算持续的同源性特征。我们建议将这些图像分类为相应的格里森评分。在同源持久性特征上应用的机器学习技术在这些图像中检测前列腺癌的正确格里森评分非常有效，并且表现出高于95％的精度。
Ayilara-dewale，OA；阿拉比，AA； olu ... 的乙醇提取物的抗焦虑和抗抑郁作用 伊朗患者的PON1基因表达和RS662多态性的分析 摄影测量法的计算视觉 新诊断的成年患者的自我保健做法... 2D钨氧化钨（WSE2）薄膜的制备... 228社会和行为的相关性变化... 在出售的鸡肉中鉴定弯曲杆菌污染 Mfitiryayo等人，2025年探索世代相传的效果... 农业扩展杂志 木质物种组成，结构，再生状态和碳
摘要：确定房地产价格的传统（手动）方法在某些情况下容易犯错，这些错误可能是由于分心，缺乏专心或易受房地产经纪人欺诈的脆弱性。这项工作着重于使用更多最新方法评估房地产的房屋价格预测。使用诸如房屋定价指数和随机森林机器学习技术等方法的房屋定价已被讨论，提出了一种新方法，作为使用额外树回归的模型，因为它在树木建造过程中引入了额外的随机性。Kaggle波士顿壳体数据集具有506个条目，并采用了14个功能来训练和测试开发的模型，然后通过平均绝对误差和平均平方误差来确定效率。此外，在随机森林回归模型和提出的预测模型之间进行了比较，该模型表明，新的预测模型比随机森林回归产生的性能更好。
评论：改善口腔疾病预防和诊断的技术创新
在题为“改进口腔疾病预防和诊断的技术创新”的评论文章中，作者 Luis Felipe das Chagas e Silva de Carvalho 和 Rayssa Ferreira Zanatta 讨论了正在改变口腔疾病预防和诊断的技术进步。作者强调了人工智能 (AI)、3D (3D) 打印、光子学和唾液诊断等创新，这些创新有助于改善患者的治疗效果、提高满意度和获得医疗服务。尽管如此，虽然该评论文章对这些有益的技术突破进行了概述，但并未解决几个重要问题，例如监管、公平获取、道德问题以及卫生人力能力建设的必要性。本评论旨在对该评论文章进行公正的分析，强调这些技术的积极成果和缺点。
分子诊断的实验室 - 现代实验室 -
分子诊断在早期检测和管理传染病中起着变革性的作用。例如，基于PCR的测试甚至可以在出现临床症状之前检测病原体（例如细菌，病毒或真菌）的存在[2]。在病毒感染（如HIV，肝炎或SARS-COV-2）的情况下，分子诊断可提供快速且高度敏感的检测，这对于及时干预至关重要，并防止感染进一步传播。此外，基因型病原体的能力（例如，通过测序或PCR扩增）有助于识别可能影响治疗功效的突变，例如在抗生素 - 耐药性细菌或耐药性病毒株中[3]。
基于规则的AI系统，用于使用向后链接和确定性因素诊断的早期小儿糖尿病
摘要。糖尿病（DM）是一个主要的健康威胁，如果不进行早期诊断和治疗，可能会引起并发症，130万名6-18岁的儿童或印度尼西亚儿童人口的约1.1％受这种疾病的影响。此外，儿童中1型糖尿病的发生率在印度尼西亚正在上升，但由于误诊率高，我们没有准确的数字。这项研究的目的是开发一种基于人工智能（AI）的专家系统，用于使用向后链接和确定性因子方法早期诊断1型小儿1型DM。向后链接是一种以假设开头的推理方法，然后有确定性因子方法可以通过从每个症状中计算出的值来确定性。基于2017 - 2021年全国糖尿病审计，该系统处理临床数据，例如HBA1C水平和症状。测试显示，与患者进行10次验证测试的准确诊断约为79.2％，并在资源不足的地区有助于医疗保健。未来的工作包括扩展数据集并集成机器学习以提高适应性。
因复发性胃神经内分泌肿瘤诊断的自身免疫性胃炎一例
随着消化内镜检查的普及，越来越多的病例被诊断出来，这也引发了对AIG的研究。我们报告一例AIG患者的病例，该患者3年内两次在胃镜检查中发现胃神经内分泌肿瘤(GNET)，后接受内镜手术被确诊。患者因胃镜检查中发现GNET复发，入院接受内镜黏膜下剥离术(ESD)。患者3年前因胃镜检查发现GNET而接受过ESD。最近再次进行胃镜检查发现胃体及胃底黏膜严重萎缩，胃窦溃疡，胃体两处黏膜隆起。病理学提示为2级(G2)-GNET，再次行ESD。患者还患有缺铁性贫血和甲状腺功能障碍，胃泌素升高，胃蛋白酶原 I (PG I) 和 PG I/II 降低。因此诊断为 AIG。复发性 GNET 病例，尤其是同时伴有贫血和甲状腺功能异常的病例，可能会出现 AIG。除了对症治疗外，临床医生还必须评估患者的整体状况。
Bryan He |研究声明 Bryan He |教学声明 程序死亡率：模型开发和验证研究 心脏诊断的多模式对比度学习 逆增强学习算法
鉴于此，我建立了将Echonet动力学集成到标准临床工作流程中所需的工具和基础设施。这使我们能够进行3,769个超声心动图研究的盲，随机临床试验，以将模型的性能与超声检查员评估进行比较[6]。首先，试验发现该模型的预测已充分融合到工作流程中，心脏病专家审查了初步评估，无法可靠地确定模型或超声检查员是否进行了初步评估。该试验还发现，心脏病专家对模型的初始评估进行了重大变化（对Sonogra-Pher的27.2％而言，16.8％），并且使用该模型的初始评估节省了心脏病专家和超声学家的时间。该模型已经完成了FDA 510（k）清除过程，以确保其符合安全和功效标准。
阿扎胞苷作为化疗的表观遗传启动对于新诊断的 KMT2A 重排急性淋巴细胞白血病婴儿来说是安全且耐受性良好的：儿童肿瘤组试验 AALL15P1
被诊断患有 KMT2A 重排 ( KMT2A -r) 急性淋巴细胞白血病 (ALL) 的 1 岁以下婴儿，尽管接受了强化治疗，但仍面临无法缓解、复发和因白血病死亡的高风险。婴儿 KMT2A -r ALL 母细胞的特征是 DNA 高甲基化。临床前研究表明，DNA 甲基转移酶抑制剂的表观遗传启动会增加化疗的细胞毒性。儿童肿瘤学组试验 AALL15P1 测试了在第 6 天开始化疗之前立即进行 5 天阿扎胞苷治疗的安全性和耐受性，在四个诱导后化疗疗程中，适用于新诊断为 KMT2A -r ALL 的婴儿。治疗耐受性良好，31 名可评估患者中只有 2 名 (6.5%) 出现剂量限制性毒性。外周血单核细胞全基因组亚硫酸盐测序表明，在接受阿扎胞苷治疗 5 天后，87% 的样本的 DNA 甲基化降低。无事件生存率与之前对新诊断婴儿 ALL 的研究结果相似。阿扎胞苷是安全的，可降低 KMT2A -r ALL 婴儿外周血单核细胞的 DNA 甲基化，但加入阿扎胞苷以增强细胞毒性不会影响生存率。Clinicaltrials.gov 标识符：NCT02828358。
