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肿瘤诊断的进步：癌症检测的新时代。
基因组分析和个性化医学：基因组分析的出现通过提供对肿瘤分子特征的见解来改变肿瘤的诊断。诸如下一代测序（NGS）之类的技术允许对肿瘤DNA进行全面分析，从而确定可以指导治疗决策的特定突变和生物标志物。个性化医学，在基因组分析的驱动下，肿瘤学家可以选择针对个别患者的肿瘤特征的靶向疗法，从而提高治疗功效并最大程度地减少副作用。随着基因组测试变得更加易于访问，它具有重新定义癌症治疗并改善患者预后的潜力[7，8]。
纳米技术推动心血管疾病治疗和诊断的进步
尽管纳米医学在心血管治疗中具有巨大潜力，但其临床应用仍面临挑战。纳米粒子的长期安全性和毒性仍在研究中。人们担心纳米粒子在体内积聚，特别是在肝脏、肾脏和脾脏等器官中，这可能会导致不良影响。严格的临床前和临床研究对于确定纳米材料的安全性和确保它们不会对健康组织造成伤害至关重要。此外，大规模生产纳米粒子及其监管部门的批准仍然是一项复杂的任务，需要在广泛临床使用之前解决。
使用机器学习的有关医学诊断的全面审查
摘要：无法获得足够的信息来适当诊断，患者与临床医生之间或医疗保健专业人员之间，延迟或错误的诊断，临床医生的疲劳，甚至有限时间内的较高诊断复杂性都会导致诊断错误。诊断错误对患者的治疗产生不利影响。不必要的治疗增加了医疗费用，并使患者的健康状况恶化。使用机器学习可以最大程度地减少以各种方式损害患者的这种诊断错误。机器学习算法可以用来以高准确性诊断各种疾病。使用机器学习可以帮助医生按时做出决定，也可以用作第二意见或支持工具。本研究旨在对2015年至2020年中期发表的研究文章进行全面审查，这些研究文章使用机器学习来诊断各种疾病。我们介绍多年来用于诊断各种疾病的各种机器学习算法。这项研究的结果显示了医学学科的机器学习方法的分布。根据我们的审查，我们提出了未来的研究方向，可用于进行进一步的研究。
诊断的人造尿生物标志物探针| dr-ntu
摘要|尿液分析是用于医疗保健监测和疾病诊断的广泛使用的医学测试。然而，传统的尿液分析依赖于诊断敏感性和特异性有限的内源性生物标志物。为了解决这些问题，已经设计了分子光学探针与体内疾病生物标志物相互作用并产生人工尿生物标志物（AUB）。然后将AUB排出尿液中，以通过尿液分析远程检测疾病。在这篇综述中，我们首先引入AUB探针（AUBP），并强调了AUB对内源性尿生物标志物的好处。然后，我们讨论了这些探针两类的设计原理，即固有的AUBPS和AUB分泌纳米探针，并在尿液测试中使用相应的检测方式。最后，我们总结了AUBPS在疾病诊断中的应用，并讨论了当前推进其临床翻译的挑战和策略。[H1]简介尿液分析是一种古老的诊断测试，目前仍用于健康监测和疾病诊断。最初被称为尿液镜检查，是由医师建立的，这些医师是通过颜色，气味，味道和尿液的尿液中经验诊断为疾病的数千年前1。自1600年代以来，显微镜的引入使尿液中的晶体，铸件和细胞的观察到了尿液分析的能力2。在现代临床实践中，尿液分析被认为是最常见，简单和微创筛查检查。这些尿液分析中的进步使患者有能力采取积极的方法来解决自己的健康。它为临床医生提供了有关患者一般健康状况的有价值信息，包括水合水平，酸中毒，碱性病，尿路感染，糖尿病，糖尿病和肝脏或肾脏疾病3,4。除了在医院环境中进行测试外，护理点测试（POCT）设备和设备的开发（例如“智能厕所”）进一步促进了患者的自我诊断5,6。例如，妊娠试验是检测人绒毛膜促性腺营养素（HCG）7的最常见的自我诊断测定法，并且商业半定量量尺可同时检测到尿液8中的数十个代谢物。
用于医疗诊断的人工智能——现有和未来的人工智能技术！
我们要向所有为“人工智能在医学计算机辅助诊断中的进展”特刊做出贡献的作者表示感谢，他们提供了基于人工智能的医学诊断的优秀最新研究成果。此外，还要特别感谢所有帮助我们处理本期特刊文章的审稿人。最后，我们要向日夜工作于本期特刊的编辑成员表示深切而热烈的感谢和敬意，他们提供了最新的基于人工智能的研究成果，丰富了第四次工业革命的人工智能医学知识。医学诊断是通过分析症状、病史和检查结果来评估医疗状况或疾病的过程。医学诊断的目标是确定医疗问题的原因并做出准确的诊断以提供有效的治疗。这可能涉及各种诊断测试，例如影像学检查（例如，X 光、MRI、CT 扫描）、血液检查和活检程序。这些测试的结果可帮助医疗保健提供者确定患者的最佳治疗方案。除了帮助诊断疾病外，医疗诊断还可用于监测疾病进展、评估治疗效果并在潜在健康问题变得严重之前发现它们。随着最近的人工智能革命，医疗诊断可以得到改进，通过提高诊断过程的预测准确性、速度和效率来彻底改变医疗诊断领域。人工智能算法可以分析医学图像（例如，X 光、MRI、超声波、CT 扫描和 DXA），并帮助医疗保健提供者更准确、更快地识别和诊断疾病。AI 可以分析大量患者数据，包括医学 2D/3D 成像、生物信号（例如 ECG、EEG、EMG 和 EHR）、生命体征（例如体温、脉搏率、呼吸频率和血压）、人口统计信息、病史和实验室测试结果。这可以支持决策并提供准确的预测结果。这可以帮助医疗保健提供者就患者护理做出更明智的决定。多模态数据方面患者数据的多样性是一种最佳智能解决方案，可以根据图像、信号、文本表示等方面的多种发现提供更好的诊断决策。此外，人工智能驱动的临床决策支持系统 (CDSS) 可以提供实时帮助和支持，以就患者护理做出更明智的决策。通过整合多种数据源，医疗服务提供者可以更全面地了解患者的健康状况及其症状的根本原因。多种数据源的组合可以更全面地反映患者的健康状况，减少误诊的机会并提高诊断的准确性。多模态数据可以帮助医疗服务提供者监测病情随时间的发展，从而更有效地治疗和管理慢性病。同时，使用多模态医疗数据，基于可解释 XAI 的医疗服务提供者可以更早地发现潜在的健康问题，在它们变得严重并可能危及生命之前 [ 1 ]。XAI 工具可以自动执行常规任务，让医疗服务提供者可以专注于更复杂的患者护理。
用于科学仪器联合性能优化和诊断的 AI-Science
简介：下一代科学工作流程预计将在由超级计算机、科学仪器、存储系统和网络组成的复杂联合体上执行，并新增了边缘和云系统和服务。这些多域联合体的复杂性使得管理和优化其性能变得困难，因为微小的阻抗不匹配（可以在系统之间动态发展）可能会大大降低整个联合体的性能。最近，软件定义一切 (SDX) 技术与容器化框架相结合，提供了可以监控和收集各个级别的关键测量值的自定义工具，以支持诊断和性能优化；但它们的数据太大，人类操作员和分析师无法处理和做出决策。从数据中提取关键参数、关系和趋势的机器学习 (ML) 方法提供了通用解决方案。必须基于坚实、严谨的基础为这些问题定制开发人工智能 (AI) 和 ML 方法，因为黑盒方法通常无效且不健全。用于测量驱动科学联盟的 AI-Science：我们建议为科学联盟的绩效开发全面的 AI-Science，以便 (i) 通过软件化层监控和控制跨多个领域的存储、网络、实验和计算系统，速度和规模比当前实践高出几个数量级，(ii) 通过使用动态状态和性能估计方法，以高性能最佳地实现和协调复杂的工作流程，以及 (iii) 汇总跨站点和时间的测量结果，以基于机器学习、博弈论和信息融合领域的基本原理使用 AI-Science 开发基础设施级配置文件、优化和诊断。这种方法为测量驱动、性能优化的科学联盟提供了以下功能：
肾小球疾病的病理生理学和诊断的新方面
在自身免疫性疾病的多种组织中检测到抽象的免疫沉积/复合物，但没有器官吸引像肾脏一样多的注意力。几种肾脏疾病的特征是存在此类沉积物的特定构型，其中许多疾病在风湿病学家和肾病学家之间的“共享护理”下。本综述着重于在流变学和肾脏学实践中通常遇到的五种不同疾病，即IGA血管炎，狼疮肾炎，冷冻球菌血症，抗斜利的基底膜膜疾病和抗神经粒细胞性粒细胞抗体抗体 - 抗体 - 抗体 - 抗体 - 抗体 - 抗体 - 抗体 - 抗体胶质腺纤维骨膜炎。它们在疾病的疾病生成方面有所不同，但肾功能下降的潜在速度，对免疫抑制/免疫调节的反应以及免疫沉积/复合物的沉积。迄今为止，尚不清楚沉积物是导致特定疾病还是旨在消除负责组织损伤的炎症级联反应，例如中性粒细胞外陷阱或补体系统。原则上，尚未开发出免疫抑制疗法来解决免疫沉积/复合物，并且反复进行肾脏活检研究发现，尽管有活跃的炎症减少了沉积物的持久性，再次强调了他们对他们参与组织损伤的不确定性。在这些研究中，经常报道主动病变向慢性变化（例如肾小球硬化）的发展。新颖的治疗方法旨在更有效，迅速地减轻这些变化。在几分钟之内溶解IgG的几种新药物，例如Avacopan，一种口服C5AR1抑制剂或Imlifidase，更具体地降低了肾脏中的炎症性级联反应和重复的组织采样，可能有助于了解它们对免疫池的影响，并最终了解免疫功能的影响，并最终影响免疫复合物/肾脏的潜在影响。
社论：神经疾病和诊断的AI和机器学习应用
神经系统疾病破坏神经系统的正常功能，包括中枢神经系统和周围神经系统（克利夫兰诊所，2024年）。这些疾病包括广泛的疾病，例如癫痫和癫痫发作，肌音障碍语音，精神分裂症，注意力减轻多动障碍（ADHD），帕金森氏病，大脑中风和阿尔茨海默氏病（Johns Hopkins Medicine，2024年）。这些疾病的原因有所不同，可能包括遗传突变，先天性异常，感染或神经系统伤害。诊断这些疾病通常涉及各种测试，例如脑电图（EEG），肌电图（EMG），神经传导研究，成像测试和睡眠研究。尽管这些诊断工具是必不可少的，但在长时间内手动分析结果可能会遇到错误，并且既耗时又耗时。为了应对这一挑战，使用机器学习（ML）模型开发了计算机辅助诊断系统（CAD）系统。这些技术可以通过提供可靠的第二意见，减少工作量并通过大大减少诊断所需的时间来帮助临床医生（Rangayyan and Krishnan，2024）。该研究主题着重于通过应用人工智能（AI）和ML技术来识别各种神经系统疾病的方法。该研究主题提供了使用AI和ML解决方案识别脑肿瘤的几种计算机辅助方法。Reddy，Batchu等。脑肿瘤可以通过一系列精神病症状表现出来，有时会伴有神经系统症状，这会使临床表现复杂化（Ghandour等，2021）。krishna Priya和Karuna进行了一项实验，以对磁共振图像（MRI）进行分类。为此，他们使用了四种预训练的深度学习（DL）模型，即VGG-19，VGG-16，RESNET50和Inception V3。作者分别对所有这些模型进行了测试，并将这种方法的最佳方法识别为VGG-19。执行一些图像增强技术以减少过度拟合后，他们考虑了总共305张MR图像。提出了使用基于熵的阈值
坦桑尼亚的支持手机诊断的状态和未来前景
诊断是提供医疗干预和挽救生命的关键一步。，在低收入和中等收入国家中，诊断服务主要集中在大城市，成本高昂。护理点（POC）诊断技术已被开发，以填补偏远地区的诊断空白。POC测试与智能手机的连锁已利用手机的不断扩展的覆盖范围来增强低收入国家和中等收入国家的卫生服务。坦桑尼亚有望采用并部署使用启用手机的诊断设备的使用。但是，关于兽医和医疗专业人员使用这项技术的准备和能力的实地情况的信息有限。
用于大学生心理健康诊断的预测机器学习方法
由于学生群体中心理健康问题的患病率不断上升，用于预测学生心理健康诊断的机器学习技术最近获得了关注。这一趋势凸显了学生和教育工作者的重大担忧，因为心理健康会影响情绪、推理和社交互动，因此需要创新的预防和干预策略，尤其是针对大学生。全球范围内，精神疾病呈流行趋势，世卫组织预测，四分之一的人在一生中的某个时刻会受到精神和神经疾病的影响。预计到 2020 年，抑郁症将成为全球疾病负担的第二大原因 [1]。然而，治疗精神疾病的专业人员数量的增长明显低于受影响人数的增长。诊断心理健康问题涉及多个步骤，包括访谈、病史评估