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基于fMRI图像的自闭症谱系障碍诊断的深度学习方法
脑损伤是影响人类生活的重大疾病。这些损害中的一些可以通过药物治疗等方法完全消除。另一方面，尚无已知的永久性治疗方法，以造成由阿尔茨海默氏症，自闭症谱系障碍（ASD），多发性硬化症和帕金森氏症引起的疾病造成的损害。旨在减慢疾病进展的治疗通常应用于这些类型的疾病中。因此，在行为障碍发生之前的早期阶段诊断疾病至关重要。在这项研究中，提出了一项研究，以通过静止状态磁共振成像RS-FMRI检测ASD。但是，fMRI数据是高度复杂的数据。在研究的范围内，在871个从Abide I数据集获得的样本中区分了ASD和健康个体。长期短期存储网络（LSTM），卷积神经网络（CNN）和混合模型一起用于分类过程。获得的结果有望在fMRI上检测ASD。
大疱性表皮松解症诊断的基因组
关于 EB 的诊断和分类。 J Am Acad Dermatol. 2008；58：931---50。 6. Oliveira ZN、Périgo AM、Fukumori LM 和Aoki V. 遗传性大疱性表皮松解症的免疫学映射。胸罩皮肤科。 2010；85：856---61。 7. Has C, He Y.研究技术变得简单：大疱性表皮松解症的免疫荧光抗原图谱。 J Invest Dermatol。 2016；136：e65---71。 8. Takeichi T、Liu L、Fong K、Ozoemena L、McMillan JR、Salam A 等人。全外显子组测序提高了诊断性大疱性表皮松解症实验室的突变检测能力。 Br J 皮肤病学。 2015；172：94---100。 9. Tenedini E、Artuso L、Bernardis I、Artusi V、Percesepe A、De Rosa L 等。基于扩增子的下一代测序：大疱性表皮松解症分子诊断的有效方法。 Br J 皮肤病学。 2015；173：731---8。 10. Has C、Küsel J、Reimer A、Hoffmann J、Schauer F、Zimmer A 等。靶向二代测序在大疱性表皮松解症诊断中的地位。 Acta Derm Venereol。 2018；98：437---40。 11. Vahidnezhad H、Youssefian L、Saeidian AH、Touati A、Sotoudeh S、Abiri M 等人。多基因下一代测序面板可识别患有未知亚型大疱性表皮松解症的患者的致病变异：具有预后意义的亚分类。 J Invest Dermatol。 2017；137：2649---52。 12. Lucky AW、Dagaonkar N、Lammers K、Husami A、Kissell D 和 Zhang K. 一种用于诊断大疱性表皮松解症的综合下一代测序检测方法。小儿皮肤病学。 2018；35：188---97。 13. Mariath LM、Santin JT、Frantz JA、Doriqui MJR、Kiszewski AE、Schuler-Faccini L. 巴西大疱性表皮松解症的遗传基础概述：发现新的和复发的致病变异。临床遗传学。 2019；96：189---98。 14.Yiasemides E、Walton J、Marr P、Villanueva EV、Murrell DF。透射电子显微镜与免疫荧光成像在大疱性表皮松解症诊断中的对比研究。 Am J Dermatopathol。 2006；28：387---94。 15. Saunderson RB、Vekic DA、Mallitt K、Mahon C、Robertson SJ、Wargon O. 一项回顾性队列研究，评估与免疫荧光和
MIVT：用于早期癫痫诊断的医学视觉转换器
摘要 — 癫痫是一种以反复发作、无诱因癫痫发作为特征的神经系统疾病，早期诊断对于有效的管理和治疗至关重要。然而，由于癫痫发作的微妙性质和大脑活动模式的复杂性，癫痫的诊断，特别是在早期阶段，仍然具有挑战性。在本研究中，我们引入了医学信息视觉转换器 (MIVT)，这是一种深度学习架构，专门设计用于从多模态神经影像数据中改善早期癫痫诊断。我们的模型整合了医学知识和最先进的视觉转换器 (ViT) 的见解，以提高癫痫发作检测和定位的准确性和可解释性。MIVT 利用脑电图 (EEG) 丰富的空间和时间特征，使系统能够学习与早期癫痫发作前兆和生物标志物相对应的判别特征。我们在大型多模态癫痫数据集上证明了 MIVT 的有效性，其性能优于传统深度学习模型，即 Inception V3、ResNet-50、VGG-16 和 AlexNet，优势高达 17%。我们的结果表明，MIVT 模型的表现优于现有技术，诊断准确率为 93.55%，特异性为 88.89%，AUC 为 98.72%，精确率为 86.67%，召回率为 100%。它显示出弥合机器学习模型与临床实践之间差距的潜力。
用于生物医学诊断的功能无机纳米杂化
功能性混合无机纳米材料因其在纳米技术应用中的表现而受到了极大的关注。[1]将多个纳米组分组合为杂种结构的组合产生了与成分不同的新集体特性。[1]杂交纳米结构不仅具有多功能特性，而且还可能引起界面粒子 - 粒子 - - 粒子相互作用引起的协同特性。[2]两个或多个组件的耦合产生杂交纳米结构，该纳米结构允许电子传输跨连接以改变局部电子结构。因此，粒子表面上的工程化学反应性取决于内部和外部接口的能力以及沉积颗粒在纳米支持上的粒径分布。[1，3]这些行为使它们通常在太阳能转化，催化和潜在的生物医学方法中具有潜在的应用，用于药物递送，生物成像和癌症治疗。[4-6]
经诊断的考虑对于理解儿童神经发育障碍至关重要
对当前的分类诊断系统的不满已导致朝着转诊的尺寸方法进行评估，以评估儿童精神健康障碍。我们认为，在童年时期筛查神经发育障碍时，经诊断方法特别重要。在童年的早期，症状通常以发育延迟的形式出现，可能预示着各种不同的疾病。此时的早期干预至关重要，尽管最终终点疾病尚不明显。及早进行中间的潜力有可能增加无力区域，可能会纠正或至少改善这些延迟。早期干预需要一种多学科的方法，将监测幼儿发展的环境和提供者进行整合。我们在这里认为，幼儿的语言能力对于社会认知的发展至关重要，也是足够社会功能的先决条件。社会缺陷是神经发育障碍（例如自闭症谱系障碍和社会（务实）通讯障碍）的一部分的特征。至关重要的是，社会功能的损害在其他神经发育障碍中很常见，例如注意力缺陷/多动症（ADHD），学习障碍甚至运动障碍。出于这个原因，我们认为，在可能的神经发育障碍的最早迹象上，应在对特定类型的神经发育障碍（如ADHD）进行重点评估之前对儿童进行语言缺陷进行筛查。在评估的设计和实施以及最终的干预计划中，应考虑任何检测到的语言缺陷。
经诊断的不灵活的学习动力学解释了抑郁症和精神分裂症的缺陷
奖励学习缺陷是许多精神障碍的核心症状。最近的工作表明，这种学习障碍是由于使用奖励历史来指导行为的能力而引起的，但是这些障碍出现的神经计算机制仍不清楚。此外，有限的工作采用了跨诊断方法来研究引起学习def ICIT的心理和神经机制是否在精神病理学形式上共享。为了洞悉此问题，我们通过结合计算模型Ling和单次试验的EEG回归，探索了被诊断出患有重力疾病的患者（n = 33）或精神分裂症（n = 24）和33个匹配的健康对照组。在我们的任务中，参与者必须整合刺激的奖励历史，以决定是否值得赌博。在此任务中的自适应学习是通过动态学习率来实现的，这些学习率在第一次遇到给定刺激的情况下是最大的，并且随着刺激重复的增加而衰减。因此，在学习过程中，选择偏好理想地稳定并且不易受到误导性信息的影响。我们显示了减少学习动态的证据，两个患者群体都表现出超敏的学习（即减少腐烂的学习率），使他们的选择更容易受到误导的反馈。此外，还存在精神分裂症特异性的方法偏见，并且对Disconfirma的反馈（事实损失和反事实胜利）的抑郁症特异性提高。两个患者组中的不灵活的学习因神经加工的改变而感到恐慌，包括对任何一个患者组的预期值都没有跟踪。综上所述，我们的结果提供了证据，表明减少逐审学习动力学反映了抑郁症和精神分裂症的融合缺陷。此外，我们确定了疾病独特的学习缺陷。
COVID-19疫苗和死亡：根据WHO资格诊断的因果算法
1医学，外科和高级技术部“ G.F.Ingrassia”，卡塔尼亚大学，意大利卡塔尼亚95121; massimiliano.esposito91@gmail.com（M.E.）; monica.salerno@unict.it（M.S.）2福吉亚大学临床与实验医学系，意大利71122 Foggia； francesco.sessa@unifg.it 3临床分子医学和实验室医学，临床生物化学研究所，生物医学系，神经科学和高级诊断，巴勒莫大学90127，意大利巴勒莫90127； marcello.ciaccio@unipa.it 4实验室医学部，AOUP“ P. Giaccone”, 90127 Palermo, Italy 5 Central Laboratory of Advanced Diagnosis and Biomedical Research (CLADIBIOR), University of Palermo, 90128 Palermo, Italy; francesco.dieli@unipa.it 6 Department of Health Promotion, Mother and Child Care, Internal Medicine and Medical Specialties (Pro.M.I.S.E. ），巴勒莫大学，意大利巴勒莫90128； giovanni.giammanco@unipa.it 7临床病理部门，加里波第中央医院，阿纳斯·加里波迪（Arnas Garibaldi），意大利卡塔尼亚95121； fgarozzo41@gmail.com 8手术，肿瘤和口腔科学系（di.chir.on.s. ： +39-095-3782-153或 +39-333-2466-148†这些作者对这项工作也同样贡献。2福吉亚大学临床与实验医学系，意大利71122 Foggia； francesco.sessa@unifg.it 3临床分子医学和实验室医学，临床生物化学研究所，生物医学系，神经科学和高级诊断，巴勒莫大学90127，意大利巴勒莫90127； marcello.ciaccio@unipa.it 4实验室医学部，AOUP“ P.Giaccone”, 90127 Palermo, Italy 5 Central Laboratory of Advanced Diagnosis and Biomedical Research (CLADIBIOR), University of Palermo, 90128 Palermo, Italy; francesco.dieli@unipa.it 6 Department of Health Promotion, Mother and Child Care, Internal Medicine and Medical Specialties (Pro.M.I.S.E.），巴勒莫大学，意大利巴勒莫90128； giovanni.giammanco@unipa.it 7临床病理部门，加里波第中央医院，阿纳斯·加里波迪（Arnas Garibaldi），意大利卡塔尼亚95121； fgarozzo41@gmail.com 8手术，肿瘤和口腔科学系（di.chir.on.s.： +39-095-3782-153或 +39-333-2466-148†这些作者对这项工作也同样贡献。），巴勒莫大学，意大利巴勒莫90128； antonino.giarratano@unipa.it 9 Aesthisia，重症监护和紧急情况部，Policlinico Paolo Giaccone，意大利90128，意大利90128 10基金会IRCCS CA'Granda Maggiore医院多克林医院多肽链，外科医学和血液学系，20162 Milan，20162 Milan，Iataly，意大利； daniele.prati@policlinico.mi.it 11 Biomedicine and Neurosciences和高级诊断，巴勒莫大学，意大利90127，意大利巴勒莫； francesca.rappa@unipa.it 12肿瘤免疫学部门，卫生科学系，人类病理学分隔，巴勒莫大学医学院巴勒莫学院，意大利90128，意大利巴勒莫； claudio.tripodo@unipa.it 13基金会IRCCS CA'Granda Hospital Maggiore Policlinico，Angelo Bianchi Bonomi Hemophilia和血栓形成中心，20162年意大利米兰； piermannuccio.mannucci@policlinico.mi.it 14 Hub Venus and Lymphatic疾病中心Emilia-Romagna地区，Ferrara Sant'anna Hospital of Ferrara，44124，意大利Ferrara； zambo@unife.it * corpsondence：cristoforo.pomara@unict.it;电话。
Avey：一种用于自我诊断的精确 AI 算法
医疗自我诊断算法（或症状检查器）正日益成为数字健康和我们日常生活中不可或缺的一部分。在本文中，我们介绍了基于人工智能 (AI) 的症状检查器 Avey。同时，我们提出了一种全面的实验方法，利用标准临床插图方法来评估症状检查器。基于此方法，我们编制并同行评审了迄今为止该领域最大的基准插图套件。之后，我们定义了七个准确度指标，并利用这个插图套件从不同角度评估 Avey 和其他五种流行症状检查器的性能。此外，我们将 Avey 的准确度与三名平均经验为 16.6 年的经验丰富的初级保健医生进行了比较。结果显示，Avey 的表现明显优于五种症状检查器，并且比医生的表现更佳。
利用人工智能进行自我诊断的医疗聊天机器人
摘要：医疗保健对于健康生活非常重要。但是，如果您有健康问题，就很难寻求医疗帮助。建议的概念是开发一个医疗聊天机器人，该聊天机器人可以采用人工智能来分析疾病并生成与医生讨论的病情相关的必要信息。医疗聊天机器人的建立是为了降低医疗成本并改善获取医疗知识的途径。一些聊天机器人充当医疗手册，帮助患者了解自己的疾病并改善健康状况。如果用户能够诊断多种疾病并提供所需的数据，他们肯定可以从聊天机器人中受益。文本诊断机器人使患者能够参与对其药物问题的分析，并根据症状提供个性化的分析报告。因此，人们对自己的健康和个人稳定性有自己的看法。