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World File Search System误诊
通过先进技术和正在进行的专业人士培训来促进医疗保健创新文化
诊断和预测心血管疾病的结果是医学的重要任务，可帮助确保患者获得心脏病学家的准确分类和治疗。由于能够识别数据模式，因此医疗保健领域中机器学习的使用不断增长。通过应用机器学习技术来对心血管疾病的存在进行分类，可以降低误诊率。本研究旨在创建一个模型，能够准确预测心血管疾病，以最大程度地减少与这些疾病相关的死亡。在本文中，使用了两种类型的SVM模型，例如线性SVM和多项式SVM。精确度，精度，召回和F1得分已被评估，以比较线性SVM和多项式SVM。多项式SVM比线性SVM提供了更好的精度。
miR-4454在混合过敏性鼻炎和哮喘中...
组合过敏性鼻炎和哮喘综合征（CA RAS）是一种与上肺和上肺肺炎相关的新型疾病。这种结合的炎症即时促进了免疫细胞及其介质的协调反应。症状包括气道高响应，粘液分泌和嗜酸性粒细胞在气道中，影响患者的鼻充血和血管的鼻塞和血管[1]。由于过敏性鼻炎和哮喘都是I型过敏，并且在病因学，免疫学和发病机理中非常相似，因此CARAS的诊断是过敏性鼻炎和哮喘的综合诊断，这可以提高两个DI海洋的敏感性。高诊断准确性可以重复使用药物，从而大大降低了误诊率并提高了临床疗效[2]。
通过提取特征和
脑肿瘤是一种日益严重的全球流行病，每年夺走数百万人的生命。误诊会导致不必要的治疗并缩短预期寿命。医生已经使用基于计算机的诊断技术（例如 DenseNet201 和 Gabor 滤波器）做出准确诊断。在这项工作中，SVM 用于对独立特征进行分类，并使用 DenseNet201 算法和 Gabor 滤波器从 MRI 图像数据集中收集基本特征。在从目标区域提取独特特征方面，深度卷积层优于标准技术。使用来自 Kaggle 网站的 7023 张脑肿瘤图片的 MRI 数据集，使用 SVM 对特征进行分类。DenseNet201 和 Gabor 滤波器的混合方法产生了最佳的整体结果，精度为 98.02%，准确率为 98.01%，F1 得分为 98.01%。
裂缝检测中的人工智能：系统...
骨折的发生率为每 100,000 患者年 733 至 4017 例 (1–3)。在 2019 年 4 月至 2020 年 4 月的财年中，英国有 120 万名患者因急性骨折或脱位到急诊室就诊，比前一年增加了 23% (4)。X 光片上漏诊或延迟诊断骨折是一种常见的诊断错误，发生率为 3% 至 10% (5–7)。临床医生的经验与骨折误诊率呈反比，但及时获取专家意见的机会并不多 (6)。影像学检查量的增长速度继续超过放射科医生的招聘速度：2019 年的一项加拿大研究 (8) 发现，12 年来放射科医生的工作量增加了 26%，而美国放射科医师学会的一项研究发现，
c a s e r e p o t成功地治疗小儿普遍的脓疱病和secuminumab
摘要：广义脓疱牛皮癣（GPP）是牛皮癣的一种罕见，严重，威胁生命的形式，通常对常规的全身疗法有抵抗力。可以通过白介素（IL）-36受体拮抗剂的缺乏诱导。对GPP患者的治疗通常很困难，并且迄今为止可用的最佳选择尚无共识。但是，GPP中也使用了多种用于用于斑块型牛皮癣的生物制剂。在这里，我们报告了一个6岁的GPP男孩，他被误诊为AGEP，并接受了皮质类固醇的治疗，但反应不佳。他在secukinumab治疗后显示出显着改善。我们的案例报告表明，IL-17A抑制作用是小儿GPP的有希望的治疗选择，而无需与其他系统性药物结合使用。关键字：幼年脓疱牛皮癣，生物制剂，白介素17，secukinumab
出版详情：Liu, T., Tsang, W., Huang, F., Lau, OY, Chen, Y., Sheng, J., Guo, Y., Akinwunmi, B., Zhang, C. JP., & Ming, W.-K. (2021). 中国 SARS-CoV-2 大流行期间患者对人工智能应用与临床医生在疾病诊断中的偏好：离散选择实验。《医学互联网研究杂志》，23(2)，文章 e22841。https://doi.org/10.2196/22841
背景：误诊、乱收费、排队、诊所等待时间长等是全球医疗行业长期存在的现象。这些因素可能导致患者对临床医生误诊的焦虑。然而，随着大数据在生物医学和医疗保健界的使用日益增长，人工智能 (Al) 诊断技术的性能正在提高，可以帮助避免医疗实践错误，包括在当前 COVID-19 的情况下。目的：本研究旨在在中国 COVID-19 疫情的背景下，从人工智能诊断与临床医生的不同角度可视化和衡量患者的异质偏好。我们还旨在说明离散选择实验 (DCE) 潜在类别的不同决策因素，以及人工智能技术在 SARS-CoV-2 大流行期间及未来判断和管理中的应用前景。方法：DCE 方法是本文应用的主要分析方法。我们假设了诊断方法、门诊等候时间、诊断时间、准确率、诊断后随访、诊断费用等不同维度的属性，并形成问卷。利用 DCE 问卷收集的数据，应用 Sawtooth 软件对数据集构建了广义多项逻辑 (GMNL) 模型、混合逻辑模型和潜在类别模型。此外，我们计算了变量的系数、标准误差、P 值和优势比 (OR)，并形成效用报告以呈现属性的重要性和加权百分比。结果：无论临床医生的描述如何，共有 55.8% 的受访者 (767 人中的 428 人) 选择了 AI 诊断。在 GMNL 模型中，我们发现人们最喜欢 100% 的准确率 (OR 4.548, 95% CI 4.048-5.110, P <.001)。对于潜在类别模型，最容易接受的模型由 3 个潜在类别的受访者组成。影响最大、百分比权重最高的属性是诊断的准确性（总体为 39.29%）和费用（总体为 21.69%），尤其是对诊断“准确性”属性的偏好，该属性在各个类别中保持不变。对于第 1 类和第 3 类，人们更喜欢 AI + 临床医生的方法（第 1 类：OR 1.247，95% CI 1.036-1.463，P <.001；第 3 类：OR 1.958，95% CI
细胞到患者的机器学习转移方法揭示了替代剪接变体中的新型基底样乳腺癌预后标记
背景：乳腺癌是全球女性死亡的十大原因之一。约 20% 的患者被误诊，导致早期转移、治疗耐药和复发。许多临床和基因表达谱已成功用于将乳腺肿瘤分为 5 种主要类型，这些类型具有不同的预后和对特定治疗的敏感性。不幸的是，这些谱未能将乳腺肿瘤细分为更多亚型，以提高诊断率和存活率。可变剪接正在成为一种新的高度特异性生物标志物来源，用于将肿瘤分为不同等级。利用乳腺癌细胞系 (CCLE) 和乳腺癌肿瘤 (TCGA) 中的大量公共转录组学数据集，我们已经解决了可变剪接变体对高度侵袭性乳腺癌进行细分的能力。
与云的CMIP6模型中的南大洋太阳反射偏见
补充文本S1：在某些情况下，日光或高度反射层可能会在信号上产生噪音，并使两个冷凝水相之间的区别复杂化。结果，像素可以分类为“未定义相”，通常对应于亚零温度下像素中液体和冰颗粒的混合物（Cesana等，2016）。在这项研究中，我们认为这些像素是液体主导的。Calipso-GOCCP云相V2.9的主要局限性与LIDAR衰减有关，这可能会导致对完全减弱的像素的误诊，因为是透明的天空，随后低估了表面附近的垂直云分数（1 km以下，Cesana等人，2016年，1 km以下）。但是，通过使用LiDAR模拟器在模拟中重现了这种低估。Cesana等人描述了本研究中使用的观察不确定性估计值。（2021）。