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医学领域的人工智能革命
早期发现自闭症对于及时获得诊断评估和早期干预服务非常重要，这可以改善儿童的结果。尽管临床医生能够可靠地诊断幼儿的自闭症，但诊断往往会延迟。SenseToKnow 是一款在智能手机或平板电脑上提供的移动自闭症筛查应用程序 (app)，它基于计算机视觉 (CV) 和机器学习 (ML) 对自闭症的早期行为迹象进行客观和定量评估。本研究检查了当护理人员使用自己的设备在家中下载和远程管理 SenseToKnow 应用程序时，其自闭症检测的准确性。SenseToKnow 应用程序由 620 名年龄在 16 至 40 个月之间的幼儿的护理人员使用，其中 188 名幼儿随后被专业临床医生诊断为自闭症。该应用程序在 iPhone 或 iPad 上显示精心设计的电影和泡泡爆破游戏，同时通过设备的前置摄像头和触摸/惯性传感器记录孩子的行为反应。然后使用 CV 自动分析儿童行为记录。在自闭症预测算法中，使用 ML 对多种行为表型进行量化和组合。SenseToKnow 表现出高水平的诊断准确率，受试者工作特征曲线下面积为 0.92、灵敏度为 83.0%、特异性为 93.3%、阳性预测值为 84.3% 和阴性预测值为 92.6%。在看护者的 iPhone 或 iPad 上使用该应用程序检测自闭症的准确率相似。这些结果表明，基于 CV 的移动自闭症筛查应用程序可以由看护者在家中使用自己的设备远程交付，并且可以提供高水平的自闭症检测准确率。远程自闭症筛查可能会降低自闭症筛查的障碍，从而减少早期获得服务和支持的差异并改善儿童的结果。
冠状病毒大流行对拉丁美洲和加勒比地区疫苗接种覆盖率的影响
摘要：背景：在冠状病毒大流行之前和期间，拉丁美洲和加勒比地区的常规疫苗接种覆盖率下降。我们评估了大流行对国家覆盖水平的影响，并分析了财政和不平等指标、免疫政策和大流行政策是否与国家和地区覆盖水平的变化有关。方法：我们比较了 39 个拉丁美洲和加勒比国家和地区使用时间序列预测模型预测的含白喉-百日咳-破伤风疫苗 (DTPcv) 第一剂和第三剂的覆盖率。数据来自泛美卫生组织/世卫组织/联合国儿童基金会联合报告表。还对假设在大流行期间影响覆盖率的因素进行了二次分析。结果：总体而言，39 个国家和地区中有 31 个（79%）在大流行期间 DTPcv1 和 DTPcv3 覆盖率的下降幅度超过预测，其中分别有 9 个和 12 个超出了 95% 的置信区间。国家内部的收入不平等（即基尼系数）与 DTPcv1 覆盖率的显著下降有关，而跨国收入不平等与 DTPcv1 和 DTPcv3 覆盖率的下降有关。与 2019 年的观察值和 2021 年的预测值相比，2021 年收入不平等程度极端国家五分位数（即 Q1 与 Q5）之间观察到的 DT-Pcv1 和 DTPcv3 覆盖率的绝对和相对不平等差距更加明显。我们还观察到学校关闭与 DTPcv3 覆盖率下降幅度超过预测值之间的趋势接近统计显著性（p = 0.06）。结论：疫情暴露了拉丁美洲和加勒比地区的疫苗接种不平等问题，并严重影响了许多国家的覆盖水平。需要新的策略来重新实现高覆盖率。
探索中国的关键采用障碍
接下来，我们进行了多元COX回归分析。分析表明，NKCAS以及年龄，M期和肿瘤等级都是GC患者的独立预后因素（表1）。接下来，我们通过整合临床因素和NKCAS风险模型来预测GC患者的短期和长期存活率（图在1年，3年和5年中，列图的AUC值分别为0.763、0.858和0.847（图5b-d）;随着时间的流逝，这些值仍然高于其他因素，因此表明该杂物图在预后方面具有良好的预测性能（图5e）。校准曲线表明预测值与观察值高度一致（图5f）。此外，DCA发现该列图在临床上比
校正：免疫检查点抑制剂相关的甲状腺...
一般而言，LightGBM，Xgboost，随机森林和逐步增强模型的表现优于内部阀门。同时，采用LightGBM（0.96），XGBoost（0.92）和随机森林（0.92）的模型，较高的AUC值。关于灵敏度，逻辑回归（0.64）和LightGBM（0.57）模型的性能更好。虽然，KNN，随机森林，SVM和梯度增强模型达到了特异性和正面值1。此外，LightGBM（0.90），决策树（0.88）和逻辑回归（0.88）模型表现出更高的负预测值。使用LightGBM，XGBoost和随机森林组合歧视和校准，Brier得分分别为0.07、0.10和0.10（表3，图3，图。4，图S18 – S19）。
经颅磁刺激 (TMS) 种子纤维束成像比解剖种子纤维束成像能更好地预测口才
摘要背景。对于脑肿瘤患者，最大限度地扩大切除范围同时最大限度地减少术后神经系统发病率需要在术前准确识别功能结构。最近的研究提供的证据表明，解剖结构可能并不总能预测功能。在本研究中，我们直接比较了经颅磁刺激 (TMS) 数据结合纤维束成像与传统解剖分级标准，以预测运动功能性神经胶质瘤患者的永久性缺陷。方法。我们选择了 42 名患有周围肿瘤的神经胶质瘤患者，这些患者接受了术前 TMS 映射，随后进行了切除和术中映射。我们从他们的图表中收集了临床结果数据，主要结果是 3 个月随访时出现新的或恶化的运动缺陷，称为“永久性缺陷”。我们将术后切除腔叠加到包含术前成像特征的术前 MRI 上。结果。几乎一半的患者显示 TMS 阳性点明显偏离中央前回，表明肿瘤诱导了神经可塑性。在多元回归中，切除 TMS 点可显著预测永久性缺损，而切除中央前回则不能。无论分数各向异性 (FA) 阈值如何，TMS 纤维束成像对永久性缺损的预测值均明显高于解剖纤维束成像。对于每种方式的最佳 FA 阈值，TMS 纤维束成像为识别真正的不可切除的、功能强大的皮质和皮质下结构提供了更高的阳性和阴性预测值。结论。TMS 已成为一种能够捕捉肿瘤诱导的可塑性重组的术前映射方式，对传统的术前成像方式提出了挑战。
卡塔尔糖尿病前风险评分的现实世界临床验证：横断面研究
抽象引入前糖尿病是2型糖尿病（T2D）发作的突出的独立危险因素，其中5％–10％的患有糖尿病前期的人每年都会发展为T2D。在多次研究和人群中，已经证实了严格的生活方式干预措施在避免从糖尿病到T2D的过渡中的有效性。因此，早期糖尿病前检测的临床要求变得明确。这项研究评估了在现实世界中临床环境中最近开发的卡塔尔（PRISQ）糖尿病前风险评分的有效性。研究设计和方法我们招募了来自卡塔尔初级保健公司3个不同卫生中心的参与者的1021个参与者。研究中只有没有已知的糖尿病前期或糖尿病的成年人。以及用于血红蛋白A1C（HBA 1C）测试的血液以确认糖尿病前期，我们记录了糖尿病的年龄，性别，体重，腰围，收缩压和舒张压，国籍，吸烟状态和家族史。负预测值，正预测值，敏感性和PRISQ的特异性。1021名参与者的结果，有797人同意提供血液。HBA 1C测试表明，797名受试者中有21.9％的糖尿病（HBA 1C在5.7％至6.5％之间），而3.3％的受试者患有未诊断的糖尿病（HBA1C≥6.5％）。使用16个PRISQ临界值，在所有40岁及以上的个体中，无论种族如何，PRISQ敏感性都超过90％。PRISQ可能在遏制T2D流行的卡塔尔及以后发挥重要作用。当我们考虑糖尿病的家族史时，我们没有看到Prisq敏感性的任何显着改善。结论我们证实了从实际临床环境中招募的卡塔尔人群的代表性样本中糖尿病前期糖尿病的良好诊断率。
OptimalCutpoints.pdf
连续的生物标志物或诊断测试通常用于区分患病和健康人群。在临床实践中，有必要选择一个定义阳性和阴性测试结果的切割点或歧视值C。根据此选择的根本原因，在文献中提出了几种用于选择诊断测试中最佳切点的方法。此软件包允许用户计算诊断测试或连续标记的最佳切口。已经实施了各种选择最佳临界值的方法，包括基于成本效益分析和诊断测试精度度量（敏感/特异性，预测值和诊断可能性比率）或普遍性的方法。很容易获得所有方法的数值和图形输出。
在机器学习中检测和减轻数据中毒攻击：加权平均方法
对抗性攻击，特别是数据中毒，可以通过将故意设计的数据插入训练集中来影响机器学习模型的行为。本研究提出了一种识别对机器学习模型的数据中毒攻击的方法，即加权平均分析（VWA）算法。该算法评估了输入特征的加权平均值，以检测任何可能是中毒努力迹象的违规行为。该方法发现可以通过添加所有加权平均值并将其与预测值进行比较来指示操纵的偏差。此外，它可以区分二进制和多类分类实例，从而修改其分析。实验结果表明，VWA算法可以准确地检测和减轻数据中毒攻击，并提高机器学习系统针对对抗性威胁的鲁棒性和安全性。
电子胎儿心率监测政策
各个胎儿对氧气减少的反应不同（因此心率变化也不同），这意味着 CTG 对不良结果的阳性预测值较低，阴性预测值较高。2 通过使用分娩时胎儿头皮血采样 (FBS)，可以降低与 CTG 相关的产科干预率（剖腹产）。 3 2. 政策 产科临床医生应结合以下文件阅读本政策： • WA Health 胎心监护政策 MP 0076/18 和胎心监护标准 • 妇女与新生儿健康服务 (WNHS) 胎儿心率监护临床实践指南临床实践指南和胎儿受损（急性）：疑似临床实践指南的处理，但以下情况除外： o KEMH“产科注册员/高级注册员或顾问”是指 WACHS 值班产科医生 o KEMH MR255 和 MR 226 是指综合进度记录或 K2 INFANT-Guardian® 系统 (K2 IGS) 的记录部分 o CTG 的临床指征见附录 A。本政策旨在： • 降低 CTG 解释错误的可能性。 • 确保及时、恰当地对异常 CTG 做出临床反应和上报 • 提高医生在描述和分类 CTG 时的信心 • 提高医生之间口头交接 CTG 的准确性 • 描述 WACHS 特定的医生指导，使其与认可的 WNHS 临床实践指南有所不同 • 确保遵守 WA Health 胎心监护政策 MP 0076/18。2.1 K2 胎儿监护系统 WACHS 使用 K2 INFANT-Guardian® 系统（K2 IGS）进行连续 CTG 电子胎心监护。K2 IGS 是一种电子 CTG 系统，配备人工智能软件 INFANT®（智能胎儿评估），支持医生在床边对 CTG 进行解释。本政策后面将进一步讨论该系统。
使用时频图和计算机视觉进行高频振荡的无监督检测
大于 80 Hz 的高频振荡 (HFO) 具有独特的特征，可将其与时频表示中可以充分证明的尖峰和伪影成分区分开来。我们引入了一种无监督的 HFO 检测器，它使用计算机视觉算法在二维 (2D) 时频图上检测 HFO 标志。为了验证检测器，我们引入了一个基于具有高斯包络的正弦波的 HFO 分析模型，可以推导出时频空间中的解析方程，这使我们能够在时域中常见的 HFO 检测标准与计算机视觉检测算法使用的频域标准之间建立直接对应关系。检测器在时频表示上识别潜在的 HFO 事件，如果满足有关 HFO 频率、振幅和持续时间的标准，则将其归类为真正的 HFO。根据分析模型，在存在噪声的情况下，对检测器进行了模拟 HFO 的验证，信噪比 (SNR) 范围从 -9 到 0 dB。检测器的灵敏度在 SNR 为 -9 dB 时为 0.64，在 -6 dB 时为 0.98，在 -3 dB 和 0 dB 时 > 0.99，而其阳性预测值均 > 0.95，无论 SNR 如何。使用相同的模拟数据集，我们的检测器与四个之前发布的 HFO 检测器进行了对比。F 度量是一种同时考虑灵敏度和阳性预测值的组合指标，用于比较检测算法。我们的检测器在 -6、-3 和 0 dB 时超越其他检测器，在 -9 dB SNR 时拥有仅次于 MNI 检测器的第二好 F 分数（0.77 对 0.83）。研究人员在 6 名患者的一组 36 个颅内脑电图 (EEG) 通道上测试了在临床记录中检测 HFO 的能力，其中 89% 的检测结果由两名独立审阅者验证。结果表明，基于时频图中的 2D 特征对 HFO 进行无监督检测是可行的，并且其性能与最常用的 HFO 检测器相当或更好。