The Innovation Life | 医学数据的计算建模:从数据收集到知识发现

数据清洗、选择和挖掘是提取高质量测量数据和有效特征的关键步骤,这些特征对于疾病诊断、治疗和预测至关重要。然而,高维数据也可能导致信息稀释,引入冗余和噪声,从而影响模型训练和性能。所以需要采用先进的降维和特征选择技术来提取关键信息,简化模型。二、数据标准化和隐私保护。医学数据标准化是确保数据质量、提高一致性...

OCCCM 2024 | 李响教授:增强AI模型在重症医学中的应用与进展

特征选择:从原始数据集中选择最有用的特征子集来构建模型。这可以通过多种方法实现,包括统计测试、基于模型的选择、或者迭代选择等方式。特征提取:创建新的特征,这些特征是从原始特征中通过变换或组合得到的,目的是保留最重要的信息,删除不相关或冗余的信息。特征构造:基于领域知识和数据的特点,构造新的特征,以提供...

The Innovation Medicine | 医学人工智能:未来已来

多模态融合算法有望整合不同层面的数据和模型,实现疾病的分型和分级,同时可以结合特征选择算法,以发现预后生物标志物,并实现对患者生存风险的评估。图7医学人工智能中的多尺度多模态建模挑战AI的政策法规挑战当前,各类医学人工智能应用发展如火如荼,然而无序的发展只会造成市场的混乱和社会的不信任。各个国家地区...

精准预测流产风险,上海交大等开发可解释AI算法,为预防带来希望

此次研究的核心在于,研究团队利用了具备医学可解释的人工智能(AI)算法,对临床数据和代谢组学数据进行了深度挖掘和分析,涉及了大量复杂的前期数据处理工作,包括但不限于数据清洗、特征选择与提取、多维度的数据转换,以及异常值处理等。通过对481名女性的血清样本进行分析,并结合其他临床指标,团队成功构建了一种高精度的...

医学统计学必备知识点分享,常笑医学为医学生答疑解惑

事实上,应根据研究设计类型、统计分析目的和数据特征选择恰当的描述方法。如在需要校正某些因素时我们常采用协方差分析,其结果应该采用校正后的均值进行表示。3.什么是标准差?什么是标准误?医学小白在做统计分析过程中,经常会碰到标准差和标准误这两个有区别也有联系的统计量。特别是当它们一起出现的时候,很多人搞...

我为青年办实事,首都儿科研究所团委开展“首儿青年成长课程”系列...

根据数据特征选择适合的分析方法,掌握医学统计学知识,才能够更好地钻研科学、探究真理(www.e993.com)2024年11月8日。团委开展“首儿青年成长课程”至今,将所院青年遇到的首要问题系统梳理,力求每次课程都能直击最核心的困惑,让大家在科研道路上少走弯路,站在巨人的肩膀上看得更远。

招人啦!快来pick你心仪的职位吧~_澎湃号·政务_澎湃新闻-The Paper

3、有扎实的统计学基础和数据建模功底,对各种经典机器学习模型和统计学方法有深刻理解和丰富应用经验;4、熟悉信号处理中时域与频域分析的基本方法,如卷积滤波、频域信号处理、多尺度小波变换,解决降噪、信号增强、特征选择等问题;5、熟练使用Python/Matlab//C/C++等语言,能独立实现算法开发、建模、推理验证和优化;实...

陈康教授:2024人工智能在糖尿病和内分泌疾病中的应用——我们能...

人工智能可以通过监测卵母细胞形态、计算机化精液分析、通过超声检查监测卵泡生成、确定子宫内膜容受性和选择胚胎等应用来帮助生育治疗。此外,基于人工智能的应用程序可以帮助夫妻根据他们的生物和化学特征选择最佳的受孕策略。机器学习在风险识别和一级和/或二级预防方面的潜力在内分泌和代谢疾病中尤为有趣,这些疾病通常...

EAU 2024|徐丹枫教授:聚焦前沿治疗进展,前列腺癌进入精准治疗新篇章

徐丹枫教授表示,基于分子分型结果可将晚期前列腺癌患者分为不同的亚型,并根据亚型的特征选择相应的靶向治疗策略。这种个体化的治疗方法可提高疗效,并减少不必要的毒副作用。例如,雄激素受体(AR)信号通路在前列腺癌中起着重要作用,而AR阳性的患者可以通过以阿帕他胺为代表的AR抑制剂进行治疗,延长生存时间。前列腺特异...

求臻医学 SMAD4可预测局限期胰腺癌患者新辅助化疗的临床结局

突出强调了根据基因特征选择一线诱导化疗方案的潜在可行性。本研究存在一些局限性。首先，化疗方案的非随机选择表明在SMAD4MUT与FOLFIRINOX方案诱导治疗失败存在关联，但不能排除这些可能由于吉西他滨/白蛋白紫杉醇及FOLFIRINOX队列之间患者临床特征的差异所导致，如患者年龄、肿瘤部位和完成化疗的周期数等。考虑到年龄差异，...