...AlphaProteo直接设计全新结合蛋白,加速药物设计和对疾病的理解
利用直接法/分子置换法/M(S)AD/M(S)IR等等相位解析方法确定蛋白质框架,手动模型构建余下结构,进行修正和优化后达到标准后提交蛋白质坐标库。1、直接法/分子置换法/M(S)AD/M(S)IR等方法解析相位(1)直接法/分子置换法/M(S)AD/M(S)IR等的基本原理(2)直接法/分子置换法/M(S)AD/M(S)IR等...
智能的精髓在于避免单纯的计算
医疗智能系统还能够通过预测模型,对患者的健康风险进行评估。通过使用逻辑回归、决策树等算法,系统能够预测患者发生特定疾病的概率,从而帮助医生制定预防和治疗措施。这种基于数据的谋算能力,提高了医疗决策的科学性和有效性。智能的精髓在于实现计算与谋算的融合。通过高效的计算能力和深思熟虑的谋算策略,智能系统能够在复...
拨开迷雾!贝叶斯推理:读懂“不确定性”
图7:三种成像系统与贝叶斯神经网络相结合后重建结果:普通神经网络只能给出预测结果(红色框内),而贝叶斯神经网络既能给出预测结果(红色框内),又能给出不确定性的估计(蓝色框内)普通深度学习模型虽能给出预测结果,但无法量化该结果的可信程度。我们希望人工智能不仅能猜出答案,还要“有自知之明”,给出答案的可信度...
机器学习之朴素贝叶斯算法基本原理
处理高维数据能力强:对于包含大量特征的数据集,即使数据维度极高,朴素贝叶斯算法仍能保持较快的学习速度和预测速度,这是许多其他复杂模型难以比拟的。小样本学习效果好:相较于依赖大量数据拟合复杂模型的方法,朴素贝叶斯算法在小样本情况下表现较为出色,因为它并不试图从数据中学习复杂的非线性关系,而是基于统计学原理...
特别关注|中国肝硬化疾病负担变化趋势分析
预测模型拟合精度均达99%以上,表示模型预测效果较好,预测显示2020-2030年中国肝硬化造成的标化发病率、患病率、死亡率和DALY率均呈下降趋势,2030年可能分别达到22.21/10万、20456.41/10万、2.96/10万和117.75/10万。2.61990―2019年中国肝硬化疾病负担归因危险因素分析...
疾病风险动态预测模型方法前沿进展与精准预防 | 科技导报
动态疾病风险预测模型将是精确预防策略的核心,在过去20年中,以精准预防为目的的疾病风险预测模型研究呈现快速增长的态势(www.e993.com)2024年10月17日。目前广泛应用的模型未能充分考虑预测因子随时间变化对疾病风险的影响(静态模型),校准漂移不可避免。本文综述了动态风险预测模型建模方法,得出如下认识:随着医疗健康大数据的互联互通和共享共用的不断推进...
追问weekly | 过去一周,脑科学领域有哪些新发现?
通过这一框架,研究解释了在D-丝氨酸调节机制受损的小鼠中观察到的学习缺陷,表明D-丝氨酸在反转学习中增强了可塑性,确保了对外部环境变化的快速反应。这一发现不仅解释了实验观察结果,还提供了关于学习过程的新可测试预测,进一步推动了我们对神经元-胶质细胞相互作用在学习中功能作用的理解。研究发表在CommunicationsBiolog...
首个完全基于真实世界数据的模型 预测ALS疾病进展全轨迹
尽管疾病晚期症状相对一致,但在发病和早期阶段的表型是高度可变的。一项发表在JournalofNeurology的研究显示,基于动态贝叶斯网络(DBN)与真实世界数据的预测模型能够预测ALS患者生存率以及患者预后,包括行走、自理、呼吸、吞咽、交流方面的主要功能障碍,帮助临床医生判断干预的时机,制定治疗规划和临床决策。
真正的高手,都是贝叶斯主义者
这是贝叶斯主义的现实模型,也是“真正的高手”的秘密。贝叶斯主义是一种关于概率和统计的哲学观点,它强调信念的主观性和更新。在该观点中,贝叶斯公式是一个核心的工具,用于处理不确定性,更新信念,并指导决策。总的来说,贝叶斯公式与很多关于知识、学习、不确定性和决策的哲学思想有关。它提供了一种强大的框架,用...
基于机器学习的瓣膜病心房颤动患者心脏血栓形成预测和特征分析
虽然贝叶斯模型具有较好的特异性和精确度,但其灵敏度和MCC指标最低,这是由于数据中正负样本不平衡导致模型更倾向于将结果预测为样本数较多的负样本,而贝叶斯模型对于样本不平衡没有很好的调节能力。而随机森林模型在综合评估指标AUC/ROC(0.748±0.043)、AUC/PR(0.339±0.047)、F1(0.473±0.061)和MCC(0.324±0.081)上...