Глубокое машинное обучение может помочь в борьбе со слабостями, приобретенными в отделениях интенсивной терапии

Специальность Пожалуйста, выберите Я не медицинский работник. Аллергия и иммунология Анатомия Анестезиология Сердечная, торакальная и сосудистая хирургия Кардиология Реаниматология Стоматология Дерматология Диабет и эндокринология Неотложная медицина Эпидемиология и общественное здравоохранение Семейная медицина Судебная медицина Гастроэнтерология Общая практика Генетика Гериатрия Политика здравоохранения Гематология ВИЧ/СПИД Больничная медицина Я не врач профессиональный. Инфекционные заболевания Интегративная/дополнительная медицина Внутренняя медицина … Read more

Машинное обучение выявляет половые различия в диагностике заболеваний сердца

Исторически медицина была областью, ориентированной на мужчин. Сердечно-сосудистые заболевания у женщин также диагностируются реже или диагностируются позже и с большим количеством симптомов. Теперь ученые использовали машинное обучение для создания новых и улучшенных моделей, которые могут особенно улучшить прогнозирование рисков для женщин. Они также обнаружили, что некоторые заболевания сердца женщинам не диагностируются в два раза чаще, … Read more

Значение операторов Гессе, часть 7 (машинное обучение) – Монодип Мукерджи

Комплексный оператор Гессе, m-емкость, классы Цегреля и m-потенциал, связанный с положительным замкнутым током (arXiv) Автор: Абир Дуиб, Фредж Эльхадра Аннотация: В этой статье мы сначала вводим понятия емкости и классов Цегреля, связанных с любым m-положительным замкнутым током T. Далее, после исследования наиболее важных связанных с этим свойств, мы изучаем определение и непрерывность комплексного оператора Гессиана … Read more

Работа с составной оптимизацией, часть 3 (машинное обучение 2024) | автор: Монодип Мукерджи | апрель 2024 г.

Стохастические алгоритмы для крупномасштабной комплексной оптимизации: случай однократной визуализации X-FEL (arXiv) Автор: Д. Рассел Люк, Штеффен Шульце, Хельмут Грубмюллер Аннотация: Мы применяем недавно разработанную структуру для анализа сходимости стохастических алгоритмов к общей задаче крупномасштабной невыпуклой композитной оптимизации в целом и невыпуклой максимизации правдоподобия в частности. Наша теория демонстрируется на алгоритме стохастического градиентного спуска для определения … Read more

Машинное обучение предсказывает госпитализацию во время лечения рака

К Шанайа Кеннеди 08 апреля 2024 г. – Инструменты машинного обучения могут точно прогнозировать случай незапланированной госпитализации во время одновременной химиолучевой терапии (ЭЛТ), используя данные о состоянии здоровья пациента с носимых устройств, согласно данным изучать опубликовано недавно в JAMA онкология. Исследовательская группа указала, что токсическое воздействие ЭЛТ может привести к прерыванию лечения и госпитализации. Это, … Read more

Секвенирование нового поколения и машинное обучение используются для картирования генетического ландшафта рака поджелудочной железы

В журнале опубликована новая исследовательская работа. Онкотаргеты Том 15 от 5 февраля 2024 г. под названием «Генетические и терапевтические ландшафты в когорте аденокарцином поджелудочной железы: секвенирование нового поколения и машинное обучение для полного анализа экзома опухоли». Около 7% всех случаев смерти от рака вызваны раком поджелудочной железы (РПЖ). РПЖ известен самыми низкими показателями выживаемости среди … Read more

Как «крошечное машинное обучение» может оказать большое влияние

Машинное оборудование: компания Case использует технологию сдвоенного ротора в новом AF11.

После того, как дочерняя компания произвела фурор с комбайном CR11, а AGCO обновила линейку Ideal, компания Case представила на стол новейшую версию больших комбайнов – AF11. Компания анонсировала новую линейку комбайнов AF среди всей суеты «Агритехники», но новость затерялась под лавиной других анонсов вокруг мероприятия. В то время не было дано никаких подробностей об отдельных … Read more

Машинное обучение может персонализировать лечение диуретиками для пациентов с острой декомпенсированной сердечной недостаточностью

В недавнем исследовании, соавтором которого является доктор Мэтью Сигар, научный сотрудник третьего курса Техасского института сердца, изучающий сердечно-сосудистые заболевания, и возглавляемое его научным руководителем и наставником по ординатуре, доктором Амбаришем Панди из Юго-западного медицинского центра Техасского университета, использовалось машинное обучение. подход к выявлению, пониманию и прогнозированию реакции на диуретики у пациентов с острой декомпенсированной сердечной … Read more

Машинное обучение дает новый инструмент для лечения острой декомпенсированной сердечной недостаточности

Эта статья была проверена в соответствии с редакционным процессом и политикой Science X. Редакторы выделили следующие атрибуты, гарантируя при этом достоверность контента: Хорошо! Кери Спрунг, Техасский институт сердца Фото: JACC: Сердечная недостаточность (2023 г.). DOI: 10.1016/j.jchf.2023.09.029 × закрыть Фото: JACC: Сердечная недостаточность (2023 г.). DOI: 10.1016/j.jchf.2023.09.029 В недавнем исследовании, соавтором которого является доктор Мэтью Сигар, … Read more