Tiến bộ trong điều trị cá nhân hóa ung thư tuyến giáp dạng nhú: Mô hình học máy để dự đoán di căn hạch bạch huyết ẩn

Tiến bộ trong điều trị cá nhân hóa ung thư tuyến giáp dạng nhú: Mô hình học máy để dự đoán di căn hạch bạch huyết ẩn

Mô hình học máy mới kết hợp các đặc điểm lâm sàng, siêu âm và phân tử dự đoán di căn hạch bạch huyết trung tâm ẩn trong ung thư tuyến giáp dạng nhú, với sự dương tính của sự kết hợp RET được xác định là yếu tố nguy cơ quan trọng.
Học Máy Không Đủ Hiệu Quả trong Cá Nhân Hóa Đào Tạo Tỉnh Thức tại Trường Học để Phòng Ngừa Trầm Cảm ở Thanh Thiếu Niên: Những Nhận Xét từ Thử Nghiệm MYRIAD

Học Máy Không Đủ Hiệu Quả trong Cá Nhân Hóa Đào Tạo Tỉnh Thức tại Trường Học để Phòng Ngừa Trầm Cảm ở Thanh Thiếu Niên: Những Nhận Xét từ Thử Nghiệm MYRIAD

Phân tích phụ của thử nghiệm MYRIAD cho thấy, mặc dù các mô hình học máy có thể xác định những thanh thiếu niên có thể hưởng lợi từ việc đào tạo tỉnh thức tại trường học, nhưng ý nghĩa lâm sàng của những dự đoán này vẫn còn rất hạn chế. Cả hai mô hình rừng nhân quả và hồi quy lưới đàn hồi đều phát hiện ra sự khác biệt về kết quả có ý nghĩa thống kê nhưng không đáng kể về mặt thực tế.
Tiết lộ Trục Ruột-Gan: Cách Đặc điểm Vi sinh theo Dõi Sự Tiến triển Bệnh từ Gan Mỡ đến Ung thư

Tiết lộ Trục Ruột-Gan: Cách Đặc điểm Vi sinh theo Dõi Sự Tiến triển Bệnh từ Gan Mỡ đến Ung thư

Một nghiên cứu đa nhóm quy mô lớn với 1.168 người tham gia tiết lộ rằng sự đa dạng của vi sinh đường ruột giảm dần một cách có hệ thống qua các giai đoạn bệnh gan, với các dấu hiệu vi khuẩn cụ thể như Veillonella và các thay đổi chuyển hóa chức năng dự đoán sự tiến triển bệnh và nguy cơ tử vong.
Trí tuệ nhân tạo thích ứng biến đổi việc đánh giá sự kiện tim mạch: Thuật toán mới đạt độ chính xác gần bằng con người trên nhiều điểm cuối

Trí tuệ nhân tạo thích ứng biến đổi việc đánh giá sự kiện tim mạch: Thuật toán mới đạt độ chính xác gần bằng con người trên nhiều điểm cuối

Các nhà nghiên cứu đã phát triển và xác nhận ADAPT-CEC, một thuật toán trí tuệ nhân tạo có thể đánh giá các sự kiện tim mạch theo các định nghĩa khác nhau của các thử nghiệm lâm sàng. Một phương pháp lai kết hợp trí tuệ nhân tạo với việc xem xét có chọn lọc của con người đã đạt được độ chính xác 95,6% và tái tạo kết quả của các thử nghiệm lớn.
Y học chính xác trong đái tháo đường thai kỳ: Giải mã sự đa dạng thông qua phân cụm hiện tượng học dựa trên dữ liệu và phân loại rủi ro

Y học chính xác trong đái tháo đường thai kỳ: Giải mã sự đa dạng thông qua phân cụm hiện tượng học dựa trên dữ liệu và phân loại rủi ro

Bài đánh giá này phân tích một nghiên cứu học máy mang tính bước ngoặt, xác định bốn cụm hiện tượng học khác biệt của đái tháo đường thai kỳ (GDM), cho thấy rằng GDM được chẩn đoán sớm và có liên quan đến bệnh lý đồng mắc có nguy cơ cao gấp bốn lần về đái tháo đường sau sinh.
Ngoài cách tiếp cận đồng nhất: Phân loại dựa trên dữ liệu tiết lộ các cụm rủi ro cao trong đái tháo đường thai kỳ

Ngoài cách tiếp cận đồng nhất: Phân loại dựa trên dữ liệu tiết lộ các cụm rủi ro cao trong đái tháo đường thai kỳ

Một nghiên cứu học máy mang tính đột phá trên hơn 37.000 bệnh nhân đã xác định bốn cụm phân loại đái tháo đường thai kỳ (GDM) khác biệt. Những phát hiện này cho thấy rằng các kiểu phân loại được chẩn đoán sớm và có nhiều bệnh lý kèm theo có nguy cơ mắc đái tháo đường sau sinh cao gấp bốn lần, cho thấy cần quản lý lâm sàng cá nhân hóa trong chăm sóc sản khoa.
Dự đoán chính xác trong nhiễm trùng huyết: Cách tăng đường huyết do căng thẳng và biến động đường huyết xác định nguy cơ tử vong qua các trạng thái chuyển hóa

Dự đoán chính xác trong nhiễm trùng huyết: Cách tăng đường huyết do căng thẳng và biến động đường huyết xác định nguy cơ tử vong qua các trạng thái chuyển hóa

Nghiên cứu này tiết lộ rằng kết hợp tỷ lệ tăng đường huyết do căng thẳng và biến động đường huyết cải thiện đáng kể việc dự đoán tử vong trong nhiễm trùng huyết, với các mô hình nguy cơ thay đổi đáng kể dựa trên trạng thái chuyển hóa cơ bản của bệnh nhân (Bình thường, Tiền tiểu đường, hoặc Tiểu đường).
Dự đoán Thời gian: Học Máy Refined Thời gian Bắt đầu Insulin trong Quản lý Đái tháo đường Thai kỳ

Dự đoán Thời gian: Học Máy Refined Thời gian Bắt đầu Insulin trong Quản lý Đái tháo đường Thai kỳ

Phân tích thứ cấp của thử nghiệm EMERGE cho thấy các mô hình Rừng Sinh tồn Ngẫu nhiên sử dụng dữ liệu đường huyết sớm có thể dự đoán chính xác thời gian bắt đầu insulin ở phụ nữ mắc đái tháo đường thai kỳ, cung cấp bản đồ cho quản lý chuyển hóa cá nhân hóa và cải thiện kết quả mẹ-con.
Học Máy Dự Đoán Chính Xác Sự Tái Phát Xa và Lợi Ích Điều Trị Ribociclib trong Ung Thư Vú Sớm HR+/HER2-

Học Máy Dự Đoán Chính Xác Sự Tái Phát Xa và Lợi Ích Điều Trị Ribociclib trong Ung Thư Vú Sớm HR+/HER2-

Các nhà nghiên cứu đã phát triển một mô hình học máy sử dụng dữ liệu thực tế và dữ liệu thử nghiệm lâm sàng để dự đoán nguy cơ tái phát xa và hiệu quả điều trị của ribociclib trong ung thư vú sớm HR+/HER2-, cung cấp công cụ tiềm năng cho quyết định điều trị bổ trợ cá nhân hóa.
Ngoài Chỉ số Khối Cơ thể: Cách Phân bố Mỡ Đặc trưng theo Giới Tính Kích thích Lão hóa Tim mạch

Ngoài Chỉ số Khối Cơ thể: Cách Phân bố Mỡ Đặc trưng theo Giới Tính Kích thích Lão hóa Tim mạch

Một nghiên cứu quy mô lớn từ UK Biobank cho thấy rằng, trong khi mỡ nội tạng và gan đẩy nhanh quá trình lão hóa tim mạch ở cả hai giới, mỡ dưới da và mỡ android chỉ ảnh hưởng đến nam giới, trong khi mỡ gynoid có thể mang lại lợi ích bảo vệ.
Dự đoán Suy gan sau Cắt gan bằng Kiến trúc PILOT: Tích hợp các chỉ số sinh học tái tạo gan và Học máy theo giai đoạn thời gian

Dự đoán Suy gan sau Cắt gan bằng Kiến trúc PILOT: Tích hợp các chỉ số sinh học tái tạo gan và Học máy theo giai đoạn thời gian

Kiến trúc học máy PILOT mới tích hợp dữ liệu tiền-mổ, trong-mổ và sau-mổ theo giai đoạn thời gian cùng với các chỉ số sinh học liên quan đến tái tạo gan để dự đoán suy gan sau cắt gan trong vòng sáu giờ sau phẫu thuật, vượt trội đáng kể so với các mô hình lâm sàng truyền thống và cho phép phân loại rủi ro cá nhân hóa sớm.
Phục hồi chính xác: Học máy tiết lộ tại sao ‘Di động sớm’ thất bại ở một số bệnh nhân ICU trong khi cứu sống những người khác

Phục hồi chính xác: Học máy tiết lộ tại sao ‘Di động sớm’ thất bại ở một số bệnh nhân ICU trong khi cứu sống những người khác

Phân tích thứ cấp của thử nghiệm TEAM sử dụng học máy cho thấy rằng việc di động sớm tăng cường ở bệnh nhân thở máy có hiệu ứng cá nhân hóa cao, từ giảm 34% tỷ lệ tử vong đến tăng 39% nguy cơ, tùy thuộc vào đặc điểm lâm sàng ban đầu.
Phát triển và kiểm chứng mô hình học máy lai có thể giải thích để dự đoán kết quả ghép phổi dài hạn

Phát triển và kiểm chứng mô hình học máy lai có thể giải thích để dự đoán kết quả ghép phổi dài hạn

Bài đánh giá này tổng hợp các bằng chứng về một mô hình học máy lai mới sử dụng dữ liệu từ cơ sở dữ liệu ghép phổi Hoa Kỳ để dự đoán nguy cơ tử vong hoặc tái ghép sau 1, 5 và 10 năm, làm nổi bật tính hữu ích lâm sàng và khả năng giải thích cân đối của mô hình.
Học sâu phân loại điểm tiêu điểm và bệnh Sjögren từ sinh thiết tuyến nước bọt nhỏ

Học sâu phân loại điểm tiêu điểm và bệnh Sjögren từ sinh thiết tuyến nước bọt nhỏ

Mô hình học sâu đa trung tâm đã phân loại đáng tin cậy điểm tiêu điểm của sinh thiết (AUROC ≈0,88–0,89) và xác định một mô hình mới về sự tập trung tế bào T CD8+ xung quanh tế bào biểu mô tuyến (CD8+ T-cell peri-acinar pattern) liên quan đến bệnh Sjögren; cần kiểm chứng triển vọng.
Nhận dạng proteogenomics về hóa trị liệu bổ trợ cá nhân hóa cho ung thư ống mật ngoại gan

Nhận dạng proteogenomics về hóa trị liệu bổ trợ cá nhân hóa cho ung thư ống mật ngoại gan

Phân tích proteogenomics toàn diện trong ung thư ống mật ngoại gan đã cắt bỏ tiết lộ các dấu sinh học dự đoán để tùy chỉnh hóa trị liệu bổ trợ, cung cấp cách tiếp cận y học chính xác để cải thiện kết quả của bệnh nhân.
Giải mã Sự phức tạp của Đau mãn tính và Căng thẳng tâm lý Đồng phát sinh ở Người trưởng thành trẻ: Những hiểu biết từ Học máy và Trí tuệ nhân tạo Giải thích được

Giải mã Sự phức tạp của Đau mãn tính và Căng thẳng tâm lý Đồng phát sinh ở Người trưởng thành trẻ: Những hiểu biết từ Học máy và Trí tuệ nhân tạo Giải thích được

Nghiên cứu này áp dụng học máy và trí tuệ nhân tạo giải thích được để xác định các yếu tố liên quan đến đau mãn tính, căng thẳng tâm lý và sự đồng phát sinh của chúng ở người trưởng thành trẻ Na Uy, nhấn mạnh tầm quan trọng của các phương pháp tiếp cận tích hợp cho can thiệp sớm.
Tiến bộ trong phát hiện sớm nhiễm trùng ở nhi khoa: Các mô hình học máy dự đoán khởi phát trong vòng 48 giờ

Tiến bộ trong phát hiện sớm nhiễm trùng ở nhi khoa: Các mô hình học máy dự đoán khởi phát trong vòng 48 giờ

Nghiên cứu này đã phát triển và xác nhận các mô hình học máy có độ chính xác cao để dự đoán sớm nhiễm trùng và sốc nhiễm trùng ở trẻ em trong vòng 48 giờ bằng cách sử dụng dữ liệu y tế điện tử từ nhiều địa điểm tại các phòng cấp cứu.
Tiến bộ trong y học chính xác trong ung thư tế bào gan: Mô hình học máy dựa trên hình ảnh học vượt trội hơn các chỉ số sinh học lâm sàng trong việc dự đoán kết quả của liệu pháp miễn dịch

Tiến bộ trong y học chính xác trong ung thư tế bào gan: Mô hình học máy dựa trên hình ảnh học vượt trội hơn các chỉ số sinh học lâm sàng trong việc dự đoán kết quả của liệu pháp miễn dịch

Các mô hình học máy tích hợp giữa hình ảnh học và lâm sàng vượt trội hơn so với các chỉ số sinh học lâm sàng truyền thống trong việc dự đoán sự sống còn và đáp ứng điều trị ở bệnh nhân ung thư tế bào gan không thể cắt bỏ đang điều trị bằng atezolizumab cộng bevacizumab.
Tối ưu hóa lựa chọn điều trị cho ung thư tế bào gan: Hướng dẫn từ học máy trong việc lựa chọn ghép gan so với phẫu thuật cắt bỏ

Tối ưu hóa lựa chọn điều trị cho ung thư tế bào gan: Hướng dẫn từ học máy trong việc lựa chọn ghép gan so với phẫu thuật cắt bỏ

Mô hình học máy phân loại chính xác bệnh nhân mắc ung thư tế bào gan để hướng dẫn lựa chọn cá nhân hóa giữa ghép gan và phẫu thuật cắt bỏ, cải thiện kết quả sống sót đồng thời giải quyết sự khan hiếm nguồn hiến tặng và sự đa dạng của bệnh nhân.
Sử dụng Học Máy để Dự Đoán Bệnh Tim Mạch Động Mạch vành Cao Nguy Cơ: Những Hiểu Biết từ Thử Nghiệm SCOT-HEART

Sử dụng Học Máy để Dự Đoán Bệnh Tim Mạch Động Mạch vành Cao Nguy Cơ: Những Hiểu Biết từ Thử Nghiệm SCOT-HEART

Các mô hình học máy được huấn luyện trên dữ liệu lâm sàng cải thiện khả năng dự đoán bệnh động mạch vành trên các quét CT so với các điểm rủi ro truyền thống, có thể hướng dẫn sử dụng tài nguyên hiệu quả hơn trong chăm sóc tim mạch.