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广西电视台
2019年08月20日 09:53

博都棋牌Toma?ev和同事们提出的新方法比其他基于统计或机器学习的方法更为精确地预测了即将要发生的肾损伤[3,4],而且对于医院内病人的预测精度最高——医院内病人发生急性肾损伤的比门诊诊所更为频繁,同时时间窗口也更为短暂。对于所有病人和所有类别的肾损伤,包括较为轻微的损伤,这一系统的平均预测精度达到了56%;而针对更为严重的肾损伤预测,对于后续30天和后续90天内需要透析的病人预测精度则分别达到了84%和90%。该模型在不同的医疗场所和不同时间周期内具有相似的预测精度。


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更值得关注的是,尽管这些潜在的调节因子是在果蝇模型中发现的,很多蛋白质在进化上高度保守,同源蛋白同样存在于人类体内。就以PHF7蛋白为例,存在于男性的生殖细胞中,与侵袭性较高的男性肿瘤有关。因此,就像作者强调的,这一研究结果“可能帮助我们找到针对不同性别的具体治疗方法”。他说:“如果他们保持独立的经营结构和基础设施,那么在这种情况剥离资产会容易许多,而将多个品牌打散整合到一起后,事情就会变得越来越复杂。”

1993年,美国神经科学家科斯洛夫(S.H。Koslow)也曾启动过一个美国版的“人类脑计划(HumanBrainProjectUS)”,目标是建立一个全球网络,分享有关脑科学的所有数据,得到了包括我国在内的许多国家的响应,当时笔者也曾为此欢欣鼓舞,为文介绍[17],但今天却已无人再提及此事。博都棋牌阿富汗婚礼爆炸案;深度学习作为近年来发展最快的人工智能方法,可以有效识别出数据中隐含的与特定结果相关的模式。在这一研究中,研究人员利用深度学习的方法来检测急性肾损伤。训练深度学习算法需要大量的数据,研究人员从美国退伍军人事务部(USDepartmentofVeteransAffairs,为美国退伍军人及其家属提供服务)负责运营的172家医院和1062家门诊中,收集了超过70万例成年病例的数据(2011年-2015年)。这些经过匿名处理的数据为研究人员提供了人口统计信息、电子健康档案、化验结果、药物处方和过往治疗记录等数据。论文的第一作者Toma?ev和同事们从数据中整理出了约60亿个数据点和60多万个记录特征,他们选择了一种被称为循环神经网络的深度学习方法来处理时序数据并对计算机进行训练,这种方法在深度学习领域被证明非常适合处理时序数据。

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