自监督学习手腕加速度计数据揭示睡眠与死亡率关联的新见解 在现代社会中，睡眠作为生命必需的基础活动，其重要性不言而喻。通过准确测量和分类睡眠/清醒状态以及不同的睡眠阶段，在临床研究中对睡眠障碍的诊断以及解读消费者设备所提供的运动和心理健康数据都是至关重要的。然而现有的非多导睡眠图（Polysomnography, PSG）睡眠分类技术主要依赖于启发式方法，这些方法常常是在相对较小的样本人群中开发的，存在一定的局限性。因此，本研究的目标是通过腕戴加速度计确定睡眠阶段分类的准确性，并探讨睡眠时长和效率与死亡率之间的关联。 研究背景 由Hang Yuan及其团队（包括Tatiana Plekhanova, Rosemary Walmsley, Amy C. Reynolds, Kathleen J....

基于心电图的大规模心血管诊断机器学习算法的开发与验证 引言 心血管疾病（Cardiovascular diseases，CV）一直是全球范围内疾病负担的主要来源，早期诊断和干预对降低疾病并发症、医疗使用率和费用至关重要。传统的心电图（Electrocardiogram，ECG）作为一种低成本且便捷的诊断工具，广泛应用于心血管疾病的检测。然而，现有的ECG解释技术（包括人工和计算机算法）在识别高层次信号互动及“隐藏”的临床相关模式方面存在局限。人工智能（Artificial Intelligence，AI）尤其是深度学习（Deep Learning，DL）的出现，提供了识别ECG信号中“隐藏”模式并同时评估多种心血管疾病的复杂互动关系的全新契机。本研究正是基于这一背景展开。 论文来源与作者 本...

深度学习败血症预测模型对护理质量和患者生存情况的影响 研究背景 败血症是一种感染引起的全身性炎症反应，全球每年大约有4800万人受到影响，其中约1100万人因此死亡。由于败血症的异质性，早期识别通常面临巨大挑战。早期干预包括液体复苏、抗生素管理和感染源控制等治疗措施在疾病早期阶段的效果显著。因此，通过预测分析提升败血症的早期检测具有重要意义。 研究来源 该研究由Aaron Boussina、Supreeth P. Shashikumar、Atul Malhotra、Robert L. Owens、Robert El-Kareh、Christopher A. Longhurst、Kimberly Quintero、Allison Donahue、Theodore C. Chan、Shamim ...

背景介绍 肿瘤未明原发癌（Cancer of Unknown Primary, CUP）是一类通过组织病理学确认为恶性转移但无法通过常规基线诊断方法明确原发部位的恶性疾病。CUP在临床中具有较大的诊断挑战和治疗难度，被认为占所有人类癌症的3-5%。其中，腺癌是最常见的病理类型，其次是鳞状细胞癌和未分化癌。尽管采用了一系列联合化疗治疗手段，患者的整体预后依然极差，仅有20%的患者可以达到10个月的中位生存期。CUP的一个显著特征是其早期扩散、侵袭性较强的临床表现和多器官受累的特点。 免疫组化试验（Immunohistochemistry, IHC）通常被用作预测CUP可能原发部位的关键手段，然而，通过大约20种不同免疫染色单元组合，仅不到30%的CUP病例能够被精确定位。因而，准确预测原发部位...

Dimond: 通过深度学习优化扩散模型的研究 学术背景 在脑科学和临床应用中，扩散磁共振成像（Diffusion Magnetic Resonance Imaging, dMRI）是一种用于非侵入性绘制脑组织微观结构和神经联通性的重要工具。然而，准确估算扩散信号模型参数的计算成本较高，同时易受到图像噪声的影响。现有的多种基于深度学习的有监督估算方法展示了其在提高效率和性能上的潜力，但这些方法通常需要额外的训练数据，并存在泛化性不足的问题。 论文来源 此研究由Zihan Li、Ziyu Li、Berkin Bilgic、Hong-Hsi Lee、Kui Ying、Susie Y. Huang、Hongen Liao和Qiyuan Tian（通讯作者）合作完成，论文发表在《Advanced S...