Jan, 2022

一种基于知识的体外受精治疗决策支持系统

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TL;DR为了提高试管婴儿的成功率，我们提出了一种基于知识的决策支持系统，它可以在整个治疗周期中为每次患者访问提供治疗方案和药物调整的医疗建议，并且在卵子检索方面的评估表明，该系统在协议和药物建议的准确性方面表现良好。
in vitro fertilizationassisted reproductive technologycontrolled ovarian stimulationdecision support systemmedication adjustment
发现论文，激发创造
  • 基于人工智能的体外临床试验：综述

    本文系统综述了三个主要主题：临床模拟，个体化预测建模和计算机辅助试验设计，重点关注机器学习在这些应用中的应用，讨论了 AI 在实际应用中 in silico 试验的挑战和机遇。

    Sep, 2022

  • 从电子病历中学习治疗方案

    本研究提出了一种基于电子病历利用混合多变量限制玻尔兹曼机和医疗领域知识提取分组治疗方案的数据驱动框架，并以冠状动脉疾病为实际案例进行实验。结果表明，该框架有助于协助医生进行临床决策。

    Jun, 2018

  • 随机对照临床试验中自动因果推断

    本文提出了一种新的自动因果推断方法（AutoCI），该方法基于不变的因果预测（ICP）框架，可以对临床试验数据进行因果重新解释，并在两个真实的子宫内膜癌临床试验中有效地确定因果变量，证实 AutoCI 在临床分析中的鲁棒性和可行性。

    Jan, 2022

  • 阶段感知学习动态治疗

    针对动态治疗方案中样本不足的问题，我们提出了一种新的个体化学习方法，以优化决策阶段中观测到的治疗轨迹与最佳治疗方案之间的一致性，并引入阶段重要性评分和注意机制来明确考虑决策阶段的异质性。在理论和实证研究中，我们证明了该方法的性质并对其性能进行了评估，包括广泛模拟环境和 COVID-19 疫情的实际案例研究。

    Oct, 2023

  • Auto IV: 自动仪器变量分解实现反事实预测

    本文提出了一种名为自动工具变量分解（AutoIV）算法来从观测变量（IV 候选变量）中自动生成具有 IV 角色的表达形式，通过最大化和最小化互信息约束来满足与处理和结果相关性和排除条件，以学习混淆因子及竞争信息以获得 IV 角色的表征，进而为基于 IV 的反事实预测生成有效的 IV 表征。

    Jul, 2021

  • 随机数字人现已开始招募进行体外成像试验 —— 生成数字队列的方法和工具

    通过计算机模拟收集信息对医疗设备性能进行评估的计算研究在评估新技术方面具有显著的资源和时间节约优势，需要数字化人体模型来进行，本文回顾了获取数字人体的最新方法和工具的发展。

    Jan, 2023

  • 创伤复苏的运行时决策支持探索

    探索使用患者情境和活动情境构建治疗推荐系统进行实时下一分钟活动预测的可行性，并在创伤复苏的预先记录数据集上对其进行评估和消融研究，并讨论了未来的工作。该系统可以降低医疗团队的错误率并提高患者的治疗效果。

    Jul, 2022

  • 远程康复治疗的选择、评估和远程管理的远程康复系统

    这篇研究论文介绍了创新的基于 Kinect 的远程康复系统（KiReS），支持任何地方的物理疗法会话，能节省医疗费用，并提高需要康复的用户的生活质量。该系统具有知识提取功能和虚拟沉浸功能，通过选择适当的锻炼方法来康复患者，并提供方便、高效和用户友好的远程康复体验。

    Jan, 2024

  • 应用人工智能于心理健康临床决策支持：我们学到了什么？

    本研究介绍了一种基于人工智能 (AI) 的 CDSS (临床决策支持系统) - Aifred Health， 针对重性抑郁症患者的治疗选择和管理，探讨了平衡临床工作流程和鼓励最终用户信赖的实现挑战，同时提出在构建，验证，培训和实施 AI-CDSS 过程中应该考虑的关键问题和建议。

    Mar, 2023

  • 基于 HRNet 的康复监测系统

    本研究提出了基于 HRNet 的康复监测系统，该系统可通过患者的智能手机提醒其何时执行康复动作，并展示动作的视频，同时帮助治疗师监测患者的康复进展，本系统的相似度计算的 F1 得分高达 0.9，动作次数的软准确性高达 90％以上。

    Jun, 2023