Jan, 2024

精准医学中的分析与关注：统计学观点

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TL;DR本文探讨了统计分析在精准医学中的关键作用，着重讨论了个性化医疗如何通过解释复杂的多维数据集来实现，包括预测建模、机器学习算法和数据可视化技术。本文还研究了数据整合和解释方面的挑战，尤其是包括电子健康记录（EHR）和基因组数据在内的多种数据源。此外，本文强调了统计分析在医学中的发展、精准医学的核心统计方法以及未来发展方向，特别强调了人工智能（AI）和机器学习（ML）的整合。
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发现论文，激发创造
  • 机器学习与基因组学：精准医学 vs. 患者隐私

    机器学习在计算生物学应用中对社会产生了重大影响，尤其在精准医学的发展中起着核心作用，但这需要收集和共享大量基因组数据，这引起了大量关于隐私的担忧。本文回顾了病人隐私泄露的情况，介绍了最近的计算数据保护技术的进展，并探讨了如何结合法律和伦理观点来提供基因组数据共享的安全框架。

    Feb, 2018

  • 个性化医疗中数据处理和利用的人工智能方法

    本文主要介绍了人工智能技术在医学领域中的应用，即基于大数据和机器学习的个性化医疗决策支持，以提供更好的医疗健康支持服务。

    Jul, 2022

  • 精准医疗数据：需求、挑战和现有技术的数据安全和隐私保护

    本研究论文旨在探讨精准医疗数据安全、隐私保护、伦理和监管要求下的最佳应用方法和技术，分别从全球的规定、道德准则，领域特定需求着手，调查与之相关的挑战，为计算精准医疗数据使用安全的隐私保护机器学习方法，最后提出能够遵守伦理规范、管理同意、促进医疗创新和发展的概念性系统模型。

    Aug, 2020

  • 生物和医学数据集成的机器学习：原理、实践和机遇

    本综述介绍了多种技术在生物医学领域上的成功应用，讨论了数据整合的原则、当前方法和可用的实现，探讨了综合方法的挑战和未来发展方向。

    Jun, 2018

  • 医学病理预测：系统综述和提出的方法

    本文分析和研究了使用最新技术（如大数据、人工智能、机器学习和深度学习）改善医疗保健的不同方法，提出了基于收集、预处理和聚类医疗数据的一般方法，以在可观的时间范围内预测最常见的病理。

    Apr, 2023

  • 精准精神病学：预测可预测性

    精准精神病学是一种个体化的心理保健方法，其中包括多元分析和机器学习等技术，该论文重点探讨了精准精神病学面临的十项挑战，包括临床结果定义、安慰剂效应和预测模型实施的公平性等问题，提出了从静态概念转向考虑精神健康动态和相关因素的前瞻性研究。

    Jun, 2023

  • 医疗隐私保护机器学习：挑战与未来视角

    本文综述了隐私保护机器学习在医疗保健领域中的应用，主要关注隐私保护的训练和推断，总结了现有趋势，识别了挑战，并讨论了未来研究方向。研究旨在引导隐私和高效的机器学习模型在医疗保健中的应用，并将研究成果转化为现实应用。

    Mar, 2023

  • 制药中的人工智能个性化顺序决策研究方法、应用和机遇

    药物行业中人工智能的应用已经经历了持续增长的阶段，主要应用于药物研发、个体化医学和癌症等治疗领域。使用先进的机器学习算法，通过考虑环境条件、生活方式和健康历史等因素，可以为每个个体制定定制化的治疗方案，从而优化健康结果。

    Nov, 2023

  • 医疗健康中的机器学习 —— 系统角度

    该论文强调健康护理作为一个复杂系统，必须通过系统方法，推动机器学习算法的应用，以解决医疗挑战，并充分发挥电子病历的功能。

    Sep, 2019

  • 生物复杂性中的简洁性

    利用异质、互连、系统级的分子数据来实现个性化医疗，需要开发一种一般的综合性嵌入多尺度分子网络数据的框架，以实现在线性时间内对其进行可解释性利用。

    May, 2024