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临床研究中机器学习分析报告的建议
共识
EN
2023-10-02
鉴于复杂临床数据集的可用性不断增加，机器学习 (ML) 在临床研究中的使用正在稳步增长。 机器学习在预测性能和识别具有特定生理学和预后的患者的未发现亚群方面具有重要优势。 尽管很受欢迎，但许多临床医生
EAACI 过敏性疾病和哮喘环境科学指南——利用人工智能和机器学习开发暴露组学因果关系模型
指南
EN
过敏性疾病和哮喘与我们生活的环境和接触模式有着内在的联系。了解暴露对免疫系统影响的综合方法包括持续收集大规模和复杂的数据。这需要复杂的方法来充分利用这些数据可以提供的内容。在这里，我们讨论了应用人工智
9～12岁儿童应激与额颞区的关联:来自多模态脑影像的证据
指南
CN
2023-01-01
首次采用多模态数据结合机器学习的方法考察了78名学龄儿童应激的神经关联。结果表明，儿童应激水平与内侧眶额叶、脑岛、颞上回和辅助运动区的灰质体积呈显著正相关；而与脑岛而与脑岛和顶下小叶之间的功能连接强度
应用机器学习挖掘奥卡西平致癫痫儿童低钠血症的危险因素
共识
CN
2022-12-08
目的考察奥卡西平导致的低钠血症（OIH）在儿童患者群体中的患病率和关联危险因素。方法回顾性收集1555例口服奥卡西平治疗癫痫的病例和720例未服用奥卡西平的健康体检者资料，分别归为病例组和空白对照组。
全球眼科图像公开数据库使用指南（2022）
指南
CN
2022-12-05
可公开获取的医学数据是数字健康研究的宝贵资源。目前，一些包含眼科图像的公开数据库常被用于机器学习的研究中，但如何规范高效地使用这些数据库尚无统一标准。本指南旨在筛选确定部分公开可用的眼科图像数据库，详
多维度多准则中成药综合评价技术指导原则解读：评价模型的建立
解读
CN
2022-10-25
为进一步完善中成药综合评价技术体系，建立符合中成药特点的指标测量工具，本研究团队基于机器学习算法，提出并构建了基于知识引导和数据驱动的中成药综合评价模型（EDCEM-CPM），该模型通过数据预处理、聚
