J Neurol Neurosurg Psychiatry：算法标准诊断卒中相关肺炎优于医生诊断
受试者为2008年4月21到和2014年5月17 号期间，来自英国37个卒中单元的1088例吞咽障碍的急性脑卒中患者，本研究比较诊断CDC标准与医生诊断为SAP的准确性方法:在卒中发生的14天内，按照算法标准和治疗医生诊断
MedSci原创 - 卒中相关肺炎，吞咽困难，诊断 - 2016-07-23
美国国立卫生研究院采用新算法评估论文影响力
图片来源：yahoo.com 在全球最大的生物医学资助机构——美国国立卫生研究院（NIH），一种鲜为人知的对研究论文影响力进行评分的算法已成为重要的基金管理工具。
科学网 - NIH，论文 - 2016-11-18
AJRCCM：风险算法对肺动脉高压临床试验的丰富益处
肺动脉高压 (PAH) 是一组罕见且进行性的肺血管系统疾病，尚无治愈方法。我们的研究集中在世界卫生组织 (WHO) I 组中的 PAH，大部分经验都在该组中。尽管在过去十年中寻求新的 PAH 治疗选择
MedSci原创 - 肺动脉高压，风险评分计算器 - 2021-10-16
European Radiology：光谱标记粪便清洗算法在CT结肠造影中的价值
肠准备是诊断性CT的必要条件，但也是影响病人检查依从性的一个主要原因。
MedSci原创 - 肠道准备，CT结肠造影 - 2022-09-11
Drug Safety：药物安全监视活动及定量信号检测算法的应用
大多数国家都有药物安全监视（PV）系统来监测健康产品的安全使用。该过程检测和评估各种来源的信息安全问题，将风险与利益相关者沟通，并采取其他相关的风险最小化措施。
MedSci原创 - 药物安全 - 2017-07-21
JAHA：诊断左束支阻滞患者急性心梗的新心电图算法
目前的心电图算法对诊断左束支传导阻滞的急性心肌梗死（AMI）缺乏敏感性。
MedSci原创 - 心血管，急性心梗，左束支传导阻滞 - 2020-07-06
Nature Genetics：BANKSY：革命性算法，重塑空间组学数据分析
该算法作为一种创新的空间组学数据分析工具，其主要功能是将空间组学数据中的细胞根据类型和组织域进行有效分类。
生物探索 - 空间组学，BANKSY - 2024-03-04
在R语言中比较不同机器学习算法的性能差异
选择最好的机器学习模型 你如何根据需求选择最好的模型？ 在你进行机器学习项目的时候，往往会有许多良好模型可供选择。每个模型都有不同的性能特点。 使用重采样方法，如交叉验证，就可以得到每个模型在未知数据上精准度的估计。你需要利用这些估计从你创建的一系列模型中选择一到两个最好的模型。 仔细比较机器学习模型 当你有了新数据集，使用多种不同的图形技术可视化数据是个好主意，你可以从不同角度来观
CSDN - 机器学习，R，算法，性能 - 2016-03-01
基于相似度匹配算法对真实世界草药处方分类的探索及实例解读
观察性研究中草药处方通常以“类方”的形式开展研究。目前处方分类多以临床经验判断为主，但人工判定的方式存在缺少统一判别标准、耗费人力和不易核查的问题。该文在构建中西医结合治疗新型
中国中药杂志 - 真实世界草药处方分类 - 2022-11-10
Nature Genetics：揭示癌症突变背后的秘密：MuSiCal算法的突破与应用
通过重新分析超过2700个癌症基因组，研究人员提供了一个改进的特征目录及其分配，发现了当前目录中缺失的九个插入缺失特征，解决了长期存在的“平坦”特征的模糊问题，并对未知病因的特征提供了洞见。
生物探索 - 癌症，MuSiCal - 2024-02-22
决策树模型组合之随机森林与GBDT——机器学习中的算法
前言： 决策树这种算法有着很多良好的特性，比如说训练时间复杂度较低，预测的过程比较快速，模型容易展示（容易将得到的决策树做成图片展示出来）等。美国金融银行业的大数据算法：随机森林模型+综合模型 模型组合（比如说有Boosting，Bagging等）与决策
MedSci原创 - 随机森林，决策树，模型，组合 - 2016-02-20
JACC：慢性完全性冠脉阻塞介入治疗新算法的研究
本研究的目的旨在发展一种基于血管造影特性及导丝操作时间的演算法。本研究纳入评估了5843名接受CTO PCI治疗的患者，并分析其CTO-PCI治疗策略、操作预后及导丝操作时间。
MedSci原创 - 心血管，冠心病，介入 - 2019-11-08
European Radiology：虚拟单色图像CT肺栓塞检测的人工智能算法
已有研究表明，AI算法对传统的多色图像(CPI)具有较高的诊断精度，能够提高影像科医师对PE的检测水平。
MedSci原创 - 肺栓塞，人工智能 - 2024-04-29
机器学习里的贝叶斯基本理论、模型和算法
本文转自中国人工智能学会通讯第3期，已获授权，特此感谢！ 作者：清华大学计算机科学与技术系 朱军 副教授 非常感谢周老师给这个机会让我跟大家分享一下。我今天想和大家分享的是，在深度学习或者大数据环境下我们怎么去看待相对来说比较传统的一类方法——贝叶斯方法。它是在机器学习和人工智能里比较经典的方法。 类似的报告我之前在CCF ADL 讲过，包括去年暑假周老师做学术主任在广州有过
中国人工智能学会通讯 - 机器学习，贝叶斯 - 2017-04-04
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