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【中文期刊】 John Batani Manoj Sewak Maharaj 《全球健康杂志(英文)》 2022年6卷4期 183-191页
【摘要】 Sub-Saharan Africa(SSA)has the highest maternal and under-five mortality rates in the world.The advent of the coronaviru...
【关键词】 Data-driven healthcare;Under-five mortality;Maternal mortality;
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【中文期刊】 Cibo Feng Jin Wang 等 《分子细胞生物学报(英文版)》 2023年15卷6期 11-24页SCIMEDLINEISTICCSCDBP
【摘要】 The organized three-dimensional chromosome architecture in the cell nucleus provides scaffolding for precise regulation ...
- 概要:
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【中文期刊】 Zhixin Dou Yuqing Sun 等 《生物化学与生物物理学报(英文版)》 2023年55卷3期 343-355页SCISCIEMEDLINEISTICCSCDBP
【摘要】 Thermal stability is one of the most important properties of enzymes,which sustains life and determines the potential fo...
- 概要:
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【中文期刊】 李奇 《办公自动化》 2026年31卷1期 86-88页
【摘要】 随着信息技术的飞速发展,医院管理已全面迈入数据驱动的崭新时代.本研究充分借助大数据与人工智能技术,精心构建一套医院人力资源决策支持系统.该系统功能完备,涵盖数据采集、清洗、深度分析以及模型持续优化等环节,能极为精准地反映医院人事的实时动态....
- 概要:
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【中文期刊】 Lijuan Ma Jing Zhang 等 《药学学报(英文版)》 2023年13卷5期 2188-2201页
【摘要】 Smart manufacturing still remains critical challenges for pharmaceutical manufacturing.Here,an original data-driven engi...
【关键词】 Smart manufacturing;Data-driven engineering;Artificial intelligence;
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【中文期刊】 王敏 胡兆 等 《协和医学杂志》 2025年16卷2期 454-461页ISTICPKUCSCDCA
【摘要】 目的 构建一个融合知识驱动和数据驱动的混合决策模型,并将其应用于室性心动过速的病因诊断.方法 检索2018-2023年心律失常疾病领域的临床实践指南、专家共识和医学文献作为知识源,并回顾性收集2013-2023年中国医学科学院阜外医院室性心...
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【中文期刊】 李建会 杨宁 《医学与哲学》 2025年46卷8期 1-6页ISTICPKU
【摘要】 当前正处在人工智能赋能科学研究的黄金时代,处理多源生物数据的新算法和发现、理解生理病理知识的新工具不断推陈出新,引领生物医学向着网络化、个性化和预防化的趋势发展."数据驱动+人工智能赋能"现已成为加快生物医学研究进程的关键策略,并且正在重塑...
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【中文期刊】 陈文轩 任韦燕 等 《医用生物力学》 2025年40卷2期 255-262页MEDLINEISTICPKUCSCDCA
【摘要】 肌骨系统多体动力学仿真是解析人体运动生物力学机制的重要工具,其发展正从传统物理模型驱动向数据驱动、物理-数据混合驱动转变,本文对相关的新进展进行综述.传统的基于物理模型的肌骨系统多体动力学仿真已经在仿真度、优化方法、软件工具等方面发展非常充...
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【中文期刊】 王吉庆 张蕾 等 《世界科学技术-中医药现代化》 2025年27卷12期 3715-3722页ISTICPKUCSCD
【摘要】 在中医药体系中占据重要地位的针灸疗法,其临床效果已在诸多慢性疾患及功能性病症治疗过程中得到反复验证.然而长期而言,针灸疗效多源自医师的经验性判定,缺少标准化、量化跟结构化的表达形式,导致珍贵的临床经验难以构建起可复用、可有效验证的证据体系,...
- 概要:
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【中文期刊】 戴佳纯 金聿嘉 等 《医学与哲学》 2025年46卷23期 7-12页ISTICPKU
【摘要】 探讨医疗影像诊断在我国医疗数字化转型中的发展与哲学思考.通过整合云计算与人工智能等数智技术,医学影像实现了跨机构共享与智能化诊断,显著提升了诊疗效率与公平性.然而,人工智能在应用中仍面临黑箱问题、数据偏差与可解释性不足等挑战.在数字化转型中...
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