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【中文期刊】 Lin-Sheng Li Ling Yang 等 《军事医学研究(英文版)》 2024年11卷5期 747-784页
【摘要】 Latent tuberculosis infection(LTBI)has become a major source of active tuberculosis(ATB).Although the tuberculin skin te...
【关键词】 Tuberculosis(TB);Latent tuberculosis infection(LTBI);Machine learning(ML);
- 概要:
- 方法:
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【中文期刊】 徐昊 李林蔚 等 《中国肿瘤临床》 2025年52卷21期 1087-1094页ISTICPKUCSCDCA
【摘要】 目的:肿瘤细胞的治疗适应性是导致乳腺癌获得性耐药的重要机制,但相关生物标志物尚未明确.本研究旨在通过单细胞图谱整合与机器学习(machine learning,ML)建模,解析乳腺癌治疗耐药的关键基因.方法:基于大规模乳腺癌单细胞转录组数据...
- 概要:
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【中文期刊】 石瀚为 潘文杰 等 《标记免疫分析与临床》 2025年32卷6期 1290-1299页ISTICCA
【摘要】 本文综述了机器学习(machine learning,ML)在分化型甲状腺癌(differentiated thyroid cancer,DTC)领域的应用与进展.随着人工智能技术的快速发展,ML在医学领域的应用日益广泛.在DTC的诊断和治...
- 概要:
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【中文期刊】 张红珍 杨少玲 等 《右江医学》 2023年51卷11期 972-979页
【摘要】 目的 比较logistics分类(LR)、高斯朴素贝叶斯分类(GNB)、补充朴素贝叶斯分类(CNB)、支持向量机(SVM)和k近邻分类(KNN)五种机器学习(machine learning,ML)模型预测颈动脉粥样硬化患者发生缺血性脑卒中...
- 概要:
- 方法:
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【中文期刊】 依帕拉·伊力哈木 王蕾 等 《中国肿瘤临床》 2025年52卷10期 507-514页ISTICPKUCSCDCA
【摘要】 目的:本研究旨在结合血清生物标志物(serum tumor markers,STMs)和临床病理因素,预测浸润性乳腺癌患者腋窝淋巴结转移(axillary lymph node metastasis,ALNM)风险.方法:收集 2015年 ...
- 概要:
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【中文期刊】 李知晓 吴承照 《生态学报》 2025年45卷16期 7753-7768页ISTICPKUCSCDCA
【摘要】 黑麂(Muntiacus crinifrons)为国家一级保护野生动物,是钱江源-百山祖国家公园候选区钱江源园区(简称钱江源园区)的旗舰物种,科学的管控分区对黑麂种群和栖息地的保护具有重要的意义.为了科学评价黑麂栖息地的适宜性,支撑其种群保...
【关键词】 国家公园规划与管理;物种分布模型(SDM);机器学习(ML);
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【中文期刊】 王涛 张琳 等 《医药导报》 2025年44卷4期 560-564页ISTICPKUCA
【摘要】 药物警戒作为药品上市后监管的重要组成部分,对于保障公众用药安全至关重要.近年来,人工智能(AI)技术凭借其强大的数据处理和分析能力,在药物警戒领域展现出巨大的应用潜力.该文从药品上市后监管视角,系统介绍和分析了 AI在药物警戒中的应用背景、...
- 概要:
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【中文期刊】 Guang-Yu Liu Dan Yu 等 《军事医学研究(英文版)》 2025年12卷1期 72-95页
【摘要】 Antimicrobial resistance is a global public health threat,and the World Health Organization(WHO)has announced a priority...
【关键词】 Antibiotic;Artificial intelligence(AI);Clinical development;
- 概要:
- 方法:
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【中文期刊】 Jian Song Guang-Chao Wang 等 《军事医学研究(英文版)》 2025年12卷12期 1984-2004页
【摘要】 Conventional diagnostic and therapeutic approaches in orthopedics are frequently time intensive and associated with elev...
【关键词】 Artificial intelligence(AI);Orthopedics;Machine learning(ML);
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【中文期刊】 苑文雯 高旭东 等 《中国医学装备》 2024年21卷6期 56-61页ISTIC
【摘要】 目的:评估机器学习(ML)的性能,将临床参数与CT冠状动脉钙化(CAC)评分和自动心外膜脂肪组织(EAT)量化相结合,以预测无症状受试者的心肌梗死(MI)和心源性死亡的长期风险.方法:选取2013年1月至2015年10月于解放军总医院第五医...
【关键词】 CT冠状动脉钙化评分;心外膜脂肪组织量化;心肌梗死(MI);
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