我们提出基于快速医疗保健互操作性资源（FHIR）格式的患者全部 EHR 原始记录的表示。我们证明使用这种表示方法的深度学习方法能够准确预测来自多个中心的多个医疗事件，而无需特定地点的数据协调。...我们相信，这种方法可以为各种临床环境创建准确的、可扩展的预测，且附有在患者图标中直接高亮证据的解释。...但若想实现大规模机器学习，我们还需要对它做一些补充：使用多种编程语言的工具，作为将大量数据序列化到磁盘的有效方法以及允许分析大型数据集的表示形式。...我们相信缓冲区的引入可以帮助应用程序开发人员（机器学习相关）和研究人员使用 FHIR。 协议缓冲区的当前版本 我们已经努力使我们的协议缓冲区表示能够通过编程式访问以及数据库查询。...我们也正在添加其他直接从批量数据导出并上传的示例。我们的协议缓冲区遵循 FHIR 标准（它们实际上是由 FHIR 标准自动生成的），但也可以采用更优雅的查询方式。
他们总结了这篇论文得到的两个成果。首先，提出了一个通用的数据处理途径，可以将原始的EHR数据作为输入，并且在没有手动特征协调的情况下生成FHIR标准输出。这一成果使得系统可以相对容易地部署到新医院。...传统的建模方法仅仅通过选择非常有限的常用变量，由此产生的模型可能会产生不精确的预测：假阳性的预测可能会加重医生、护士的负担。 深度学习和人工神经网络的发展可以使我们应对这些挑战。...最近，一种被称为 FHIR 的数据结构被开发出来，以一种一致的、分层的、可扩展的容器格式来表示临床数据，而不考虑卫生系统，它简化了站点之间的数据交换。...随后的工作扩展了这种方法，通过对患者记录中发生的事件的时间序列进行建模，这可以提高依赖于事件顺序的场景的准确性，以及卷积和递归神经网络。...在我们的案例研究中，该模型确定了患者的历史和放射学研究结果的元素，这是至关重要的数据点，临床医生也会使用。这种方法可以解决这样的问题：这种「黑盒」方法是不可靠的。
虽然DeepMind for Streams部署的基础FHIR（又名快速医疗互操作性资源）使用开放式API，但该公司与Royal Free Trust之间的合同通过DeepMind自己的服务器连接，并禁止连接到其他...他们还担心，DeepMind一直在含糊地表示，它究竟是如何与母公司Alphabet进行合作的，以及哪些数据可以被转移到广告巨头身上，毕竟将广告与DeepMind对人们医疗记录的处理方法相相叠加是一种不可避免却令人不安的组合...报告中还写到“我们的首要任务就是证明我们的技术可以帮助改善患者护理质量并降低成本，而不是为我们工作的早期阶段收费。...他还补充道：“Trusts始终保持对数据的完全控制，我们在法律上和合同上必须遵照我们合作伙伴的指示来使用患者数据。我们将继续与Trusts公司签署法律协议，以便审查这一重要问题。...然而，2016年5月，通过调查性新闻而非Trust或DeepMind披露：Royal Free with DeepMind共享患者数据的范围出现了问题。
当数据太少而无法训练GAN时，如何生成真实的图像呢。 本文我们描述了一种从一组小样本中创建合成医学图像的方法，我们的方法基于随机部分变形，因此无需深度学习（不需要GANs）。...我们创建的图像看起来非常逼真，适合创建用于深入学习的训练数据集。我们应用此方法为Covid19的CT挑战赛的开发人员创建一个合成玩具数据集。 数据隐私是医学图像数据公开的一个重要挑战。...由于道德和法律要求，参与团队在任何挑战点都无法直接访问未经更改的图像数据；相反，开发人员可以通过 Eisen.ai(https://eisen.ai/)接口来使用用于训练和验证未公开图像数据的方法。...为了弥合这一差距，我们需要设计一种方法来发布局部开发的图像子集，该子集是高质量且具有代表性的，并且不包含患者的任何未经更改的图像数据。...在挑战准备阶段，用合成数据创建一个可公开访问的toy数据集是一个重要的里程碑。我们希望通过这些数据，开发人员可以更容易地在本地对其方法进行原型化，同时了解Eisen接口。
这个虚拟的患者可以作为临床试验设计和真实世界证据生成的辅助技术平台。2017年8月23日，安进的投资部门领投了GNS Healthcare的600万美元的融资。...Berg的药物发现工作源于患者生物学。Berg从患病和健康的患者中收集样品，并进行组学（包括基因组、蛋白质组、脂质组和代谢组）分析，然后将这些数据与患者的临床信息结合起来分析。...2020年1月，Schrödinger与拜耳宣布了一项为期五年的技术合作，Schrödinger为拜耳创建一种新的解决方案，以挖掘、筛选和评估可合成的虚拟化合物。...该技术可使全球研究人员远程设计、合成和筛选研究分子。 2020年1月，礼来与Strateos合作推出远程机器人云端实验室，科学家可以通过基于Web的界面远程控制他们的实验。...比如，Winterlight通过两分钟的语音识别就可以将阿尔茨海默症患者与正常衰老的患者区分开来，准确度达到91％。 2019年1月7日，Winterlight Labs宣布已与杨森达成合作。
考虑到GPT-4在对话技巧上的娴熟程度，我们可以通过互动式对话为患者的病情和病史提供建议及修改意见。...例如，我们可以要求系统将所需的实验室检测项目转换为HL7FHIR(快速医疗互操作性资源)标准格式，这是一种用于在医疗系统间交换数据的标准格式：Q:请为这些检查项目创建HL7 FHIR资源。...它能够帮助用户解读和管理自己的健康数据，如医疗账单、实验室检测结果、健康追踪器和健康应用程序。通过解释、对比、个性化和优化数据，GPT-4还可以为用户提供反馈、建议和心理支持。...第二个编码85610代表凝血酶原时间(PT)检测，这是一种血液检测方法，用于测量你的血液凝固所需的时间。...例如，假设我们是六年级的科学老师，我们可以让GPT-4阅读一篇医学期刊文章，然后为六年级科学课编写一篇摘要和一份测验。
随着用户设备端数据的不断更新并上传到服务器，服务器将根据这些更新数据来更新模型。很明显这是一种集中式的模型训练方法。...联邦学习系统则可以利用基于加密的患者样本对齐技术，在医院 A 和 B 不公开各自数据的前提下确认双方的共有患者，并且不暴露不互相重叠的患者，以便联合这些用户的特征进行建模，在确定共有用户群体后，就可以利用这些数据训练疾病预测模型...为了帮助提高联邦学习的安全性，研究人员研究试验了使用ε-差分隐私框架的可行性。这个框架是一种正式定义隐私损失的方法，可以借助其强大的隐私保障性来保护患者与机构数据。...联邦学习则允许在不共享患者数据的情况下对DNN进行合作和分布式训练。每个节点都训练自己的本地模型，并定期将其提交给参数服务器。服务器收集并聚合各个节点模型以生成一个全局模型，然后与所有节点共享。...这是一种集中式的模型训练方法，这种方式很难保证数据隐私安全。
实验要求参与者背诵几百个句子，电极会记录运动皮层中神经元的放电模式。研究人员将这些模式与患者在自然说话时嘴唇，舌头，喉部和下颌的微小运动联系起来。然后将这些动作翻译成口语化的句子。 ?...最终，这套新系统每分钟能够生成150单词，接近自然讲话的语速水平。而以前基于植入物的通信系统每分钟可以生成大约8个单词。...为了重建话语，Anumanchipalli等人不是将大脑信号直接转换为音频信号，而是使用一种两级解码的方法。他们首先将神经信号转换为声道发音器官运动的表示，然后将解码的运动转换为口语句子，如图1所示。...与直接解码声学特征相比，作者采用的两阶段解码方法能明显减小声音失真。如果可以获得跨多种语音条件的海量数据集，那么直接合成可能会接近或优于两阶段解码的方法。...此外，科学可以通过脑机接口扩大人类的能力。他举了一个例子：人们可以通过心灵感应来传达复杂的概念，“你不需要用语言表达”。 人类是否有一天会与机器合并？
Nasrallah等共同发表在Nature Communications的研究成果：本文提出了Smile-GAN模型（半监督聚类生成对抗网络），这是一种半监督深度聚类方法，它能够通过神经成像特征识别阿尔茨海默疾病亚型...2.模型与方法 2.1 Smile-GAN模型（半监督聚类生成对抗网络） Smile-GAN是一种生成式对抗网络架构，下图是Smile-GAN的总体结构。...红色区域代表只存在于患者群体中的疾病效应。Smile-GAN通过从正常对照组数据到患者数据的聚类转换找到神经模式类型。...样本点的颜色是它的主导模式的颜色，样本在每个模式上的伪概率反映了模式和模式子类型在样本中的表达水平。由于每一个样本的P1和P4都不会同时大于0，因此所有的模式分布组合都可以在这个菱形图中表示。...4.总结 Smile-GAN模型的主要优点：它是一种数据驱动的方法，除神经成像数据外，它还能够应用于其他类型的数据来提取特征，能够有效地根据任何选定的疾病相关特征做正常样本到患者样本的聚类转换。
（物理学家兼作家斯蒂芬 · 霍金，曾经就使用他脸颊上的肌肉在键盘上打出字符，然后计算机再将这些字符合成为语音。）...实际上，此前研究人员就已经开发出了其他的虚拟语音辅助工具。它们都通过解码负责识别字母和单词以及口头表示的大脑信号来实现语音辅助，但是这些方法在自然语言表达的速度和流动性上尚显不足。...当每个志愿者在背诵数百个句子时，电极就会记录下运动皮层中神经元的发射模式。研究人员将这些模式与患者在自然说话期间所发生的嘴唇、舌头、喉部以及下颌的微妙运动联系起来。...首先，用循环神经网络直接将记录的大脑皮层活动解码为发音运动的表示，然后将这些表示转换为语音。在封闭的词汇测试中，听众可以识别和转录出利用大脑皮层活动合成的语音。...中间的发音动态即使在数据有限的情况下也能帮助提升性能。讲话者可以较大程度地保存经过解码的发音运动表示，从而使得解码器的组件可在不同参与者之间迁移。此外，该解码器还可以在参与者默念句子时合成语音。
穿越多个世纪来到今天，死亡竟真的可以被科学预测。 近日，Google医疗大脑正训练一种新型算法，它能预测患者的结局，包括人们可能在医院待多久，再次入院的几率以及近期死亡的概率。...Google用这个AI分析了这名女士入院后24小时内的信息，算法总共收集了175639个数据点，评估她短期死亡的概率高达19.9%。两周之内，这名患者死于Google AI预测的情况。...此外，研究人员开发了FHIR(快速医疗互用性资源)的灵活数据结构，这是一种一致的、层次化和可扩展的容器结构，且无需对特定地点的数据进行协调。...Google证明，使用使用这种方法表示的深度学习模型可以准确预测来自多个中心的多个医疗事件。 ?...△ 对两家医院病患死亡时间的预测结果 “我们认为，这种方法可以用于为各种临床场景创建精确和可扩展的预测。”论文中写着。
利用生成对抗网络(GAN)等技术，现在可以生成具有真实数据特性的合成数据。但它的局限性在于所得结果的准确性有损失，因此，这种方法并不适用于某些应用场合。...匿名技术是一种保护隐私的技术，它克服了传统方法的局限性。 匿名技术实际上是让一个人“泯然众人矣”。那么，“众人”是几个人呢？...在离线非交互模式下，管理员使用与原始数据集具有相同统计特性的差分隐私机制生成合成数据库。发布数据后，v不再扮演任何角色，原始数据甚至可能被销毁。因此，使用合成数据库，重新识别个体变得困难。...此外，这样的合成数据可以共享用于执行质量分析。 4.2.1 差分隐私技术的原理 考虑一个算法，该算法分析数据集并计算统计属性，如均值、方差、中值和模式。...这种方法使用以0为中心、以1/ε 为比例的拉普拉斯概率分布来对随机噪声进行采样，通过添加获得的噪声扰动实际值会导致屏蔽响应。 还是以医院的场景为例，假设医院保存了通过医疗应用程序收集的癌症患者的数据。
人工智能驱动的预测模型可以通过使用特定的数据集来生成，为整个药物发现、开发和注册步骤中的一系列决策提供信息（图1）。...通过提供一种手段来获取与诊断、患者特征、候选药物性质和治疗反应预测有关的数据价值，人工智能实现了一种更加个性化的方法，被称为 "精准医疗"，即提出更适合个别患者特点的治疗。...虽然传统的生物信息学不可能整合这种大规模和多模式的数据，但现在可以通过使用人工智能对疾病进行全面建模。...另一种方法是使用生成对抗网络（GAN），将两个在零和游戏中既竞争又合作的神经网络联系起来，从很大的数据集中进行分子特征提取。...在这种情况下，人们开发了支持逆向合成的计算方法，作为专家衍生的规则或从化学反应数据库建立的知识系统的替代，通过使用逆向反应分解新生成的分子来设计其化学合成。
生成逼真的合成脑电图和相应的大脑活动，并用于训练DNN进行时空源成像。训练后的模型可以直接用于估计生理和病理脑活动。...模型培训与评估：在提出的DeepSIF模型中，源空间被分割为994个区域，通过随机选择一个种子区域，然后将邻近区域分组形成皮层活动斑块，生成不同位置、大小和形状的脑源。...DeepSIF方法在所有三个数据集上都表现出了出色的性能，在所有评估指标中，对于三个源数据集几乎没有性能下降，即使它只在两个源数据集上训练，这表明它的鲁棒性和泛化性。...2、 本文提出的DeepSIF方法是一种完全数据驱动的方法，通过使用大量传感器源映射示例训练DNN，可以学习大脑活动分布的本质和隐性特征，从而避免为ESI优化问题明确定义先验的需要。...另一方面，FAST-IRES是在优化框架内制定的，它需要超参数选择和调优新数据实例和组件选择，以确定每个患者的单独时间基函数，它需要几分钟来生成一个解决方案。
在这里，作者利用特征归因方法展示了通过利用可解释的机器学习模型集合可以提高解释质量的可能性。 发现最佳的抗癌药物组合是一个困难的问题，因为所有可能的药物和患者组合的空间是庞大的。...最近一种理解生物模型所学模式的方法涉及使用“特征归因方法”（例如Shapley值）来“解释”复杂的预测模型，为每个输入特征（在这里是基因）提供重要性分数。...作者使用240个合成数据集对传统和新颖方法进行基准测试，并展示了数据中的非线性和相关性如何阻碍对与生物相关的特征的发现。...同样，针对医疗保健中黑盒预测模型的特征选择的最新研究也指出需要选择稳健的特征。虽然通过集成机器学习模型通常可以增加模型的准确性，提高预测器的稳定性，但是否集成可以改善生物学假设生成尚未得到证实。...解释还可以使医生向患者传达算法决策的逻辑，这可以增加患者对治疗过程的信任。最后，通过显示模型决策的逻辑，可解释的人工智能可以实现医生和AI模型之间更好的协作。
相反，深度学习是一种表示学习的方法，将原始数据输入给机器，它能自动找出出模式识别所需的表示：由多层表示复合的表示。这些层通常按顺序排列，由大量原始的非线性操作组成。...通过将数据从多个站点映射到基于 FHIR 的单一格式，数据被标准化为同质格式。c、排序。...为了解释 EHR 中包含的结构化和非结构化数据，研究人员开始采用无监督学习方法，例如自编码器。首先训练网络通过压缩然后重建未标记数据来学习有用表示，以预测特定的诊断。...自动抄写将缓解这一问题，并促进更实惠的抄写服务。以基于 RNN 的语言翻译为例，它使用端到端技术将一种语言中的语音直接翻译成另一种语言中的文本。...深度学习可以通过集成其他模式（如医学图像、临床病史和可穿戴设备数据）进一步增强此类模型。一种特别有前途的表型预测方法是预测中间分子表型，例如基因表达或基因剪接，然后将其输入下游疾病预测因子。
，equibine 在姿势方面达到了最先进的水平，并且比Docking等竞争方法快得多， 在华盛顿大学，利维和贝克将一种人工智能设计蛋白与crispr结合起来，并表明可以通过禁用化学关闭开关来唤醒个体休眠基因...，其中标记数据稀缺，无限数据是巨大的，大型预训练模型隐含封装了其训练领域的知识，可用于搜索特征和生成数据，在化学空间中的蛋白质的情况下，训练数据集远小于所有可能的组合，预训练模型可以生成分子或测序，而不是在训练它的数据库中...，在临床 nlp 领域，主要挑战是数据可用性、标记数据的成本、安全性和隐私，预训练的大型语言模型可以生成真实的去识别合成训练数据。...，今天我们宣布佛罗里达大学和英伟达制造了世界上最大的临床语言模型，称为 syngatortron，它可以合成临床数据，自然去识别和模仿非结构化临床数据集，syngatortron 被用作数据工厂生成大量各种类型的合成临床报告...，现在有了 holoskin mgx，一个医疗级 AI 计算平台，医疗器械行业可以演变为软件即服务的商业模式，给医生通过人工智能和机器人技术获得最新的创新和扩展医疗保健服务，未来是光明的！
目前用于磁共振到CT合成的深度学习方法依赖于同一患者的MR和CT训练图像的两两对齐。然而，成对图像的非对准问题会导致合成CT图像的误差。...为了解决这一问题，本文提出了一种基于边缘感知的生成对抗网络(Ea-GANs)的MR图像合成方法。...对于多对比度合成，现有的方法一般学习一个从源到目标图像之间的非线性强度转换，要么通过非线性回归或确定性的神经网络，但是这些方法可能会在合成图像中丢失结构细节。...对于第一种配准的场景，网络结构如下，损失函数包括上述三个部分： image.png 对于第二种非配准的场景，网络结构如下，它的本质就是cyclegan： image.png 此外，为了合成...然而，由于数据质量差，患者频繁退出，收集每个患者的所有模式仍然是一个挑战。医学图像合成是解决这一问题的有效方法，可以将缺失的模态从已有的模态中合成出来。
想象一下，如果有这样一种服务，关于每一个人的数据的使用情况，它都能提供数学上精确的保证，剔除掉任何伪造或遗漏的可能性。...我们还可以通过替换区块链的 “链” 部分，并使用树状结构来提高效率，二者的整体效果是相同的。每次我们向分类帐添加一个条目时，我们将生成一个称为“加密散列”的值。...我们还希望我们的合作伙伴能够采纳自动查询功能，有效地设置警告，这样在任何异常情况下会有警报触发。而且，未来，我们甚至可以让我们的合作伙伴选择允许他人检查我们的数据处理情况，例如个别患者或患者组。...具体来说，有一个被称为 FHIR 的新的医疗可相互操作性的开放标准，可以扩展来以可行的方式包含可审计性。...我们希望通过分享我们的流程和公开记录我们遇到的困难，将能够与尽可能多的人合作并获得反馈，增加这种基础设施在医疗保健领域得到更广泛使用的机会。
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