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Nat Mach Intell｜基于AI算法<font color="red">预测</font>基因组<font color="red">错义</font><font color="red">变异</font><font color="red">的</font><font color="red">功能</font><font color="red">影响</font>

Nat Mach Intell｜基于AI算法预测基因组错义变异的功能影响

准确预测有害错义变异对于解释基因组序列至关重要。gMVP可以改善临床检测和遗传研究中对错义变异的解释，有望在基因临床检测和新风险基因发现研究中发挥积极作用。

测序中国 - 神经网络模型预测错义变异的功能影响，gMVP和已发表方法预测，gMVP 和已发表方法区分神经发育障碍 - 2022-12-13

Nat Med：基于血液代谢组学<font color="red">预测</font>24种疾病<font color="red">的</font><font color="red">神经网络</font><font color="red">模型</font>

Nat Med：基于血液代谢组学预测24种疾病的神经网络模型

基于22个中心、近12万名志愿者的168个循环标志物NMR血液代谢组学数据，作者训练了一个通过代谢谱预测代谢、血管、呼吸、肌肉骨骼-神经疾病和癌症等24种疾病风险的神经网络模型，该模型对疾病风险分层和

代谢网 - 糖尿病，痴呆，腹主动脉瘤，神经网络，代谢组学 - 2022-10-10

Genome Med：基于体细胞突变表征<font color="red">的</font>深度<font color="red">神经网络</font><font color="red">模型</font>MuAt，可<font color="red">预测</font>肿瘤类型及亚型

Genome Med：基于体细胞突变表征的深度神经网络模型MuAt，可预测肿瘤类型及亚型

研究团队开发了一种新颖的深度神经网络（DNN）模型能够通过学习简单和复杂的体细胞突变表征，从癌症全基因组和全外显子组测序数据中预测肿瘤类型和亚型。

测序中国 - 肿瘤，MuAt，深度神经网络模型 - 2023-08-09

IJNS：构建基于人工<font color="red">神经网络</font><font color="red">的</font>外周置入中心静脉导管相关血栓形成<font color="red">预测</font><font color="red">模型</font>

IJNS：构建基于人工神经网络的外周置入中心静脉导管相关血栓形成预测模型

人工神经网络模型能有效预测接受化疗的乳腺癌患者外周置入中心静脉导管相关性血栓形成。

MedSci原创 - 血栓，人工神经网络，经外周静脉置入中心静脉导管 - 2022-10-27

DeepMind 又一成就：AlphaMissense能够<font color="red">预测</font>出7100万<font color="red">错义</font>突变，助力罕见病

DeepMind 又一成就：AlphaMissense能够预测出7100万错义突变，助力罕见病

蛋白质预测模型AlphaFold在AI界掀起海啸级巨浪后，Alpha家族又迎来新贵。

新智元 - 罕见病，DeepMind，AlphaMissense - 2023-09-23

iScience：蛋白质组学和多组学在精准健康中<font color="red">的</font>全景扫描

iScience：蛋白质组学和多组学在精准健康中的全景扫描

1.介绍

微科盟 - 多组学，精准健康 - 2021-09-12

European Radiology：静息状态<font color="red">的</font>fMRI机器学习<font color="red">预测</font>PRC皮层肿瘤患者<font color="red">的</font>个体化手部运动

European Radiology：静息状态的fMRI机器学习预测PRC皮层肿瘤患者的个体化手部运动

准确的脑功能区映射在术前规划中起着至关重要的作用，不仅有助于评估手术风险和疗效，还有助于避免手术引起的神经功能缺损。血氧水平依赖(BOLD)功能磁共振成像(fMRI)是一种无创成像技术，越来越多地应用

MedSci原创 - 机器学习，BOLD，PRC皮层 - 2021-03-27

<font color="red">神经网络</font>从入门到精通——从<font color="red">神经</font>元到深度学习

神经网络从入门到精通——从神经元到深度学习

图1 人脑神经网络 神经网络是一门重要的机器学习技术。它是目前最为火热的研究方向–深度学习的基础。学习神经网络不仅可以让你掌握一门强大的机器学习方法，同时也可以更好地帮助你理解深度学习技术。本文以一种简单的，循序的方式讲解神经网络。适合对神经网络了解不多的同学。本文对阅读没有一定的前提要求，但是懂一些机器学习基础会更好地帮助理解本文。 神经网络是一种模拟人脑的神经网络以期能够实现类

博客 - 神经网络，深度学习 - 2016-04-01

Neurology：丘脑<font color="red">神经网络</font>枢纽度对癫痫患者预后<font color="red">影响</font>

Neurology：丘脑神经网络枢纽度对癫痫患者预后影响

丘脑神经网络与癫痫复发相关，丘脑神经网络枢纽度可作为患者预后的潜在预测手段

MedSci原创 - 癫痫，颞叶，丘脑 - 2017-05-21

Bioinformatics：人工智能帮助<font color="red">预测</font>混合用药<font color="red">的</font>副作用

Bioinformatics：人工智能帮助预测混合用药的副作用

斯坦福大学的科研人员设计出了一种卷积神经网络，能够预测混合使用多种药物可能产生的副作用。美国斯坦福大学（Stanford University）的计算机科学家设计出一种卷积神经网络，能够预测混合用药可能产生的副作用。 这项研究工作对患者具有重大的现实意义。通常，患者为治疗一种疾病或者减轻多种病情而服用的药物越来越多。但问题在于，我们对药物之间的相互作用知之甚少，由此带来了巨大风险。据研究

MedSci原创 - 人工智能，副作用 - 2018-08-13

eGastroenterology：人工智能在肝细胞癌诊断中<font color="red">的</font>应用

eGastroenterology：人工智能在肝细胞癌诊断中的应用

人工智能，特别是深度学习和神经网络模型，在目前放射学检测HCC方面显示出巨大前景。AI在HCC诊断方面具有多种优势，包括减少诊断的异质性、优化数据分析以及重新分配医疗资源。基于AI的放射诊断的进步对于

eGastroenterology - 肝细胞癌，人工智能 - 2023-12-29

Hum Mol Genet：编码泛素水解酶<font color="red">的</font>USP48<font color="red">的</font>突变与常染色体显性非综合征性遗传性听力损失有关

Hum Mol Genet：编码泛素水解酶的USP48的突变与常染色体显性非综合征性遗传性听力损失有关

听力损失是最常见的感官障碍，估计影响全世界6%的人口。大约60%的遗传性耳聋是由于内耳结构的异常，如耳蜗和听觉神经。其遗传可分为综合症（30%以上的病例）和非综合症（70%以上的病例）两种形式。尽管已

MedSci原创 - 突变，听力损失，USP48 - 2021-06-25

Clinica Chimica Acta：新生儿短链和长链酰基辅酶a脱氢酶缺陷患者<font color="red">的</font>筛查和遗传特征

Clinica Chimica Acta：新生儿短链和长链酰基辅酶a脱氢酶缺陷患者的筛查和遗传特征

本研究评估了通过新生儿筛查发现的短链和极长链酰基辅酶a脱氢酶缺陷(SCADD/VLCADD)患者的生化和遗传特征。

MedSci原创 - 筛查；遗传特征 - 2020-08-09

从一名医生<font color="red">的</font>角度谈谈对人工智能<font color="red">的</font>理解

从一名医生的角度谈谈对人工智能的理解

我是一名消化内科医生，平日的工作是消化内镜的诊疗，统计学是爱好，近年来，我常常在思考我们以前在研究生时学的统计学和现在火得一塌糊涂的人工智能有什么联系，我们年轻医生有没有可能利用这方面的知识为研究增添亮点我们医生在做临床研究的时候，会接触到诸如t检验、方差分析、各种回归建模等常见的统计方法，这些方法在医咖会的SPSS全套教程（【合集】75篇SPSS统计操作教

医咖会 - 人工智能 - 2019-12-11

递归<font color="red">神经网络</font>(RNNs)基本原理及最新进展

递归神经网络(RNNs)基本原理及最新进展

摘要 递归神经网络(Recurrent Neural Network, RNNs)的研究最近取得了很大进展，成功应用包括手写识别、语音识别、自然语言处理以及计算机视觉等一系列问题。本文介绍了递归神经网络的基本原理与近期进展，并对若干代表性工作进行了回顾。导读 递归神经网络（RNN）是目前最流行的几种深度学习网络结构之一，因其递归处理历史信息和建模历史记忆的功能特点而特别适用于处理时间、空间

知乎 - 递归神经网络，RNNs - 2016-08-27

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