儿童下气道菌群多样性及其对支气管哮喘辅助性T细胞分化机制影响研究进展

哮喘是由多种细胞(如嗜酸性粒细胞、肥大细胞、T淋巴细胞、中性粒细胞、气道上皮细胞等)和细胞组分参与的以慢性气道炎症和气道高反应性为特征的一种异质性疾病[1]。近年来哮喘发病率逐年攀升,据全球哮喘防治创议(GINA)委员会调查显示,全球约有3亿人受到哮喘困扰[2],世界卫生组织(WHO)预计至2025年全世界哮喘患者将会增至4亿人。研究发现,哮喘患者气道菌群在丰度及多样性等方面与正常人存在显著差异[3],而

MLICP-CNN:基于CNN与ICP的多标记胸片置信诊断模型

针对胸片的多标记预测集缺少可校准性的缺陷,提出一种基于卷积神经网络(Convolutional Neural Networks,CNN)与归纳一致性预测器(Inductive Conformal Prediction,ICP)的多标记胸片置信诊断模型MLICP-CNN。该模型将学习数据划分为训练集和校准集,通过使用CNN从训练集中学习出规则D。基于规则D和校准集使用算法随机性对被测数据进行置信预测,即为每个被测数据提供附带置信度的多标记预测集。在对Chest X-ray14胸片数据集的实验结果表明,该模型在临床常用的95%置信度下,模型准确率为95%,体现了置信度评估的恰好可校准性。在CNN架构为Resenet50并采用LS-MLICP为奇异值映射函数下,模型性能最好,其确定预测率为96.43%,理想预测率为92.31%。另外,CNN架构对预测效率的影响程度远远小于奇异值映射函数。国家自然科学基金面上项目(61673186);;\n福建省自然科学基金面上项目(2012J01274

卷积神经网络模型在儿科疾病预测中的应用

目的:针对儿童看病需求量大导致的儿科诊疗服务效率和准确率偏低等问题,利用自然语言处理和深度学习技术,从儿科历史病历数据中自动\"学习\"专家医生诊断模式,形成智能辅助诊断模型,从而对新的儿科病历数据输出疾病诊断决策。结果:基于深度卷积神经网络的七分类疾病智能诊断模型的正确率为84.26%,F1-score为84.33%,基本达到可投入实际应用的级别。结论:智能诊断决策作为预诊信息提供给医生进行确诊参考,对提升医生诊断速度效果明显。国家自然科学基金面上项目(编号:71571056);;福建省自然科学基金面上项目(编号:2012J01274)~

基于知识图谱的药品联用建模及风险评价

目的:根据临床用药实践中的药品联用模式构建知识图谱模型,从而自动化地评价药品联用风险。方法:基于海量处方用药大数据,采用知识图谱建模方法,构建概率图模型,并利用子图搜索算法进行药品联用风险评价。结果:在某三甲医院门诊妇科的59703条真实用药处方中,随机挑选30%数据作为测试集,得到药品联用风险预测准确率达98.3%,能够有效识别合理药品联用模式。结论:基于处方大数据构建的药品联用知识图谱模型能准确地对药品联用风险进行评估,可降低人工成本,减轻药师负担,为临床药事管理提供决策依据,提高联合用药的安全性

采用全外显子测序分析技术诊断X连锁慢性肉芽肿病一家系

慢性肉芽肿病(chronic granulomatous disease,CGD)是一种罕见的原发性免疫缺陷病,是因编码NADPH氧化酶的基因缺陷引起。CGD的遗传方式有X连锁隐性遗传(XR-CGD)及常染色体隐性遗传(AR-CGD)等,其中X连锁隐性遗传更为常见[1]。XR-CGD是由编码NADPH氧化酶的蛋白亚基gp91phox的CYBB基因突变引起[2-4]。2015年7月15日,笔者医院收治1例临床表现为反复感染