女人荫蒂被添全过程13种图片,亚洲+欧美+在线,欧洲精品无码一区二区三区 ,在厨房拨开内裤进入毛片

0
  • 聊天消息
  • 系統消息
  • 評論與回復
登錄后你可以
  • 下載海量資料
  • 學習在線課程
  • 觀看技術視頻
  • 寫文章/發帖/加入社區
會員中心
創作中心

完善資料讓更多小伙伴認識你,還能領取20積分哦,立即完善>

3天內不再提示

借助機器學習、大數據尋找新冠肺炎最佳療法

倩倩 ? 來源:前瞻網 ? 2020-04-15 14:24 ? 次閱讀
加入交流群
微信小助手二維碼

掃碼添加小助手

加入工程師交流群

匹茲堡大學醫學院的研究人員開發了一項新的臨床試驗,提出了一個應對COVID-19大流行期間的重要問題:醫生們應該如何決定是迅速采用新療法,比如抗瘧疾藥羥氯喹,還是等到更長時間的臨床試驗后再做決定?

醫學博士、公共衛生碩士、教授、匹茲堡大學和匹茲堡大學醫學中心重癥監護醫學部主任德里克·安格斯(Derek Angus)說:“解決的辦法是找到一個最佳的折衷方案,是現在就采取行動,比如開非適應癥藥物的處方,還是等到傳統的臨床試驗結束后再采取行動。”

“我們開發了一種適應性臨床試驗模型,它依靠一種稱為強化學習的人工智能來識別最佳的、有證據支持的COVID-19療法,比使用傳統的科學方法要快得多。”

在COVID-19出現之前,Angus和廣泛的國際合作者已經開發了一個平臺,稱為REMAP-Community Acquired Pneumonia (REMAP-CAP),用于在非大流行和大流行環境中尋找重癥肺炎的最佳治療方法。

當COVID-19開始傳播時,REMAP-CAP根據其目的迅速適應,納入了針對SARS-CoV-2病毒的額外治療方案。國際團隊在近日出版的美國胸科學會年鑒(AnnalsATS)上的一份手稿中描述了REMAP-CAP平臺。

REMAP(隨機、嵌入式、多因素、自適應平臺)使研究人員能夠以較低的成本和比傳統臨床試驗更少的患者同時快速測試多種治療方法。2015年,安格斯在《美國醫學會雜志》(JAMA)上首次描述了REMAP設計,它是所謂“適應性平臺試驗”的靈活版本。

安格斯指出,建立在REMAP-CAP平臺基礎上的UPMC-REMAP-COVID19試驗將特別強大,因為它將與UPMC(匹茲堡大學醫學中心)的電子健康記錄系統集成在一起。

“在大流行的情況下,醫生們將沒有時間就每一個可能的臨床試驗的利弊進行辯論。通過在護理點建立這種一站式解決方案,我們正在推出一種方法,可以確保每位使用COVID-19入院的患者,如果他們愿意,都可以參加該項目。”

安格斯最近在《美國醫學會雜志》(JAMA)上發表了一篇觀點,主張“邊做邊學”的方法。他說:“我們必須拋棄舊的思維方式,把臨床護理和臨床研究融合到一個極其有效的系統中。”

“這是一場前所未有的大流行,我們需要采取前所未有的應對措施。” UPMC-REMAP-COVID19將在UPMC的40家醫院系統中開放,并開始以不同的組合同時測試多種治療方法——包括羥基氯喹、類固醇和一種稱為免疫調節劑的藥物,這種藥物可以改變免疫系統的反應。

此外,由于UPMC-REMAP-COVID19平臺與世界范圍內的REMAP-CAP是連接的,因此該試驗借鑒了整個國際經驗。REMAP-CAP正在北美、歐洲、澳大利亞和新西蘭招募COVID-19患者,并迅速擴大。

“試驗設計使用一個機器學習模型,其中包括來自世界各地的病人登記數據,不斷學習哪種治療和療法的組合表現最好。” AnnalsATS作者斯科特?貝里(Scott Berry)博士解釋道。

聲明:本文內容及配圖由入駐作者撰寫或者入駐合作網站授權轉載。文章觀點僅代表作者本人,不代表電子發燒友網立場。文章及其配圖僅供工程師學習之用,如有內容侵權或者其他違規問題,請聯系本站處理。 舉報投訴
  • 人工智能
    +關注

    關注

    1806

    文章

    48987

    瀏覽量

    249037
  • 強化學習
    +關注

    關注

    4

    文章

    269

    瀏覽量

    11585
收藏 人收藏
加入交流群
微信小助手二維碼

掃碼添加小助手

加入工程師交流群

    評論

    相關推薦
    熱點推薦

    **【技術干貨】Nordic nRF54系列芯片:傳感器數據采集與AI機器學習的完美結合**

    【技術干貨】nRF54系列芯片:傳感器數據采集與AI機器學習的完美結合 近期收到不少伙伴咨詢nRF54系列芯片的應用與技術細節,今天我們整理幾個核心問題與解答,帶你快速掌握如何在nRF54上部署AI
    發表于 04-01 00:00

    機器學習模型市場前景如何

    當今,隨著算法的不斷優化、數據量的爆炸式增長以及計算能力的飛速提升,機器學習模型的市場前景愈發廣闊。下面,AI部落小編將探討機器學習模型市場
    的頭像 發表于 02-13 09:39 ?356次閱讀

    傳統機器學習方法和應用指導

    用于開發生物學數據機器學習方法。盡管深度學習(一般指神經網絡算法)是一個強大的工具,目前也非常流行,但它的應用領域仍然有限。與深度學習相比
    的頭像 發表于 12-30 09:16 ?1172次閱讀
    傳統<b class='flag-5'>機器</b><b class='flag-5'>學習</b>方法和應用指導

    大數據的3V、4V、7V,到底是什么意思?

    數據體量增加到一定程度時,相關技術、理念、思維等,都隨之發生質變,從而形成了一個新的領域,這就是大數據領域。大數據,通過對海量數據的采集、分析和處理,
    的頭像 發表于 12-06 01:01 ?1278次閱讀
    <b class='flag-5'>大數據</b>的3V、4V、7V,到底是什么意思?

    什么是機器學習?通過機器學習方法能解決哪些問題?

    計算機系統自身的性能”。事實上,由于“經驗”在計算機系統中主要以數據的形式存在,因此機器學習需要設法對數據進行分析學習,這就使得它逐漸成為智
    的頭像 發表于 11-16 01:07 ?957次閱讀
    什么是<b class='flag-5'>機器</b><b class='flag-5'>學習</b>?通過<b class='flag-5'>機器</b><b class='flag-5'>學習</b>方法能解決哪些問題?

    NPU與機器學習算法的關系

    在人工智能領域,機器學習算法是實現智能系統的核心。隨著數據量的激增和算法復雜度的提升,對計算資源的需求也在不斷增長。NPU作為一種專門為深度學習
    的頭像 發表于 11-15 09:19 ?1190次閱讀

    eda在機器學習中的應用

    機器學習項目中,數據預處理和理解是成功構建模型的關鍵。探索性數據分析(EDA)是這一過程中不可或缺的一部分。 1. 數據清洗
    的頭像 發表于 11-13 10:42 ?881次閱讀

    人工智能、機器學習和深度學習存在什么區別

    人工智能指的是在某種程度上顯示出類似人類智能的設備。AI有很多技術,但其中一個很大的子集是機器學習——讓算法從數據學習
    發表于 10-24 17:22 ?2961次閱讀
    人工智能、<b class='flag-5'>機器</b><b class='flag-5'>學習</b>和深度<b class='flag-5'>學習</b>存在什么區別

    智慧城市與大數據的關系

    智慧城市與大數據之間存在著密切的關系,這種關系體現在大數據對智慧城市建設的支撐和推動作用,以及智慧城市產生的大量數據大數據技術的應用需求。 大數據
    的頭像 發表于 10-24 15:27 ?1318次閱讀

    基于Kepware的Hadoop大數據應用構建-提升數據價值利用效能

    處理超大數據集。 Hadoop的生態系統非常豐富,包括許多相關工具和技術,如Hive、Pig、HBase等,這些工具可以方便地構建復雜的大數據應用。Hadoop廣泛應用于各種場景,包括數據處理和分析、
    的頭像 發表于 10-08 15:12 ?342次閱讀
    基于Kepware的Hadoop<b class='flag-5'>大數據</b>應用構建-提升<b class='flag-5'>數據</b>價值利用效能

    基于大數據與深度學習的穿戴式運動心率算法

    性能的關鍵手段。然而,在復雜多變的運動環境中,準確測量心率數據對于傳統算法而言具有較大的技術瓶頂。本文將探討如何運用大數據和深度學習技術來開發創新的穿戴式運動心率算
    的頭像 發表于 09-10 08:03 ?631次閱讀
    基于<b class='flag-5'>大數據</b>與深度<b class='flag-5'>學習</b>的穿戴式運動心率算法

    【「時間序列與機器學習」閱讀體驗】時間序列的信息提取

    個重要環節,目標是從給定的時間序列數據中提取出有用的信息和特征,以支持后續的分析和預測任務。 特征工程(Feature Engineering)是將數據轉換為更好地表示潛在問題的特征,從而提高機器
    發表于 08-17 21:12

    【《時間序列與機器學習》閱讀體驗】+ 時間序列的信息提取

    本人有些機器學習的基礎,理解起來一點也不輕松,加油。 作者首先說明了時間序列的信息提取是時間序列分析的一個重要環節,目標是從給定的時間序列數據中提取出有用的信息和特征,以支持后續的分析和預測任務,可以
    發表于 08-14 18:00

    【「時間序列與機器學習」閱讀體驗】+ 簡單建議

    這本書以其系統性的框架和深入淺出的講解,為讀者繪制了一幅時間序列分析與機器學習融合應用的宏偉藍圖。作者不僅扎實地構建了時間序列分析的基礎知識,更巧妙地展示了機器學習如何在這一領域發揮巨
    發表于 08-12 11:21

    【《時間序列與機器學習》閱讀體驗】+ 了解時間序列

    收到《時間序列與機器學習》一書,彩色印刷,公式代碼清晰,非常精美。感謝作者,感謝電子發燒友提供了一個讓我學習時間序列及應用的機會! 前言第一段描述了編寫背景: 由此可知,這是一本關于時間序列進行
    發表于 08-11 17:55
    主站蜘蛛池模板: 洛隆县| 阜阳市| 航空| 石景山区| 栾城县| 琼结县| 宣城市| 镇安县| 迁安市| 泾川县| 常宁市| 民勤县| 荃湾区| 禄劝| 库伦旗| 农安县| 庐江县| 无为县| 新沂市| 穆棱市| 乐平市| 大悟县| 紫云| 特克斯县| 靖远县| 措美县| 东安县| 高安市| 德惠市| 蓝田县| 扶绥县| 武义县| 中阳县| 朝阳县| 读书| 平江县| 江都市| 佛教| 海口市| 阿拉善左旗| 新源县|