快速准确地检测该疾病可以大大帮助减少任何国家医疗机构对任何大流行期间死亡率降低死亡率的压力。这项工作的目的是使用新型的机器学习框架创建多模式系统，该框架同时使用胸部X射线（CXR）图像和临床数据来预测COVID-19患者的严重程度。此外，该研究还提出了一种基于nom图的评分技术，用于预测高危患者死亡的可能性。这项研究使用了25种生物标志物和CXR图像，以预测意大利第一波Covid-19（3月至6月2020年3月至6月）在930名Covid-19患者中的风险。提出的多模式堆叠技术分别产生了89.03％，90.44％和89.03％的精度，灵敏度和F1分数，以识别低风险或高危患者。与CXR图像或临床数据相比，这种多模式方法可提高准确性6％。最后，使用多元逻辑回归的列线图评分系统 - 用于对第一阶段确定的高风险患者的死亡风险进行分层。使用随机森林特征选择模型将乳酸脱氢酶（LDH），O2百分比，白细胞（WBC）计数，年龄和C反应蛋白（CRP）鉴定为有用的预测指标。开发了五个预测因素参数和基于CXR图像的列函数评分，以量化死亡的概率并将其分为两个风险组：分别存活（<50％）和死亡（> = 50％）。多模式技术能够预测F1评分为92.88％的高危患者的死亡概率。开发和验证队列曲线下的面积分别为0.981和0.939。
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心血管疾病是世界各地最常见的死亡原因。为了检测和治疗心脏相关的疾病，需要连续血压（BP）监测以及许多其他参数。为此目的开发了几种侵入性和非侵入性方法。用于持续监测BP的医院中使用的大多数现有方法是侵入性的。相反，基于袖带的BP监测方法，可以预测收缩压（SBP）和舒张压（DBP），不能用于连续监测。几项研究试图从非侵入性可收集信号（例如光学肌谱（PPG）和心电图（ECG））预测BP，其可用于连续监测。在这项研究中，我们探讨了自动化器在PPG和ECG信号中预测BP的适用性。在12,000岁的MIMIC-II数据集中进行了调查，发现了一个非常浅的一维AutoEncoder可以提取相关功能，以预测与最先进的SBP和DBP在非常大的数据集上的性能。从模拟-II数据集的一部分的独立测试分别为SBP和DBP提供了2.333和0.713的MAE。在40个主题的外部数据集上，模型在MIMIC-II数据集上培训，分别为SBP和DBP提供2.728和1.166的MAE。对于这种情况来说，结果达到了英国高血压协会（BHS）A级并超越了目前文学的研究。
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近年来，基于生理信号的认证表现出伟大的承诺，因为其固有的对抗伪造的鲁棒性。心电图（ECG）信号是最广泛研究的生物关像，也在这方面获得了最高的关注。已经证明，许多研究通过分析来自不同人的ECG信号，可以识别它们，可接受的准确性。在这项工作中，我们展示了EDITH，EDITH是一种基于深入的ECG生物识别认证系统的框架。此外，我们假设并证明暹罗架构可以在典型的距离指标上使用，以提高性能。我们使用4个常用的数据集进行了评估了伊迪丝，并使用少量节拍表现优于先前的工作。 Edith使用仅单一的心跳（精度为96-99.75％）进行竞争性，并且可以通过融合多个节拍（从3到6个节拍的100％精度）进一步提高。此外，所提出的暹罗架构管理以将身份验证等错误率（eer）降低至1.29％。具有现实世界实验数据的Edith的有限案例研究还表明其作为实际认证系统的潜力。
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心血管疾病是死亡率最严重的原因之一，每年在世界各地遭受沉重的生命。对血压的持续监测似乎是最可行的选择，但这需要一个侵入性的过程，带来了几层复杂性。这激发了我们开发一种通过使用光杀解功能图（PPG）信号的非侵入性方法来预测连续动脉血压（ABP）波形的方法。此外，我们探索了深度学习的优势，因为它可以通过使手工制作的功能计算无关紧要，这将使我们无法坚持理想形状的PPG信号，这是现有方法的缺点。因此，我们提出了一种基于深度学习的方法PPG2ABP，该方法可以从输入PPG信号中预测连续的ABP波形，平均绝对误差为4.604 mmHg，可保留一致的形状，大小和相位。但是，PPG2ABP的更惊人的成功事实证明，来自预测的ABP波形的DBP，MAP和SBP的计算值超过了几个指标下的现有作品，尽管没有明确培训PPG2ABP。
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