倦怠是影响近一半医疗工作者的重大公共卫生问题。本文介绍了基于电子健康记录（EHR）活动日志的医师倦怠的第一个端到端深度学习框架，即任何EHR系统中可用的医师工作活动的数字痕迹。与仅依靠调查进行倦怠测量的先前方法相反，我们的框架直接从大规模的临床医生活动日志中了解了医师行为的深刻表示，以预测倦怠。我们提出了基于活动日志（HIPAL）的层次结构预测，该预测具有预先训练的时间依赖时间的活动嵌入机制，适用于活动日志和分层预测模型，该模型反映了临床医生活动日志的自然等级结构，并捕获了医生的演化。短期和长期水平的倦怠风险。为了利用大量未标记的活动日志，我们提出了一个半监督的框架，该框架学会了将从未标记的临床医生活动中提取的知识转移到基于HIPAL的预测模型中。从EHR收集的1500万个临床医生活动日志的实验证明了我们提出的框架在医师倦怠和培训效率方面的预测框架比最先进的方法的优势。
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Fine-grained population maps are needed in several domains, like urban planning, environmental monitoring, public health, and humanitarian operations. Unfortunately, in many countries only aggregate census counts over large spatial units are collected, moreover, these are not always up-to-date. We present POMELO, a deep learning model that employs coarse census counts and open geodata to estimate fine-grained population maps with 100m ground sampling distance. Moreover, the model can also estimate population numbers when no census counts at all are available, by generalizing across countries. In a series of experiments for several countries in sub-Saharan Africa, the maps produced with POMELOare in good agreement with the most detailed available reference counts: disaggregation of coarse census counts reaches R2 values of 85-89%; unconstrained prediction in the absence of any counts reaches 48-69%.
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半监督学习（SSL）有望通过对许多未标记图像进行培训，与小标签数据集中的培训分类器相比，准确性的提高。在诸如医学成像之类的现实应用中，将收集未标记的集合，以提高权宜之计，因此未贴上：可能与代表类或类频率中的标记集合不同。不幸的是，现代的深SSL通常会使未经保证的未标记的集合变得更糟。最近的补救措施表明，过滤方法可以检测出分布未标记的示例，然后将其丢弃或减轻重量。相反，我们认为所有未标记的示例可能会有所帮助。我们介绍了一个称为Fix-A-Step的程序，该程序尽管缺乏策划，但仍可以提高常见的深SSL方法的持有准确性。关键的创新是受所有未标记数据启发的标签集的增强，并修改了梯度下降更新，以防止遵循多任务SSL损失损害标签集的精度。尽管我们的方法比替代方案更简单，但我们在所有测试的人工污染水平上显示了无标记集的所有测试水平的CIFAR-10和CIFAR-100基准的准确性提高。我们进一步建议SSL的真实医疗基准：识别心脏超声图像的视图类型。我们的方法可以从353,500个真正未经贴标记的图像中学习，以提供跨医院的概括的收益。
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我们研究了精神病学临床领域中脑唤醒的调节改变了面部行为的统计特性。潜在的机制与对某些心理状态的行为替代测量的警惕性连续体的经验解释有关。我们以基于经典的头皮的审视传感器（OEG）的意义命名了所提出的测量，该传感器光电脑摄影（OEG）仅依赖于现代基于摄像机的实时信号处理和计算机视觉。基于随机表示作为面部动力学的连贯性，反映了情绪表达中的半径不对称性，我们证明了患者与健康对照之间几乎没有完美的区别，以及精神疾病抑郁症和精神分裂症和症状的严重性。与标准诊断过程相反，该过程耗时，主观，不包含神经生物学数据，例如实时面部动力学，情感响应能力的客观随机建模仅需要几分钟的基于视频的面部录制。我们还强调了该方法作为因果推断模型在转诊分析中的潜力，以预测药理治疗的结果。所有结果均在临床纵向数据收集中获得，其中有100名患者和50例对照。
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转移学习是开发性能RL代理的越来越普遍的方法。但是，尚不清楚如何定义源和目标任务之间的关系，以及这种关系如何有助于成功转移。我们提出了一种称为两个MDP或SS2的结构相似性的算法，该算法基于先前开发的双仿真指标来计算两个有限MDP的状态的状态相似性度量，并表明该量度满足距离度量的属性。然后，通过GRIDWORLD导航任务的经验结果，我们提供了证据表明，距离度量可用于改善Q学习剂的转移性能，而不是先前的实现。
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目的：目的是将先前验证的深度学习算法应用于新的甲状腺结节超声图像数据集，并将其性能与放射科医生进行比较。方法：先前的研究提出了一种能够检测甲状腺结节，然后使用两个超声图像进行恶性分类的算法。从1278个结节训练了多任务深度卷积神经网络，最初用99个单独的结节进行了测试。结果与放射科医生相当。与培训案例相比，使用来自不同制造商和产品类型的超声计算机成像的378个结节进一步测试了该算法。要求四名经验丰富的放射科医生评估结节，以与深度学习进行比较。结果：用参数，二维估计计算了深度学习算法和四个放射科医生的曲线（AUC）面积。对于深度学习算法，AUC为0.70（95％CI：0.64-0.75）。放射科医生的AUC为0.66（95％CI：0.61-0.71），0.67（95％CI：0.62-0.73），0.68（95％CI：0.63-0.73）和0.66（95％CI：95％CI：0.61-0.71）。结论：在新的测试数据集中，深度学习算法与所有四个放射科医生都达到了类似的性能。
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光学相干断层扫描血管造影（OCTA）可以非侵入地对眼睛的循环系统进行图像。为了可靠地表征视网膜脉管系统，有必要自动从这些图像中提取定量指标。这种生物标志物的计算需要对血管进行精确的语义分割。但是，基于深度学习的分割方法主要依赖于使用体素级注释的监督培训，这是昂贵的。在这项工作中，我们提出了一条管道，以合成具有本质上匹配的地面真实标签的大量逼真的八颗图像。从而消除了需要手动注释培训数据的需求。我们提出的方法基于两个新的组成部分：1）基于生理的模拟，该模拟对各种视网膜血管丛进行建模和2）基于物理学的图像增强套件，这些图像增强量模拟了八八章图像采集过程，包括典型文物。在广泛的基准测试实验中，我们通过成功训练视网膜血管分割算法来证明合成数据的实用性。在我们方法的竞争性定量和优越的定性性能的鼓励下，我们认为它构成了一种多功能工具，可以推进对八章图像的定量分析。
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超声诊断甲状腺结节的机器学习（ML）是一个活跃的研究领域。但是，ML工具需要大型，标签良好的数据集，其策划是耗时的和劳动密集型的。我们研究的目的是开发和测试一种基于学习的工具，以促进和自动化甲状腺结节的数据注释过程；我们命名了我们的工具Multistep自动数据标记过程（MADLAP）。 Madlap旨在获取多个输入，包括病理学报告，超声图像和放射学报告。使用多个阶梯模块，包括基于规则的自然语言处理，基于深度学习的成像分割和光学特征识别，MADLAP自动识别了特定甲状腺结节的图像，并正确分配了病理标签。该模型是使用我们卫生系统中的378名患者组成的训练组开发的，并在另一组93例患者中进行了测试。两组的地面真相是由经验丰富的放射科医生选择的。使用测试集测量的性能指标，包括产量（模型产生的标记图像数量）和精度（正确的百分比）。 Madlap的产量为63％，精度为83％。随着输入数据穿过每个模块的移动，产量逐渐增加，同时精确度达到了峰值。错误分析表明，来自某些检查地点的输入的精度（40％）低于其他站点（90％，100％）。 Madlap成功地创建了甲状腺结节标记的超声图像的策划数据集。虽然准确，但在试图自动从异质来源标记放射学图像时，Madlap的相对次优率暴露了一些挑战。图像策划和注释的复杂任务可以自动化，从而使较大的数据集丰富用于机器学习开发。
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深神经网络（DNN）是医疗应用中有前途的工具。但是，由于通信的能源成本很高，因此在电池供电设备上实施复杂的DNN是具有挑战性的。在这项工作中，开发了卷积神经网络模型，用于检测心电图（ECG）信号的房颤。该模型表明，尽管接受了有限的可变长度输入数据训练，但表现出了高性能。重量修剪和对数定量合并以引入稀疏性并降低模型大小，可以利用这些稀疏性，以减少数据移动和降低计算复杂性。最终模型达到了91.1％的模型压缩率，同时保持高模型精度为91.7％，损失小于1％。
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超越地球轨道的人类空间勘探将涉及大量距离和持续时间的任务。为了有效减轻无数空间健康危害，数据和空间健康系统的范式转移是实现地球独立性的，而不是Earth-Reliance所必需的。有希望在生物学和健康的人工智能和机器学习领域的发展可以解决这些需求。我们提出了一个适当的自主和智能精密空间健康系统，可以监控，汇总和评估生物医学状态;分析和预测个性化不良健康结果;适应并响应新累积的数据;并提供对其船员医务人员的个人深度空间机组人员和迭代决策支持的预防性，可操作和及时的见解。在这里，我们介绍了美国国家航空航天局组织的研讨会的建议摘要，以便在太空生物学和健康中未来的人工智能应用。在未来十年，生物监测技术，生物标志科学，航天器硬件，智能软件和简化的数据管理必须成熟，并编织成精确的空间健康系统，以使人类在深空中茁壮成长。
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