以富有成效和有效的方式处理和分析表格数据对于在医疗保健等领域的成功应用程序中的成功应用至关重要。但是，缺乏代表和标准化表格信息的统一框架对研究人员和专业人员都构成了重大挑战。在这项工作中，我们介绍了TabText，一种利用语言的非结构化数据格式的方法论，可以有效，准确地从不同的表结构和时间段编码表格数据。我们使用两个医疗保健数据集和四个预测任务，这些任务通过TabText提取的特征优于传统处理方法提取的那些提取的任务，而这些任务的功能却高于2-5％。此外，我们分析了框架对缺失价值观，元信息和语言描述性句子表示的不同选择的敏感性，并为赢得改善绩效的策略提供了见解。

人工智能（AI）系统在接下来的几十年中有很大的希望可以改善医疗保健。具体而言，利用多个数据源和输入模式的AI系统有望成为一种可行的方法，可以在广泛的应用程序中提供更准确的结果和可部署的管道。在这项工作中，我们提出并评估一个统一的医学中的整体AI（HAIM）框架，以促进利用多模式输入的AI系统的生成和测试。我们的方法使用可通用的数据预处理和机器学习建模阶段，可以很容易地适应医疗保健环境中的研究和部署。我们通过训练和表征基于MIMIC-IV-MM的14,324个独立模型来评估我们的HAIM框架，该模型是一种多模式临床数据库（n = 34,537个样本），其中包含7,279个独特的住院和6,485名患者，涵盖了4个数据模态的所有可能输入组合（即，所有可能的输入组合）表格，时间序列，文本和图像），11个独特的数据源和12个预测任务。我们表明，该框架可以始终如一地生产出在各种医疗保健示范中超过相似的单源方法的模型（乘以6-33％），包括10种不同的胸部病理学诊断，以及休息时间和48小时的死亡率预测。我们还使用Shapley值量化了每种模式和数据源的贡献，这证明了数据类型重要性的异质性以及在不同医疗保健相关的任务中多模式输入的必要性。我们的整体医学AI（HAIM）框架的可推广性能和灵活性可以为未来的临床和运营医疗环境中的多模式预测系统提供有希望的途径。

许多最先进的对抗性培训方法利用对抗性损失的上限来提供安全保障。然而，这些方法需要在每个训练步骤中计算，该步骤不能包含在梯度中的梯度以进行反向化。我们基于封闭形式的对抗性损失的封闭溶液引入了一种新的更具内容性的对抗性培训，可以有效地培养了背部衰退。通过稳健优化的最先进的工具促进了这一界限。我们使用我们的方法推出了两种新方法。第一种方法（近似稳健的上限或arub）使用网络的第一阶近似以及来自线性鲁棒优化的基本工具，以获得可以容易地实现的对抗丢失的近似偏置。第二种方法（鲁棒上限或摩擦）计算对抗性损失的精确上限。在各种表格和视觉数据集中，我们展示了我们更加原则的方法的有效性 - 摩擦比最先进的方法更强大，而是较大的扰动的最新方法，而谷会匹配的性能 - 小扰动的艺术方法。此外，摩擦和灌注速度比标准对抗性培训快（以牺牲内存增加）。重现结果的所有代码都可以在https://github.com/kimvc7/trobustness找到。

深度学习有很多兴趣解决了在现实世界环境中应用神经网络模型的挑战。特别是，三个领域得到了相当大的关注：对抗性鲁棒性，参数稀疏性和输出稳定性。尽管有许多独立解决这些问题的尝试，但很少有效地解决了挑战。在本文中，我们通过提出组合解决这些问题的新型制定来解决构建整体深层学习模型的这个问题。关于表格和MNIST数据集的现实世界实验表明，我们的配方能够同时提高传统深度学习模型的准确性，鲁棒性，稳定性和稀疏性。

Point-of-Care Ultrasound (POCUS) refers to clinician-performed and interpreted ultrasonography at the patient's bedside. Interpreting these images requires a high level of expertise, which may not be available during emergencies. In this paper, we support POCUS by developing classifiers that can aid medical professionals by diagnosing whether or not a patient has pneumothorax. We decomposed the task into multiple steps, using YOLOv4 to extract relevant regions of the video and a 3D sparse coding model to represent video features. Given the difficulty in acquiring positive training videos, we trained a small-data classifier with a maximum of 15 positive and 32 negative examples. To counteract this limitation, we leveraged subject matter expert (SME) knowledge to limit the hypothesis space, thus reducing the cost of data collection. We present results using two lung ultrasound datasets and demonstrate that our model is capable of achieving performance on par with SMEs in pneumothorax identification. We then developed an iOS application that runs our full system in less than 4 seconds on an iPad Pro, and less than 8 seconds on an iPhone 13 Pro, labeling key regions in the lung sonogram to provide interpretable diagnoses.

Artificial intelligence methods including deep neural networks (DNN) can provide rapid molecular classification of tumors from routine histology with accuracy that matches or exceeds human pathologists. Discerning how neural networks make their predictions remains a significant challenge, but explainability tools help provide insights into what models have learned when corresponding histologic features are poorly defined. Here, we present a method for improving explainability of DNN models using synthetic histology generated by a conditional generative adversarial network (cGAN). We show that cGANs generate high-quality synthetic histology images that can be leveraged for explaining DNN models trained to classify molecularly-subtyped tumors, exposing histologic features associated with molecular state. Fine-tuning synthetic histology through class and layer blending illustrates nuanced morphologic differences between tumor subtypes. Finally, we demonstrate the use of synthetic histology for augmenting pathologist-in-training education, showing that these intuitive visualizations can reinforce and improve understanding of histologic manifestations of tumor biology.

我们提出了一个新的基准数据集，即Sapsucker Woods 60（SSW60），用于推进视听细颗粒分类的研究。尽管我们的社区在图像上的细粒度视觉分类方面取得了长足的进步，但音频和视频细颗粒分类的对应物相对尚未探索。为了鼓励在这个领域的进步，我们已经仔细构建了SSW60数据集，以使研究人员能够以三种不同的方式对相同的类别进行分类：图像，音频和视频。该数据集涵盖了60种鸟类，由现有数据集以及全新的专家策划音频和视频数据集组成。我们通过使用最先进的变压器方法进行了彻底基准的视听分类性能和模态融合实验。我们的发现表明，视听融合方法的性能要比仅使用基于图像或音频的方法来进行视频分类任务要好。我们还提出了有趣的模态转移实验，这是由SSW60的独特构造所涵盖的三种不同模态所实现的。我们希望SSW60数据集和伴随的基线在这个迷人的地区进行研究。

弱监督的对象本地化（WSOL）旨在学习仅使用图像级类别标签编码对象位置的表示形式。但是，许多物体可以在不同水平的粒度标记。它是动物，鸟还是大角的猫头鹰？我们应该使用哪些图像级标签？在本文中，我们研究了标签粒度在WSOL中的作用。为了促进这项调查，我们引入了Inatloc500，这是一个新的用于WSOL的大规模细粒基准数据集。令人惊讶的是，我们发现选择正确的训练标签粒度比选择最佳的WSOL算法提供了更大的性能。我们还表明，更改标签粒度可以显着提高数据效率。

我们使用策划的数据集研究了随着时间的推移，随着时间的推移，我们研究了著名机器学习系统的趋势。从1950年到2018年，语言模型中的模型大小稳步增加了七个数量级。随后加速了趋势，从2018年到2022年，模型大小在仅4年内增加了五个数量级。视觉模型以更恒定的速度增长，在1950年至2022年之间总共增长了7个数量级。自2020年以来，有许多低于20b参数的语言模型，许多模型高于70b参数，但在20-70B参数范围内的模型稀缺。我们将这种稀缺性称为参数差距。我们提供有关参数差距的一些程式化的事实，并提出了一些假设来解释它。我们喜欢的解释是：（a）将模型大小的增加超过20b参数需要采用不同的并行性技术，这使得中型模型的成本效益较低，（b）GPT-3是比以前的语言模型大的数量级，并且之后，研究人员主要尝试更大的模型以胜过它。尽管这些动态可能存在，并且我们认为它们在产生差距中发挥了一定的作用，但我们对没有其他更重要的动态在起作用。

尽管电子健康记录是生物医学研究的丰富数据来源，但这些系统并未在医疗环境中统一地实施，并且由于医疗保健碎片化和孤立的电子健康记录之间缺乏互操作性，可能缺少大量数据。考虑到缺少数据的案例的删除可能会在随后的分析中引起严重的偏见，因此，一些作者更喜欢采用多重插补策略来恢复缺失的信息。不幸的是，尽管几项文献作品已经通过使用现在可以自由研究的任何不同的多个归档算法记录了有希望的结果，但尚无共识，MI算法效果最好。除了选择MI策略之外，归纳算法及其应用程序设置的选择也至关重要且具有挑战性。在本文中，受鲁宾和范布伦的开创性作品的启发，我们提出了一个方法学框架，可以应用于评估和比较多种多个插补技术，旨在选择用于计算临床研究工作中最有效的推断。我们的框架已被应用于验证和扩展较大的队列，这是我们在先前的文献研究中提出的结果，我们在其中评估了关键患者的描述符和Covid-19的影响在2型糖尿病患者中的影响，其数据为2型糖尿病，其数据为2型糖尿病由国家共同队列合作飞地提供。