误诊率是医院医疗错误的主要原因之一，影响了美国超过1200万成年人。为了解决误诊的高率，本研究利用4种基于NLP的算法根据非结构化转录报告来确定适当的健康状况。从逻辑回归，随机森林，LSTM和CNNLSTM模型中，CNN-LSTM模型的精度为97.89％，表现最好。我们将该模型打包到了经过身份验证的网络平台中，以便为临床医生提供可访问的援助。总体而言，通过标准化医疗保健诊断和结构转录报告，我们的NLP平台极大地提高了全球医院的临床效率和准确性。

与痴呆症相关的认知障碍（CI）在全球范围内影响超过5500万人，并且每3秒钟以一个新病例的速度迅速增长。随着临床试验反复出现的失败，早期诊断至关重要，但是在低水平和中等收入国家中，全球75％的痴呆症病例未被诊断为90％。众所周知，当前的诊断方法是复杂的，涉及对医学笔记，大量认知测试，昂贵的脑部扫描或脊柱液体测试的手动审查。与CI相关的信息经常在电子健康记录（EHR）中找到，并且可以为早期诊断提供重要线索，但是专家的手动审查是繁琐的，并且容易发生。该项目开发了一种新型的最新自动筛选管道，用于可扩展和高速发现EHR中的CI。为了了解EHR中复杂语言结构的语言环境，构建了一个8,656个序列的数据库，以训练基于注意力的深度学习自然语言处理模型以对序列进行分类。使用序列级别分类器开发了基于逻辑回归的患者级别预测模型。深度学习系统的精度达到了93％，AUC = 0.98，以识别其EHR中没有较早诊断，与痴呆有关的诊断代码或与痴呆有关的药物的患者。否则，这些患者将未被发现或检测到太晚。 EHR筛选管道已部署在Neurahealthnlp中，这是一种用于自动化和实时CI筛选的Web应用程序，只需将EHR上传到浏览器中即可。 Neurahealthnlp更便宜，更快，更容易获得，并且胜过当前的临床方法，包括基于文本的分析和机器学习方法。它使得早期诊断可在稀缺的医疗服务中可行，但可访问的互联网或蜂窝服务。

在全球范围内，有实质性的未满足需要有效地诊断各种疾病。不同疾病机制的复杂性和患者人群的潜在症状具有巨大挑战，以发展早期诊断工具和有效治疗。机器学习（ML），人工智能（AI）区域，使研究人员，医师和患者能够解决这些问题的一些问题。基于相关研究，本综述解释了如何使用机器学习（ML）和深度学习（DL）来帮助早期识别许多疾病。首先，使用来自Scopus和Science（WOS）数据库的数据来给予所述出版物的生物计量研究。对1216个出版物的生物计量研究进行了确定，以确定最多产的作者，国家，组织和最引用的文章。此次审查总结了基于机器学习的疾病诊断（MLBDD）的最新趋势和方法，考虑到以下因素：算法，疾病类型，数据类型，应用和评估指标。最后，该文件突出了关键结果，并向未来的未来趋势和机遇提供了解。

临床数据管理系统和人工智能方法的快速进展使个性化药物的时代能够。重症监护单位（ICU）是这种发展的理想临床研究环境，因为它们收集了许多临床数据，并且是高度计算机化的环境。我们在使用临床自然语言的前瞻性ICU数据库中设计了一种回顾性临床研究，帮助早期诊断严重生病的儿童心力衰竭。该方法包括学习算法的实证实验，以了解法国临床票据数据的隐藏解释和呈现。本研究包括1386名患者的临床票据，符合5444行票据。有1941个阳性案件（总计36％）和3503个使用标准方法的独立医生分类的负案件。多层的感知者神经网络优于其他判别和生成的分类器。因此，所提出的框架产生了总体分类性能，精度为89％，召回88％和89％的精度。本研究成功地应用了学习代表和机器学习算法，以检测单一法国机构中的临床自然语言的心力衰竭。需要进一步的工作来在其他机构和其他语言中使用相同的方法。

医疗领域通常会受到信息超负荷的约束。医疗保健的数字化，在线医疗存储库的不断更新以及生物医学数据集的可用性增加使得有效分析数据变得具有挑战性。这为严重依赖医疗数据的医疗专业人员创造了其他工作，以完成研究并咨询患者。本文旨在展示不同的文本突出显示技术如何捕获相关的医疗环境。这将通过促进更快的决定，从而改善在线医疗服务的整体质量，从而减少医生对患者的认知负担和反应时间。实施和评估了三个不同的单词级文本突出显示方法。第一个方法使用TF-IDF分数直接突出文本的重要部分。第二种方法是TF-IDF分数的组合以及将局部可解释的模型 - 静态解释应用于分类模型。第三种方法直接使用神经网络来预测是否应突出显示单词。我们的实验结果表明，神经网络方法成功地突出了医学上的术语，并且随着输入段的大小的增加，其性能得到了提高。

传统机器学习方法面临两种主要挑战，在处理医疗保健预测分析任务方面。首先，医疗保健数据的高维性质需要劳动密集型和耗时的过程，为每项新任务选择适当的功能集。其次，这些方法依赖于特征工程来捕获患者数据的顺序性，这可能无法充分利用医疗事件的时间模式及其依赖性。最近的深度学习方法通​​过解决医疗数据的高维和时间挑战，对各种医疗保健预测任务显示了有希望的性能。这些方法可以学习关键因素（例如，医学概念或患者）的有用表示及其与高维原始或最低处理的医疗保健数据的相互作用。在本文中，我们系统地审查了专注于推进和使用深神经网络的研究，以利用患者结构化时间序列数据进行医疗保健预测任务。为了识别相关研究，搜索MEDLINE，IEEE，SCOPUS和ACM数字图书馆于2021年2月7日出版的研究。我们发现研究人员在十个研究流中为深度时间序列预测文献做出了贡献：深入学习模型，缺少价值处理，不规则处理，患者表示，静态数据包容，关注机制，解释，纳入医疗本体，学习策略和可扩展性。本研究总结了这些文献流的研究见解，确定了几个关键研究差距，并提出了未来的患者时间序列数据深入学习的研究机会。

Pneumonia, a respiratory infection brought on by bacteria or viruses, affects a large number of people, especially in developing and impoverished countries where high levels of pollution, unclean living conditions, and overcrowding are frequently observed, along with insufficient medical infrastructure. Pleural effusion, a condition in which fluids fill the lung and complicate breathing, is brought on by pneumonia. Early detection of pneumonia is essential for ensuring curative care and boosting survival rates. The approach most usually used to diagnose pneumonia is chest X-ray imaging. The purpose of this work is to develop a method for the automatic diagnosis of bacterial and viral pneumonia in digital x-ray pictures. This article first presents the authors' technique, and then gives a comprehensive report on recent developments in the field of reliable diagnosis of pneumonia. In this study, here tuned a state-of-the-art deep convolutional neural network to classify plant diseases based on images and tested its performance. Deep learning architecture is compared empirically. VGG19, ResNet with 152v2, Resnext101, Seresnet152, Mobilenettv2, and DenseNet with 201 layers are among the architectures tested. Experiment data consists of two groups, sick and healthy X-ray pictures. To take appropriate action against plant diseases as soon as possible, rapid disease identification models are preferred. DenseNet201 has shown no overfitting or performance degradation in our experiments, and its accuracy tends to increase as the number of epochs increases. Further, DenseNet201 achieves state-of-the-art performance with a significantly a smaller number of parameters and within a reasonable computing time. This architecture outperforms the competition in terms of testing accuracy, scoring 95%. Each architecture was trained using Keras, using Theano as the backend.

背景：电子健康记录（EHRS）包含丰富的患者健康历史信息，这通常包括结构化和非结构化数据。已经有许多研究专注于从结构化数据中蒸馏有价值的信息，例如疾病代码，实验室测试结果和治疗方法。但是，依托结构化数据可能不足反映患者的综合信息，此类数据可能偶尔含有错误的记录。目的：随着机器学习（ML）和深度学习（DL）技术的最近进步，越来越多的研究通过纳入非结构化的自由文本数据，寻求获得更准确的结果。本文评论了使用多模式数据的研究，即结构化和非结构化数据的组合，从EHRS作为传统ML或DL模型的输入来解决目标任务。材料和方法：我们在电气和电子工程师（IEEE）数字图书馆（IEEE）数字图书馆，PubMed和Compution Machion（ACM）数字文章中搜索了与基于ML的多模式EHR研究相关的制品。结果与讨论：最后94项包括研究，我们专注于如何使用常规ML和DL技术合并和互动的数据来自不同方式的数据，以及如何在与EHR相关的任务中应用这些算法。此外，我们研究了这些融合方法的优点和局限，并表明了基于ML的多模式EHR研究的未来方向。

鉴于当前全球的社交距离限制，大多数人现在使用社交媒体作为其主要交流媒介。因此，数百万患有精神疾病的人被孤立了，他们无法亲自获得帮助。他们越来越依赖在线场地，以表达自己并寻求有关处理精神障碍的建议。根据世界卫生组织（WHO）的说法，大约有4.5亿人受到影响。精神疾病（例如抑郁，焦虑等）非常普遍，并影响了个体的身体健康。最近提出了人工智能（AI）方法，以帮助基于患者的真实信息（例如，医疗记录，行为数据，社交媒体利用等），包括精神病医生和心理学家在内的心理健康提供者。 AI创新表明，在从计算机视觉到医疗保健的众多现实应用应用程序中，主要执行。这项研究分析了REDDIT平台上的非结构化用户数据，并分类了五种常见的精神疾病：抑郁，焦虑，双相情感障碍，ADHD和PTSD。我们培训了传统的机器学习，深度学习和转移学习多级模型，以检测个人的精神障碍。这项工作将通过自动化检测过程并告知适当当局需要紧急援助的人来使公共卫生系统受益。

机器学习（ML）是人工智能（AI）的子场，其放射学中的应用正在以不断加速的速度增长。研究最多的ML应用程序是图像的自动解释。但是，可以将自然语言处理（NLP）与文本解释任务组合的ML结合使用，在放射学中也具有许多潜在的应用。一种这样的应用是放射学原始胶体的自动化，涉及解释临床放射学转介并选择适当的成像技术。这是一项必不可少的任务，可确保执行正确的成像。但是，放射科医生必须将专门用于原始胶片的时间进行报告，与推荐人或教学进行报告，交流。迄今为止，很少有使用临床文本自动选择协议选择的ML模型的出版物。本文回顾了该领域的现有文献。参考机器学习公约建议的最佳实践对已发布模型进行系统评估。讨论了在临床环境中实施自动质胶的进展。

通过为患者启用远程医疗服务，远程医疗有助于促进医疗专业人员的机会。随着必要的技术基础设施的出现，这些服务已逐渐流行。自从Covid-19危机开始以来，远程医疗的好处就变得更加明显，因为人们在大流行期间倾向于亲自探望医生。在本文中，我们专注于促进医生和患者之间的聊天课程。我们注意到，随着对远程医疗服务的需求的增加，聊天体验的质量和效率可能至关重要。因此，我们为医学对话开发了一种智能的自动反应生成机制，该机制可帮助医生有效地对咨询请求做出反应，尤其是在繁忙的课程中。我们探索了9个月内收集的医生和患者之间的900,000多个匿名的历史在线信息。我们实施聚类算法，以确定医生最常见的响应，并相应地手动标记数据。然后，我们使用此预处理数据来训练机器学习算法以生成响应。所考虑的算法有两个步骤：过滤（即触发）模型，以滤除不可行的患者消息和一个响应发生器，以建议成功通过触发阶段的响应前3位医生响应。该方法为Precision@3提供了83.28 \％的精度，并显示出其参数的鲁棒性。

与生物医学命名实体识别任务有关的挑战是：现有方法考虑了较少数量的生物医学实体（例如疾病，症状，蛋白质，基因）；这些方法不考虑健康的社会决定因素（年龄，性别，就业，种族），这是与患者健康有关的非医学因素。我们提出了一条机器学习管道，该管道通过以下方式改善了以前的努力：首先，它认识到标准类型以外的许多生物医学实体类型；其次，它考虑了与患者健康有关的非临床因素。该管道还包括阶段，例如预处理，令牌化，映射嵌入查找和命名实体识别任务，以从自由文本中提取生物医学命名实体。我们提出了一个新的数据集，我们通过策划COVID-19案例报告来准备。所提出的方法的表现优于五个基准数据集上的基线方法，其宏观和微平均F1得分约为90，而我们的数据集则分别为95.25和93.18的宏观和微平均F1得分。

症状检查已成为收集症状和诊断患者的重要工具，最大限度地减少临床人员的参与。我们开发了一种机器学习支持的系统，智能曲线，超越传统症状，通过与电子医疗记录（EMR）紧密的双向集成。在EMR衍生的患者历史上，我们的系统将患者的首席投诉识别自由文本条目，然后询问一系列离散问题以获得相关的症状学。患者特定数据用于预测详细的ICD-10-CM代码以及药物，实验室和成像订单。然后将患者的反应和临床决策支持（CDS）预测插入EMR。要培训机器学习组件的智能路程，我们使用了超过2500万级初级保健遭遇的新型数据集和100万患者的自由文本原因的参赛作品。这些数据集用于构建：（1）基于长的短期存储器（LSTM）的患者历史表示，（2）用于首发投诉提取的微调变压器模型，（3）一个用于问题测序的随机林模型， （4）用于CDS预测的前馈网络。我们的系统总共支持337名患者的首席投诉，该投诉共同组成了Kaiser Permanente的所有初级保健费用。

控制传染病是一个主要的健康优先事项，因为它们可以传播和感染人类，从而演变为流行病或流行病。因此，早期发现传染病是一种重要需求，许多研究人员已经开发出在早期诊断它们的模型。本文审查了用于传染病诊断的最新机器学习（ML）算法的研究文章。我们从2015年至2022年搜索了科学，ScienceDirect，PubMed，Springer和IEEE数据库，确定了审查的ML模型的优缺点，并讨论了推进该领域研究的可能建议。我们发现大多数文章都使用了小型数据集，其中很少有实时数据。我们的结果表明，合适的ML技术取决于数据集的性质和所需的目标。

在这个时代，作为医疗的主要重点，这一时刻已经到来了。尽管令人印象深刻，但已经开发出来检测疾病的多种技术。此时，有一些类型的疾病COVID-19，正常烟，偏头痛，肺病，心脏病，肾脏疾病，糖尿病，胃病，胃病，胃病，骨骼疾病，自闭症是非常常见的疾病。在此分析中，我们根据疾病的症状进行了分析疾病症状的预测。我们研究了一系列症状，并接受了人们的调查以完成任务。已经采用了几种分类算法来训练模型。此外，使用性能评估矩阵来衡量模型的性能。最后，我们发现零件分类器超过了其他分类器。

由于结构化数据通常不足，因此在开发用于临床信息检索和决策支持系统模型时，需要从电子健康记录中的自由文本中提取标签。临床文本中最重要的上下文特性之一是否定，这表明没有发现。我们旨在通过比较荷兰临床注释中的三种否定检测方法来改善标签的大规模提取。我们使用Erasmus医疗中心荷兰临床语料库比较了基于ContextD的基于规则的方法，即使用MEDCAT和（Fineted）基于Roberta的模型的BilstM模型。我们发现，Bilstm和Roberta模型都在F1得分，精度和召回方面始终优于基于规则的模型。此外，我们将每个模型的分类错误系统地分类，这些错误可用于进一步改善特定应用程序的模型性能。在性能方面，将三个模型结合起来并不有益。我们得出的结论是，尤其是基于Bilstm和Roberta的模型在检测临床否定方面非常准确，但是最终，根据手头的用例，这三种方法最终都可以可行。

There is an increasing interest in developing artificial intelligence (AI) systems to process and interpret electronic health records (EHRs). Natural language processing (NLP) powered by pretrained language models is the key technology for medical AI systems utilizing clinical narratives. However, there are few clinical language models, the largest of which trained in the clinical domain is comparatively small at 110 million parameters (compared with billions of parameters in the general domain). It is not clear how large clinical language models with billions of parameters can help medical AI systems utilize unstructured EHRs. In this study, we develop from scratch a large clinical language model - GatorTron - using >90 billion words of text (including >82 billion words of de-identified clinical text) and systematically evaluate it on 5 clinical NLP tasks including clinical concept extraction, medical relation extraction, semantic textual similarity, natural language inference (NLI), and medical question answering (MQA). We examine how (1) scaling up the number of parameters and (2) scaling up the size of the training data could benefit these NLP tasks. GatorTron models scale up the clinical language model from 110 million to 8.9 billion parameters and improve 5 clinical NLP tasks (e.g., 9.6% and 9.5% improvement in accuracy for NLI and MQA), which can be applied to medical AI systems to improve healthcare delivery. The GatorTron models are publicly available at: https://catalog.ngc.nvidia.com/orgs/nvidia/teams/clara/models/gatortron_og.

仇恨言论是一种在线骚扰的形式，涉及使用滥用语言，并且在社交媒体帖子中通常可以看到。这种骚扰主要集中在诸如宗教，性别，种族等的特定群体特征上，如今它既有社会和经济后果。文本文章中对滥用语言的自动检测一直是一项艰巨的任务，但最近它从科学界获得了很多兴趣。本文解决了在社交媒体中辨别仇恨内容的重要问题。我们在这项工作中提出的模型是基于LSTM神经网络体系结构的现有方法的扩展，我们在短文中适当地增强和微调以检测某些形式的仇恨语言，例如种族主义或性别歧视。最重要的增强是转换为由复发性神经网络（RNN）分类器组成的两阶段方案。将第一阶段的所有一Vs式分类器（OVR）分类器的输出组合在一起，并用于训练第二阶段分类器，最终决定了骚扰的类型。我们的研究包括对在16K推文的公共语料库中评估的第二阶段提出的几种替代方法的性能比较，然后对另一个数据集进行了概括研究。报道的结果表明，与当前的最新技术相比，在仇恨言论检测任务中，所提出的方案的分类质量出色。

临床笔记是临床医生在患者遭遇期间产生的非结构化文本。临床票据通常伴随着来自疾病的国际分类（ICD）的一组元数据代码。 ICD代码是各种操作中使用的重要代码，包括保险，报销，医学诊断等，因此，重要的是快速准确地分类ICD代码。但是，注释这些代码是昂贵且耗时的。因此，我们使用用于自动ICD代码分配的序列注意方法，提出基于来自变压器（BERT）的双向编码器表示的模型。我们评估我们对重症监护III（MIMIC-III）基准数据集的医疗信息MART的方法。我们的模型实现了宏观平均为F1：0.62898和微平均F1：0.68555的性能，并且使用MIMIC-III数据集执行优于最先进模型的性能。本研究的贡献提出了一种使用伯特的方法，该方法可以应用于文档和序列注意方法，该方法可以捕获在文档中出现的重要序列形式。

受益于医疗保健数据的数字化和计算能力的发展，机器学习方法越来越多地用于医疗领域。在医疗保健机器学习中已经确定了公平性问题，导致对有限医疗资源的不公平分配或某些群体的健康风险过多。因此，解决公平问题最近引起了医疗保健社区的越来越多的关注。然而，机器学习的机器学习与机器学习中的公平性的交集仍在研究中。在这篇综述中，我们通过暴露公平问题，总结可能的偏见，整理缓解方法并指出挑战以及未来的机会来建立桥梁。