目的：创建和评估人工智能深度学习平台（Oraicle）的准确性，能够仅使用视网膜眼睛图像来预测个人整体5年心血管风险（CVD）以及组件风险因素的相对贡献，这些因素包括这一点风险。方法：我们从47,236个患者就诊的数据库中使用了165,907个视网膜图像。最初，每个图像与生物识别数据年龄，种族，性别，性，存在和持续时间HDL/LDL比以及任何CVD事件Wtihin 5年的视网膜图像采集5年。计算了基于Framingham方程的风险评分。还确定了个人和整体人口的实际CVD事件率。最后，仅使用年龄，种族，性别加上视网膜图像对Oraicle进行训练。结果：与基于弗雷明厄姆的分数相比，在接下来的5年中，Oraicle在预测心血管事件方面的准确性高达12％，尤其是对于最高风险的人群。每个限制性模型的可靠性和准确性对Oraicle的性能均优于最佳性能，表明它使用了两组数据中的数据来得出其最终结果。结论：视网膜摄影是便宜的，只需要最少的培训才能获得全自动，廉价的摄像头系统，现在可以广泛使用。因此，基于AI的CVD风险算法（例如Oraicle）有望使CV健康筛查更加准确，更加相似，并且更容易访问。此外，Oraicle评估构成个人总体风险的组件相对贡献的独特能力将根据个人的特定需求为治疗决策提供信息，从而增加了阳性健康结果的可能性。

背景：几项研究突出了考虑急性冠状动脉综合征（ACS）诊断和治疗性差异的重要性。然而，几乎已经研究了ACS子群中的性别特异性风险标志物。本研究旨在探索机器学习（ML）模型，以识别从电子健康记录（EHR）的公共数据库中的ACS子群体中的妇女和男性的住院死亡率标志。方法：从医疗信息MART中提取1,299名患有的ST升高的心肌梗死（Stemi）和2,820名非St-Expation心肌梗死患者进行重症监护（MIMIC）-III数据库。我们培训和验证了死亡率预测模型，并使用了可解释性技术来识别每个子群体的性别特异性标记。结果：基于极端梯度升压的模型（XGBoost）实现了最高性能：STEMI和AUC = 0.94（95 \％CI：0.80- 0.90）为nstemi。对于STEMI，女性的顶部标记是慢性肾功能衰竭，心率高，年龄超过70岁。对于男性来说，顶部标记是急性肾功能衰竭，高肌钙蛋白T水平，年龄超过75岁。然而，对于NStemi，女性的顶部标记较低，肌钙蛋白水平低，尿素水平高，80多年。对于男性来说，顶部标记是高心率，肌酐水平，年龄超过70岁。结论：我们的结果表明，通过解释ehrs培训的ML死亡率模型，通过解释ML死亡率模型显示不同ACS子群的可能的显着和相干的性别特异性风险标记。在妇女与男性的确定风险标志中观察到差异，突出了考虑性别特异性标记在实施更适当的治疗策略和更好的临床结果方面的重要性。

本文介绍了一种使用旨在解决现实世界应用中CDSS的低适用性和可扩展性问题的数据驱动的预测模型来构建一致和适用的临床决策支持系统（CDSS）的方法。该方法基于域特定和数据驱动的支持程序的三种特定于域和数据驱动的支持程序，该程序将被纳入临床业务流程，具有更高的信任和预测结果和建议的解释性。在考虑的三个阶段，监管策略，数据驱动模式和解释程序被集成，以实现与决策者的自然域特定的互动，具有智能决策支持焦点的连续缩小。该提出的方法能够实现更高水平的自动化，可扩展性和CDSS的语义解释性。该方法是在软件解决方案中实现的，并在T2DM预测中进行了测试，使我们能够改善已知的临床尺度（例如FindRisk），同时保持与现有应用程序类似的特定问题的推理界面。这种继承与三分阶段的方法一起提供了更高的解决方案兼容性，并导致数据驱动的解决方案在现实案件中的信任，有效和解释应用。

肥胖是一个重大的健康问题，增加了各种主要慢性病的风险，如糖尿病，癌症和中风。虽然通过横断面BMI录音识别的肥胖作用已经过分研究，但BMI轨迹的作用远远不大。在这项研究中，我们利用从大型和地理位置的EHR数据集中提取的BMI轨迹捕获大约200万个人的健康状况为期六年的健康状况。我们根据BMI轨迹定义九个新的可解释和基于证据的变量，以使用K-Means聚类方法将患者聚类为子组。我们在人口统计学，社会经济和生理测量变量方面彻底审查了每个集群特征，以指定簇中患者的不同性质。在我们的实验中，已被重新建立肥胖，高血压，阿尔茨海默和痴呆症的肥胖，高血压，阿尔茨海默氏症和痴呆症的直接关系，并且已经发现有几种慢性疾病的特异性特征的不同簇符合或与现有的知识体系互补。

Real-time individual endpoint prediction has always been a challenging task but of great clinic utility for both patients and healthcare providers. With 6,879 chronic kidney disease stage 4 (CKD4) patients as a use case, we explored the feasibility and performance of gated recurrent units with decay that models Weibull probability density function (GRU-D-Weibull) as a semi-parametric longitudinal model for real-time individual endpoint prediction. GRU-D-Weibull has a maximum C-index of 0.77 at 4.3 years of follow-up, compared to 0.68 achieved by competing models. The L1-loss of GRU-D-Weibull is ~66% of XGB(AFT), ~60% of MTLR, and ~30% of AFT model at CKD4 index date. The average absolute L1-loss of GRU-D-Weibull is around one year, with a minimum of 40% Parkes serious error after index date. GRU-D-Weibull is not calibrated and significantly underestimates true survival probability. Feature importance tests indicate blood pressure becomes increasingly important during follow-up, while eGFR and blood albumin are less important. Most continuous features have non-linear/parabola impact on predicted survival time, and the results are generally consistent with existing knowledge. GRU-D-Weibull as a semi-parametric temporal model shows advantages in built-in parameterization of missing, native support for asynchronously arrived measurement, capability of output both probability and point estimates at arbitrary time point for arbitrary prediction horizon, improved discrimination and point estimate accuracy after incorporating newly arrived data. Further research on its performance with more comprehensive input features, in-process or post-process calibration are warranted to benefit CKD4 or alike terminally-ill patients.

目的：我们研究使用机器学习（ML）模型的可解释的累入预测，并在预测能力，稀疏性和公平性方面分析性能。与以前的作品不同，本研究列举了输出概率而不是二进制预测的可解释模型，并使用定量公平定义来评估模型。本研究还研究了模型是否可以横跨地理位置概括。方法：我们在佛罗里达州和肯塔基州的两个不同的刑事核查数据集上生成了黑盒和可解释的ML模型。我们将这些模型的预测性能和公平与目前用于司法系统中使用的两种方法进行了比较，以预测审前常规率：Arnold PSA和Compas。我们评估了所有模型的预测性能，可以在两次跨越两次预测六种不同类型犯罪的模型。结果：几种可解释的ML模型可以预测常规和黑盒ML模型，比Compas或Arnold PSA更准确。这些模型在实践中可能有用。类似于Arnold PSA，这些可解释模型中的一些可以作为一个简单的表格写入。其他可以使用一组可视化显示。我们的地理分析表明ML模型应分开培训，以便单独的位置并随时间更新。我们还为可​​解释模型提供了公平分析。结论：可解释的机器学习模型可以在预测准确性和公平性方面表现，也可以表现，也可以表现，也可以执行不可解释的方法和目前使用的风险评估尺度。机器学习模型对于单独培训，可以更准确地进行不同的位置，并保持最新。

Health systems rely on commercial prediction algorithms to identify and help patients with complex health needs. We show that a widely used algorithm, typical of this industry-wide approach and affecting millions of patients, exhibits significant racial bias: At a given risk score, Black patients are considerably sicker than White patients, as evidenced by signs of uncontrolled illnesses. Remedying this disparity would increase the percentage of Black patients receiving additional help from 17.7 to 46.5%. The bias arises because the algorithm predicts health care costs rather than illness, but unequal access to care means that we spend less money caring for Black patients than for White patients. Thus, despite health care cost appearing to be an effective proxy for health by some measures of predictive accuracy, large racial biases arise. We suggest that the choice of convenient, seemingly effective proxies for ground truth can be an important source of algorithmic bias in many contexts.

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.

A significant level of stigma and inequality exists in mental healthcare, especially in under-served populations, which spreads through collected data. When not properly accounted for, machine learning (ML) models learned from data can reinforce the structural biases already present in society. Here, we present a systematic study of bias in ML models designed to predict depression in four different case studies covering different countries and populations. We find that standard ML approaches show regularly biased behaviors. However, we show that standard mitigation techniques, and our own post-hoc method, can be effective in reducing the level of unfair bias. We provide practical recommendations to develop ML models for depression risk prediction with increased fairness and trust in the real world. No single best ML model for depression prediction provides equality of outcomes. This emphasizes the importance of analyzing fairness during model selection and transparent reporting about the impact of debiasing interventions.

医学中的机器学习利用了财富的医疗保健数据来提取知识，促进临床决策，最终改善护理。然而，在缺乏人口统计分集的数据集上培训的ML模型可以在适用于不足的人群时产生次优绩效（例如少数民族，社会经济地位较低），因此延续了健康差异。在这项研究中，我们评估了四种型分类，以预测高氯血症 - 一种经常由ICU人口中的侵袭性流体给药的条件 - 并将其在种族，性别和保险亚组中进行比较。我们观察到，除了基于实验室的患者的模型性能之外，还要添加社会决定因素特征。 40个模型 - 亚组中的40分，亚组测试产生了显着不同的AUC分数，提示在将ML模型应用于社会决定簇子组时的差异。我们敦促未来的研究人员设计主动调整潜在偏见的模型，并包括他们研究中的子组报告。

最近显示外部眼睛照片显示出糖尿病性视网膜疾病和HBA1C升高的迹象。在本文中，我们评估外部眼睛照片是否包含有关其他系统性医疗状况的信息。我们开发了一个深度学习系统（DLS），该系统将外部眼睛的照片作为输入，并预测多个全身参数，例如与肝脏有关的参数（白蛋白，AST）；肾脏（EGFR使用无种族的2021 CKD-EPI肌酐方程，尿液ACR）；骨与矿物质（钙）;甲状腺（TSH）;和血数（HGB，WBC，血小板）。开发利用了49,015例糖尿病患者的151,237张图像，在加利福尼亚州洛杉矶县的11个地点接受糖尿病眼镜筛查。评估重点是9个预先指定的全身参数，并利用了3个验证集（a，b，c），涵盖了28,869名患有和没有糖尿病的患者，在加利福尼亚州洛杉矶县和大亚特兰大地区的3个独立地点进行了眼睛筛查。我们将结合了可用临床人口统计学变量的基线模型（例如年龄，性别，种族/种族，糖尿病年）进行了比较。相对于基线，DLS在检测AST> 36，钙<8.6，egfr <60，HGB <11，血小板<150，ACR> = 300和WBC <4时，在检测AST> 36，钙<8.6，Egfr <60，HGB <60，HGB <60，calcium <8.6，Egfr <60，calcium <8.6和wbc <4时，达到了统计学上的显着性能，并且类似于开发集的人口），其中DLS的AUC超过基线的AUC，增长了5.2-19.4％。在验证集B和C方面，与开发集相比，患者人群的差异很大，DLS的表现优于ACR> = 300的基线，而HGB <11升至7.3-13.2％。我们的发现提供了进一步的证据，表明外部眼睛照片包含跨越多器官系统的全身健康生物标志物。需要进一步的工作来研究这些生物标志物是否以及如何转化为临床影响。

如今，人工智能（AI）已成为临床和远程医疗保健应用程序的基本组成部分，但是最佳性能的AI系统通常太复杂了，无法自我解释。可解释的AI（XAI）技术被定义为揭示系统的预测和决策背后的推理，并且在处理敏感和个人健康数据时，它们变得更加至关重要。值得注意的是，XAI并未在不同的研究领域和数据类型中引起相同的关注，尤其是在医疗保健领域。特别是，许多临床和远程健康应用程序分别基于表格和时间序列数据，而XAI并未在这些数据类型上进行分析，而计算机视觉和自然语言处理（NLP）是参考应用程序。为了提供最适合医疗领域表格和时间序列数据的XAI方法的概述，本文提供了过去5年中文献的审查，说明了生成的解释的类型以及为评估其相关性所提供的努力和质量。具体而言，我们确定临床验证，一致性评估，客观和标准化质量评估以及以人为本的质量评估作为确保最终用户有效解释的关键特征。最后，我们强调了该领域的主要研究挑战以及现有XAI方法的局限性。

Importance: The prevalence of severe mental illnesses (SMIs) in the United States is approximately 3% of the whole population. The ability to conduct risk screening of SMIs at large scale could inform early prevention and treatment. Objective: A scalable machine learning based tool was developed to conduct population-level risk screening for SMIs, including schizophrenia, schizoaffective disorders, psychosis, and bipolar disorders,using 1) healthcare insurance claims and 2) electronic health records (EHRs). Design, setting and participants: Data from beneficiaries from a nationwide commercial healthcare insurer with 77.4 million members and data from patients from EHRs from eight academic hospitals based in the U.S. were used. First, the predictive models were constructed and tested using data in case-control cohorts from insurance claims or EHR data. Second, performance of the predictive models across data sources were analyzed. Third, as an illustrative application, the models were further trained to predict risks of SMIs among 18-year old young adults and individuals with substance associated conditions. Main outcomes and measures: Machine learning-based predictive models for SMIs in the general population were built based on insurance claims and EHR.

谵妄是急性急性发病脑功能障碍，在紧急情况下，与较高的死亡率有关。由于其演示和风险因素难以检测和监测，这取决于患者的潜在病情。在我们的研究中，我们旨在识别谵妄人口中的亚型，并建立使用医疗信息MART进行密集护理IV（MIMIC-IV）数据来检测谵妄的亚组特定的预测模型。我们表明谵妄存在于谵妄中。对于特定于组的预测模型，还观察到特征重要性的差异。我们的工作可以重新校准每个谵妄亚组的现有谵妄预测模型，并提高ICU或急诊部门患者的谵妄检测和监测的精度。

可说明的人工智能（XAI）被确定为使用机器学习（ML）模型进行预测时确定功能的重要性的可行方法。在这项研究中，我们创建了将个人健康信息（例如，他们的药物历史和合并症）作为输入的模型，并预测个体将具有急性冠状动脉综合征（ACS）不利结果的可能性。使用Xai，我们量化了特定药物对这些ACS预测的贡献，从而产生了基于XAI的药物检测技术，使用ACS作为检测的不利结果的示例。鉴定了1993年至2009年在1993年至2009年期间提供的65岁以上的人（解剖治疗化学（ATC）级别M）或心血管系统（ATC类C）药物，以及其药物历史，组合和其他关键特征来自联系的西澳大利亚数据集。培训多种ML模型以预测这些个体如果这些个体具有ACS相关的不利结果（即，用于ACS的放电诊断的死亡或住院），并且使用各种ML和XAI技术来计算哪种特征 - 特别是哪种药物 - 导致这些预测。发现ROFecoxib和Celecoxib的药物分配特征对ACS相关的不利结果预测（平均）的贡献大于零效果，并且发现ACS相关的不利结果可以预测72％的准确度。此外，发现Xai库石灰和Shap成功识别重要和不重要的功能，具有略微优于石灰的形状。 ML培训的ML模型与XAI算法串联的连接行政健康数据集可以成功地量化特征重要性，并且随着进一步的开发，可能被用作药物检测技术。

Associazione Medici Diabetologi（AMD）收集并管理着全球最大的糖尿病患者记录集合之一，也称为AMD数据库。本文介绍了一个正在进行的项目的初步结果，该项目的重点是人工智能和机器学习技术的应用，以概念化，清洁和分析如此重要且有价值的数据集，目的是提供预测性见解，以更好地支持糖尿病学家的诊断糖尿病学家和治疗选择。

大型和深度电子医疗保健记录（EHR）数据集的可用性有可能更好地了解现实世界中的患者旅行，并鉴定出新的患者亚组。基于ML的EHR数据集合主要是工具驱动的，即基于可用或新开发的方法的构建。但是，这些方法，它们的输入要求以及最重要的是，通常难以解释产量，尤其是没有深入的数据科学或统计培训。这危害了需要进行可行且具有临床意义的解释的最后一步。这项研究研究了使用大型EHR数据集和多种聚类方法进行临床研究的方法进行大规模进行患者分层分析的方法。我们已经开发了几种工具来促进无监督的患者分层结果的临床评估和解释，即模式筛查，元聚类，替代建模和策展。这些工具可以在分析中的不同阶段使用。与标准分析方法相比，我们证明了凝结结果并优化分析时间的能力。在元聚类的情况下，我们证明了患者簇的数量可以从72减少到3。在另一个分层的结果中，通过使用替代模型，我们可以迅速确定如果有血液钠测量值可用，则可以对心力衰竭患者进行分层。由于这是对所有心力衰竭患者进行的常规测量，因此表明数据偏差。通过使用进一步的队列和特征策展，可以去除这些患者和其他无关的特征以提高临床意义。这些示例显示了拟议方法的有效性，我们希望鼓励在该领域的进一步研究。

抗微生物抗性（AMR）是日益增长的公共卫生威胁，估计每年造成超过1000万人死亡，在现状预测下，到2050年，全球经济损失了100万亿美元。这些损失主要是由于治疗失败的发病率和死亡率增加，医疗程序中的AMR感染以及归因于AMR的生活质量损失所致。已经提出了许多干预措施来控制AMR的发展并减轻其传播带来的风险。本文回顾了细菌AMR管理和控制的关键方面，这些方面可以利用人工智能，机器学习以及数学和统计建模等数据技术，这些领域在本世纪已经快速发展。尽管数据技术已成为生物医学研究的组成部分，但它们对AMR管理的影响仍然很小。我们概述了使用数据技术来打击AMR，详细介绍了四个互补类别的最新进展：监视，预防，诊断和治疗。我们在生物医学研究，临床实践和“一个健康”背景下使用数据技术提供了有关当前AMR控制方法的概述。我们讨论了数据技术的潜在影响和挑战在高收入和中等收入国家中面临的实施，并建议将这些技术更容易地整合到医疗保健和公共卫生中所需的具体行动，并建议使用具体的行动部门。

基于有效干预措施的早期疾病检测和预防方法正在引起人们的注意。机器学习技术通过捕获多元数据中的个体差异来实现精确的疾病预测。精确医学的进展表明，在个人层面的健康数据中存在实质性异质性，并且复杂的健康因素与慢性疾病的发展有关。但是，由于多种生物标志物之间的复杂关系，确定跨疾病发作过程中的个体生理状态变化仍然是一个挑战。在这里，我们介绍了健康疾病阶段图（HDPD），它通过可视化在疾病进展过程早期波动的多种生物标志物的边界值来代表个人健康状态。在HDPD中，未来的发作预测是通过扰动多个生物标志物值的情况来表示的，同时考虑变量之间的依赖性。我们从3,238个个体的纵向健康检查队列中构建了11种非传染性疾病（NCD）的HDPD，其中包括3,215个测量项目和遗传数据。 HDPD中非发病区域的生物标志物值的改善显着阻止了11个NCD中的7个未来的疾病发作。我们的结果表明，HDPD可以在发作过程中代表单个生理状态，并用作预防疾病的干预目标。

骨质疏松症是一种常见疾病，可增加骨折风险。髋部骨折，尤其是在老年人中，导致发病率增加，生活质量降低和死亡率增加。骨质疏松症在骨折前是一种沉默的疾病，通常仍未被诊断和治疗。通过双能X射线吸收法（DXA）评估的面骨矿物质密度（ABMD）是骨质疏松诊断的金标准方法，因此也用于未来的骨折预测（Pregnosticic）。但是，所需的特殊设备在任何地方都没有广泛可用，特别是对于发展中国家的患者而言。我们提出了一个深度学习分类模型（形式），该模型可以直接预测计算机断层扫描（CT）数据的普通X光片（X射线）或2D投影图像。我们的方法是完全自动化的，因此非常适合机会性筛查设置，确定了更广泛的人群中的高风险患者而没有额外的筛查。对男性骨质疏松症（MROS）研究的X射线和CT投影进行了训练和评估。使用了3108张X射线（89个事件髋部骨折）或2150 CTS（80个入射髋部骨折），并使用了80/20分。我们显示，表格可以正确预测10年的髋部骨折风险，而验证AUC为81.44 +-3.11％ / 81.04 +-5.54％（平均 +-STD），包括其他信息，例如年龄，BMI，秋季历史和健康背景， X射线和CT队列的5倍交叉验证。我们的方法显着（p <0.01）在X射线队列上分别优于以70.19 +-6.58和74.72 +-7.21为70.19 +-6.58和74.72 +-7.21的\ frax等先前的方法。我们的模型在两个基于髋关节ABMD的预测上都跑赢了。我们有信心形式可以在早期阶段改善骨质疏松症的诊断。