npj Digital Medicine文章：使用人工智能+心电图识别心室壁运动异常

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#人工智能 #python

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角色 姓名 (英文) 机构
第一作者 Albert J. Rogers 斯坦福大学医学院；斯坦福大学医学院心血管研究所
通讯作者 Albert J. Rogers 斯坦福大学医学院；斯坦福大学医学院心血管研究所

DOI:https://doi.org/10.1038/s41746-024-01407-y
Code:https://github.com/sanarayan-code/ECG-WMA-Net

核心速递

这篇文章提出了一种通过人工智能+心电图识别心室壁运动异常的方法（ECG-WMA-Net），收集了两个美国两家医疗中心大规模的数据集，在California的数据上进行训练和测试，并在Georgia数据上进行了外部验证，评估准确性结果超过了心血管专家和基于心电定量测量心电的逻辑回归方法。在斯坦福大学数据集上达到了0.781(CI:0.762–0.799)的AUROC,在外部验证集上达到了0.723(CI:0.685–0.757)的AUROC。 但从结果来看，文章提出的方法并未比心血管专家和基于心电定量测量心电的逻辑回归方法高出太多，敏感性,PPV等指标均未达到理想水平。

一、文献概述

"Identification of cardiac wall motion abnormali

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AI原生应用在医疗领域的创新：医生+AI协作
AI天才研究院
06-05 1160
本报告系统解析AI原生应用在医疗领域的创新核心——医生与AI协作范式的技术本质与实践路径。通过第一性原理推导，构建"认知互补-流程嵌入-动态进化"的理论框架；从技术架构、算法实现到临床落地，揭示AI如何深度融入医生工作流；结合真实案例与前沿研究，探讨协作系统的安全边界、伦理挑战及未来演化方向。内容覆盖从入门到专家的多层次解释，为医疗从业者、AI开发者及政策制定者提供系统性知识图谱。医生-AI协作的核心挑战在于解决医疗场景的三元复杂性认知复杂性。
AI：193-使用深度学习进行疾病早期预测与诊断
一键难忘的博客
07-07 2764
我们将使用威斯康星乳腺癌数据集（Wisconsin Breast Cancer Dataset），该数据集包含了乳腺细胞的数字化图像以及对应的诊断结果，共有30个特征。我们的任务是根据这些特征来预测肿瘤是良性还是恶性。深度学习在疾病早期预测与诊断中展现了巨大潜力，具有高效处理大规模数据、自动特征提取和提高诊断准确度的优势。本文从多个方面探讨了深度学习在医疗领域的应用，包括乳腺癌、肺癌、糖尿病视网膜病变和阿尔茨海默病的早期检测。
MIT-BIH心电数据集：深入探索与应用指南
weixin_35728286的博客
07-28 1173
在现代医学研究和诊断技术不断进步的今天，心电图（ECG）作为监测和分析心脏健康状况的重要工具，已经得到了广泛的应用。MIT-BIH心电数据库是心脏病学研究领域内一个非常重要的资源。该数据库由美国麻省理工学院（MIT）贝斯以色列女皇医疗中心（Beth Israel Deaconess Medical Center, BIDMC）的心电图实验室于1970年代建立，并一直持续更新至今日。它不仅包含了大量的心电图记录，而且被国际上广泛地用于心律失常检测、算法开发和验证等研究工作。
Nature旗下 | npj Digital Medicine | 图像+转录组+临床变量三合一，多模态AI预测化疗反应，值得复现学习的完整框架
阅读文献，记录学习笔记
04-02 1633
膀胱癌是全球发病率第10的癌种，其中**肌层浸润性膀胱癌（MIBC）治疗手段以“新辅助化疗（NAC）+ 根治性膀胱切除（RC）”**为标准方案。仅**30~35%**患者在NAC后可获得完全病理缓解（pCR）；NAC药物存在明显毒副作用，且若无效会延误手术；临床目前仍是“”的经验式用药决策。🔴如何在治疗前识别“谁会对NAC真正获益”？这是精准医疗、尤其是泌尿肿瘤领域迫切需要解决的关键问题。这篇文章展示了如何将AI真正嵌入肿瘤治疗决策之中，既有预测力，也有生物解释力，是值得反复学习的典范。
npj Digital Medicine：通过人工智能优化进行个性化的家庭神经注意力集中刺激
NHKJ_ZF的博客
09-22 958
英国研究团队开发出基于AI的个性化脑刺激系统，可安全居家使用以提升注意力。该系统采用经颅随机噪声刺激(tRNS)和自适应AI算法，根据个体注意力水平和头围自动优化刺激参数，无需MRI扫描。在103人训练数据和37人双盲测试中，AI个性化刺激组表现显著优于对照组，尤其对基础注意力较差者效果更佳。研究证实该技术安全无副作用，在教育培训和临床领域具有应用潜力，相关成果发表于《npj Digital Medicine》。
npj | digital medicine：可解释性人工智能构建AD患者结构性脑畸变的个性化特征
悦影科技
11-12 1155
摘要：基于磁共振成像（MRI）数据的深度学习在神经系统疾病诊断与预后中潜力巨大，但临床应用受限，因其模型不透明。本研究通过训练卷积神经网络（CNN）区分痴呆患者与健康对照，并利用分层相关性传播（LRP）提供个体层面的解释，克服了这一挑战。验证表明，模型识别与痴呆结构性脑畸变知识相符。在轻度认知障碍（MCI）数据集中，可解释的痴呆分类器预测向痴呆过渡，其空间丰富的解释补充了模型预测，并表征了个体大脑疾病表现。我们构建了形态学记录，可视化痴呆病理学数量和位置，跟踪疾病进展。形态学记录不仅验证了相关性图的有效性，
npj Digital Medicine发表多模态语言-视觉大模型——驱动甲状腺结节诊断革新：迈向动态智能辅助的AI协同新时代
数据派THU
06-05 215
甲状腺结节作为常见的内分泌疾病，其风险评估主要依赖超声成像（US）和细针穿刺活检（FNA），但传统诊断方法受限于放射科医生的经验，并且AI模型的可解释性不足，导致诊断结果的可信度较低。例如，在某些病例中，放射科医生最初将结节诊断为良性，但在与ThyGPT讨论后，根据模型提供的详细解释和额外信息，修正为恶性诊断，并最终得到病理结果的确认。这表明模型不仅提高了识别恶性结节的能力，还减少了误诊为恶性的良性结节数量。在ThyGPT的辅助下，初级放射科医生的诊断性能显著提升，其平均诊断能力接近或达到AI模型的水平。
npj Digital Medicine｜单细胞 × 空间 × 去卷积：乳腺癌基质-免疫生态的图谱分析与ICB 悖论
阅读文献，记录学习笔记
11-03 552
低分级乳腺癌里，出现协同富集的“基质-免疫三联体”（CXCR4⁺成纤维、IGKC⁺髓系、CLU⁺内皮），临床表型更“温和”；但这些标志（CXCR4、CLU）在 TIDE 计算里却 倾向 ICB 不应答——也就是“临床分级较好 ≠ 免疫治疗更敏感”
【AI+医疗】医疗健康领域RAG技术详解：让大模型更懂医学的专业指南！
2401_84495872的博客
09-09 945
文章系统介绍检索增强生成(RAG)技术在医疗健康领域的创新应用，包括急诊文档自动化、知识图谱增强医疗助手、迭代式智能问答系统及多模态电子健康记录分析等。这些研究有效解决了大语言模型在医疗应用中的幻觉问题、知识更新滞后和透明度不足等挑战，为构建可信赖的AI医疗决策支持系统提供了技术路径和实证基础，展现了RAG技术在提升医疗AI性能方面的巨大潜力。
人工智能助力精准医疗：糖尿病患者个性化护理的 AI 工具探索
2401_84204413的博客
05-07 1165
为解决如何为糖尿病患者提供更精准的个性化护理问题，研究人员开展了 “人工智能工具在支持医疗专业人员进行个性化患者护理” 的研究。通过分析患者信息，设计 AI 工具并评估，结果发现部分工具实用且部分有风险，为精准护理提供了方向。在当今数字化医疗时代，糖尿病作为一种全球性的健康难题，正困扰着越来越多的人。据估计，到 2050 年全球将有超过 13 亿人患有糖尿病。糖尿病不仅本身是一种慢性疾病，还会引发众多其他疾病，显著增加患者的发病率和死亡率，严重影响人们的生活质量。
人工智能领域所有CCF-A/B/C类期刊汇总！
zkyf2022的博客
04-22 5251
平均5-7个月左右录用，基本上绝大部分的时间花在编辑那里等待处理，WE之后会相对比较快，审稿人每次从接受审稿到提交也就1~2周的时间。一审大概需要1-2个月，可以写催稿信催编辑，速度会变快，邀请审稿人比较慢，平均4-7个月录用。国内很少人中过，导致国内影响力低，其实是人工智能顶尖期刊，难度较高，平均6-8个月左右录用。一审大概需要1-2个月，二审比较快，基本1个月就能出结果，总体周期在4-7个月左右。刚从2区升到1区，投稿量很大，一审大概2-3个月，投稿到录用需要7-10个月左右。
AI赋能金融科技，VisualProject引领项目管理新潮流
weixin_46916369的博客
01-06 355
金融科技项目管理迈入AI赋能新阶段，VisualProject引领智能化转型。随着金融科技竞争转向"体系化能力"，传统管理模式面临需求断层、资源失衡等痛点。维普时代推出的VisualProject通过AI深度融入项目全流程，实现智能需求解析、资源协同和风险预警，使招商银行等项目效率提升40%、延期率降至8%。该产品构建"数据驱动决策"体系，提供30余项核心指标分析，助力金融机构实现精准管理。未来，AI与项目管理的深度融合将持续推动金融科技高质量发展。
[20页中英文PDF]生物制药企业新一代知识管理：用知识图谱+大模型构建“第二大脑“
最新发布
01-07 193
药物研发正面临知识爆炸的挑战。本文深入探讨如何利用大语言模型和知识图谱技术构建企业级"第二大脑"，将分散的科研数据、文献和隐性知识整合为可搜索的知识库，实现60%的文档审查效率提升，并可能为制药行业创造600-1100亿美元的年度价值。
【金猿CIO展】上海康展物流有限公司董事长兼CIO王浩：AI驱动数智化转型——医药物流供应链的全链路革新之路
数据猿
01-04 691
未来，我们将继续聚焦技术创新与服务升级，深化人工智能、物联网等技术在全场景的应用，以更高效、更合规、更智能的供应链服务，助力大健康产业发展，致力于成为专业医药物流最佳服务商，与行业伙伴共同构建更具韧性与价值的供应链生态。：建立全链路透明服务体系，客户、委托方、康展物流、承运商派送商四方均可通过WEB端、移动端实时跟踪订单信息、物流状态、车辆位置与温度数据，实现发货通知、时效跟踪、回单状态查询、异常反馈等全流程可视化，变被动查询为主动感知。数智化转型的终极目标，是实现运营模式的升级与服务价值的重塑。
以 JoyAgent-JDGenie 项目为例：如何利用 AI Agent 高效学习开源框架
caicongyang
01-05 943
本文以JoyAgent-JDGenie项目为例，介绍利用AI技术高效学习开源框架的方法。
PBA-PEG-Silane，苯硼酸-聚乙二醇-硅烷在二氧化硅表面修饰中的应用研究
lk13186385584的博客
01-04 381
PBA-PEG-Silane是一种集成了苯硼酸（PBA）、聚乙二醇（PEG）和硅烷偶联剂的三功能分子。
调用embedding生成向量并存储到milvus中，进行查询
java
01-04 242
先按装docker ,milvus,attu。Attu 是 milvus 的可视化界面，第一步：操作milvus 的工具类。第二步：对应操作的实体对象。这里需要jdk21.三个节点都需要起动。
Hard Negative Mining: 面向企业RAG系统的领域特定检索优化框架
狮子座明仔知识集散场
01-06 603
摘要：本研究提出Hard Negative Mining框架，针对企业RAG系统中的领域特定检索问题，通过多模型嵌入集成（6种双编码器模型）和PCA降维（保留95%方差）生成语义表示，创新性地采用双条件筛选策略选择高质量硬负样本。实验表明，该方法在企业内部数据集上MRR@10达到0.64，相比基线提升42%，且跨金融、气候等领域保持33-45%的性能提升。核心贡献包括：1）多模型互补表示解决语义不匹配；2）双条件选择策略提升负样本质量；3）高效PCA降维优化。局限在于长文档处理和跨语言支持，未来将探索分层嵌
【2025年度总结】从4篇到187篇
hbkybkzw的博客
01-02 505
2026 年的第二天，今天的我在深圳图书馆，看着 后台统计的那个数字——187篇，我竟然有一种恍如隔世的感觉。如果把时间轴拉回一年前，我的2024年只留下了4篇文章的记录；再往前看，2023年只有1篇。那时的我，或许是忙碌，或许是迷茫，博客对于我来说，更像是一个偶尔路过的驿站。但在2025年，一切都变了。这一年 我小小的征服了下技术，技术也重塑了我。如果非得要给我的2025年一个关键词，那就是："坚持"。回首这一年，我的大部分时间都浸泡在各种新技术和基础理论的学习中。
npj
03-30
### 关于 `sum` 方法实现以及其与 npm 包或 Node.js 模块的关系 如果目标是创建一个可以计算三个参数之和的方法，可以通过编写一个简单的 JavaScript 文件来实现这一功能。以下是具体实现方式： #### 实现 `sum` 方法 通过定义一个函数并将其导出为模块，可以在其他地方重用此方法。 ```javascript // sum.js function sum(a, b, c) { return a + b + c; } module.exports = sum; // 导出该函数以便在其他文件中使用 ``` 为了调用上述 `sum` 函数，可以从另一个文件导入它，并传递所需的参数。 ```javascript // app.js const sum = require('./sum'); // 引入本地模块 console.log(sum(10, 20, 30)); // 输出结果应为60 ``` 执行以上代码的方式如下所示： ```bash node app.js ``` 这表明我们正在利用 Node.js 的模块化特性[^4]，即允许开发者分离逻辑并将不同部分组合成更大的应用程序。 #### 是否涉及 npm 包？ 对于这样一个基本的功能——简单加法运算来说，通常不需要依赖外部的 npm 包。然而，在更复杂的情况下或者当希望扩展功能时，则可能会考虑引入第三方库。例如，如果你想要处理更多类型的数值操作（如大数运算），那么可以选择安装像 `bignumber.js` 这样的专门用于高精度数学计算的 npm 包。 要安装任何 npm 包，首先需要确保已切换至官方仓库而非镜像站点（如淘宝源）。按照之前提到的操作指南，先更改 NPM 源地址再继续下一步骤即可[^1]。 最后值得注意的是，尽管这里讨论的内容主要围绕着自定义开发的小型工具类函数展开论述；但在实际项目构建过程中，合理运用现有的开源解决方案往往能够显著提升效率减少重复劳动量。
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