45、医疗领域的两大研究:抗生素疗效评估与骨骼畸形早期诊断

医疗领域的两大研究:抗生素疗效评估与骨骼畸形早期诊断

在医疗领域,高效的治疗方案和早期诊断对于患者的康复至关重要。本文将介绍两项重要的研究,一项是运用六西格玛 DMAIC 方法评估两种抗生素对口腔癌手术后患者住院时间的影响,另一项是利用人工智能从侧面照片对骨骼 III 类错颌畸形进行早期诊断。

六西格玛 DMAIC 方法评估抗生素疗效
研究背景与目的

在医疗资源优化和合理用药的背景下,评估不同抗生素的疗效对于减少医疗浪费和提高治疗效果具有重要意义。本研究旨在通过六西格玛 DMAIC 方法,评估头孢曲松和头孢唑林加克林霉素两种抗生素对口腔癌手术后患者住院时间(LOS)的影响,以找出更合适的抗生素治疗方案。

DMAIC 各阶段分析
  1. 定义(Define)
    • 研究地点与对象 :研究在那不勒斯“费德里科二世”大学颌面外科进行。选取两组患者,一组在 2007 - 2016 年使用头孢曲松治疗,共 15 人;另一组在 2011 - 2018 年使用头孢唑林加克林霉素治疗,共 17 人。
    • 数据收集与排除标准 :从打印的病历中收集患者的性别、年龄、ASA 评分、口腔卫生、糖尿病、心血管疾病、手术干预、皮瓣、淋巴结清扫、气管切开、手术部位感染、裂开、瘘管等变量。排除数据缺失和进行过抗生素更换的患者。
    • 项目宪章 :项目标题为“DMAIC 方法减少口腔癌手术患者住院时间”,团队成员包括临床医生、生物学家、经济
根据原作 https://pan.quark.cn/s/459657bcfd45 的源码改编 Classic-ML-Methods-Algo 引言 建立这个项目,是为了梳理和总结传统机器学习(Machine Learning)方法(methods)或者算法(algo),和各位同仁相互学习交流. 现在的深度学习本质上来自于传统的神经网络模型,很程度上是传统机器学习的延续,同时也在不少时候需要结合传统方法来实现. 任何机器学习方法基本的流程结构都是通用的;使用的评价方法也基本通用;使用的一些数学知识也是通用的. 本文在梳理传统机器学习方法算法的同时也会顺便补充这些流程,数学上的知识以供参考. 机器学习 机器学习是人工智能(Artificial Intelligence)的一个分支,也是实现人工智能最重要的手段.区别于传统的基于规则(rule-based)的算法,机器学习可以从数据中获取知识,从而实现规定的任务[Ian Goodfellow and Yoshua Bengio and Aaron Courville的Deep Learning].这些知识可以分为四种: 总结(summarization) 预测(prediction) 估计(estimation) 假想验证(hypothesis testing) 机器学习主要关心的是预测[Varian在Big Data : New Tricks for Econometrics],预测的可以是连续性的输出变量,分类,聚类或者物品之间的有趣关联. 机器学习分类 根据数据配置(setting,是否有标签,可以是连续的也可以是离散的)和任务目标,我们可以将机器学习方法分为四种: 无监督(unsupervised) 训练数据没有给定...
本系统采用微信小程序作为前端交互界面,结合Spring BootVue.js框架实现后端服务及管理后台的构建,形成一套完整的电子商务解决方案。该系统架构支持单一商户独立运营,亦兼容多商户入驻的平台模式,具备高度的灵活性扩展性。 在技术实现上,后端以Java语言为核心,依托Spring Boot框架提供稳定的业务逻辑处理数据接口服务;管理后台采用Vue.js进行开发,实现了直观高效的操作界面;前端微信小程序则为用户提供了便捷的移动端购物体验。整套系统各模块间紧密协作,功能链路完整闭环,已通过严格测试优化,符合商业应用的标准要求。 系统设计注重业务场景的全面覆盖,不仅包含商品展示、交易流程、订单处理等核心电商功能,还集成了会员管理、营销工具、数据统计等辅助模块,能够满足不同规模商户的日常运营需求。其多店铺支持机制允许平台方对入驻商户进行统一管理,同时保障各店铺在品牌展示、商品销售及客户服务方面的独立运作空间。 该解决方案强调代码结构的规范性可维护性,遵循企业级开发标准,确保了系统的长期稳定运行后续功能迭代的可行性。整体而言,这是一套技术选型成熟、架构清晰、功能完备且可直接投入商用的电商平台系统。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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