33、新冠疫情下的医学研究：挑战与机遇

最新推荐文章于 2025-11-25 01:48:54 发布
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分类专栏： 智能技术战疫全解析 文章标签： COVID-19检测 机器学习 深度学习
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新冠疫情下的医学研究：挑战与机遇

1. COVID - 19检测研究的差距

在COVID - 19检测的研究中，尽管许多论文成功设计出了准确率较高的模型，但仍存在一些常见的局限性和研究差距。

1.1 大型数据集的缺失

大多数研究工作中使用的数据集样本量非常小，特别是COVID - 19类别的样本量更小。由于COVID - 19已传播到大多数国家，病毒存在多种变体，因此需要更大的数据集来使检测模型具有更广泛的适用性。一个包含不同年龄组和不同地区样本的数据集，有助于开发和训练可推广且能够实际部署的模型。要创建这样的大型数据集，需要当地医院以及州和中央政府的合作，否则大规模收集数据将非常困难。部分研究使用生成对抗网络（GAN）来生成合成图像以增加样本量，未来研究人员可以改进现有的合成数据集开发方法，并提出独特而高效的方式。

1.2 不平衡的数据集

不平衡数据集是影响机器学习模型有效构建的最普遍问题之一。在大多数COVID - 19检测的研究工作中，作者们都提到了这个问题。例如，某些研究使用的数据集里，正常图像和异常图像的数量差异较大，COVID - 19样本与健康和其他肺部疾病样本的比例严重失衡。许多研究使用合成样本或加权学习方法来解决这个问题，但这些方法需要根据所有性能指标以及与放射科医生的实时诊断进行验证，并且需要测试这些方法在修改样本后的计算复杂度。

研究 数据集情况 解决方法
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使用基于GAN的过采样技术提高非平衡COVID-19死亡率预测的模型准确性
TensorFlowNews
11-08 2916
作者|THILAKADIBOINA 编译|Flin 来源|analyticsvidhya 介绍 本文介绍了生成性对抗网络（Generative attersarial Networks，GAN）的使用，这是一种对真实的Covid-19数据进行过采样的技术，用于预测死亡率。这个故事让我们更好地理解数据准备步骤（如处理不平衡的数据）如何提高模型性能。 本文的数据和核心模型来自Celestine Iwendi、Ali Kashif Bashir、Atharva Peshkar最近的一项研究（2020年7月）“使用
13、人工智能与大数据助力新冠疫情诊断：技术与挑战
cola5的博客
09-28 25
本文探讨了人工智能与大数据在新冠疫情诊断中的应用，涵盖了3D打印、移动应用和电子健康等技术解决方案。重点分析了AI在医学影像（如X光和CT）中用于COVID-19检测的多种深度学习模型，包括分类与图像分割技术，并讨论了e-Health在后疫情时代的发展机遇与挑战，如基础设施差异、数据隐私和用户数字素养问题。文章指出，尽管面临诸多障碍，数字化转型正在推动医疗服务向更高效、便捷的方向发展。
10、新冠疫情下的本体研究：系统分析与比较洞察
pp12345的博客
07-30 26
本文系统地探索和评估了与COVID-19相关的本体模型，旨在通过比较分析揭示它们在范围、目的、粒度、模块化、形式化程度、词汇重用和领域覆盖等方面的特点和差异。研究采用了结构化方法审查和分析了24个本体，强调了本体驱动系统在整合、分析和可视化疫情数据方面的潜力，为全球疫情防控和医疗决策提供了参考。
17、基于物联网的新冠疫情期间医疗监测实践：前景与方法
s1t2u3的博客
10-03 24
本文探讨了物联网技术在新冠疫情期间医疗监测中的应用与前景。通过智能家庭系统、可穿戴设备和远程医疗平台，物联网实现了对患者生命体征的实时监控，支持医院在患者监测、感染控制和资源管理方面的高效运作。文章介绍了多种基于物联网的健康监测系统和生物特征检测技术，如体温、心率、血压和血氧饱和度监测，并展示了其在居家自我监测和临床研究中的实际应用。此外，物联网在疫情监测、接触追踪、资源调配和公众教育方面也发挥了重要作用，为疫情防控提供了有力支撑。随着技术的发展，物联网正推动医疗服务向智能化、个性化和高效化方向演进。
3、医疗大数据：从新冠分析看挑战与机遇
lilh34434的博客
09-19 29
本文探讨了医疗大数据在新冠疫情分析中的应用，阐述了大数据处理的完整流程，包括数据收集、清理、集成、建模与解释，并分析了医疗大数据面临的主要挑战，如异构性、可扩展性和及时性。文章以美国、印度、巴西等国的疫情数据为例，展示了如何利用Google Colab和GitHub进行数据获取与可视化分析。同时，介绍了大数据在疾病预测、医疗质量评估、药物研发和资源管理等方面的应用场景，并展望了其与人工智能、区块链等技术融合的未来发展趋势，强调了大数据在推动医疗变革中的重要作用。
17、新冠疫情后人工智能对医学科学的影响
moss5的博客
08-15 65
本文探讨了新冠疫情后人工智能对医学科学的深远影响，涵盖了人工智能在医疗领域的应用类型，包括机器学习、自然语言处理、专家系统、物理机器人和流程自动化。文章分析了AI在疾病诊断和治疗中的应用现状及其局限性，如数据可用性、模型可解释性和数据碎片化等问题，并提出了应对策略。此外，文章展望了人工智能在医学领域未来的发展趋势，如多模态数据融合、个性化医疗、远程智能监测及其他技术融合。最后总结了人工智能在提升医疗服务质量和优化流程方面的巨大潜力，并强调了其面临的伦理、法律和技术挑战。
14、新兴市场医疗保健创新：挑战与机遇
hh234的博客
06-17 89
本文探讨了新兴市场医疗保健创新所面临的挑战与机遇。文章分析了资源短缺、监管不足和人才流失等问题，同时指出市场灵活性和技术进步带来的创新空间。通过具体案例如利比亚的Speetar、全球远程手术协作平台Proximie以及埃及的Smart Medical Care Services，展示了新兴市场中医疗创新的多样性和潜力。此外，文章强调了构建创新生态系统的重要性，并展望了新兴市场在全球医疗创新中的未来角色。
79、新冠疫情下会计教育的数字化转型
k9l0m1的博客
09-02 33
本文探讨了新冠疫情对会计教育的深远影响，分析了全球教育机构在疫情下向在线学习的快速转型，重点研究了会计教育数字化、学生评估方式的变化以及教师面临的挑战。文章还讨论了数字会计学习对会计决策质量的积极影响，并指出了当前研究的空间和时间局限性。最后，提出了推动数字会计学习发展的建议，包括开展更多研究、探索新方向、拓展应用领域以及关注就业便利性，以促进未来会计教育的持续发展。
7、3D打印医疗设备的未来：挑战与机遇
rock5的博客
09-01 36
本文探讨了3D打印技术在医疗领域的应用现状与未来发展方向，涵盖了心脏病学、骨科、肿瘤学等多个医学分支。文章分析了3D和4D打印面临的技术挑战，包括打印稳定性、细胞整合、灭菌难题及材料限制，并强调人工智能在优化打印过程、疾病预测和药物生产中的关键作用。未来，通过新型生物墨水开发、多头并行打印、高分辨率制造以及与AI、物联网、云计算和区块链的融合，3D打印有望实现功能性器官制造，推动个性化医疗的发展。
新冠疫情与乡村发展：挑战与机遇并存
# 新冠疫情与乡村发展：挑战与机遇并存 ## 1. 新冠疫情的发展与影响 ### 1.1 疫情二次浪潮 2020 年 11 月 17 日，随着各国政府放宽限制、学校复课，新冠病例数开始攀升，疫情迎来了二次浪潮，病例数超过 4600 例。 ...
人工智能与机器学习：未来技术的颠覆性力量
2501_94058529的博客
11-19 940
摘要： 人工智能（AI）与机器学习（ML）已深度融入各行业，从自动驾驶、医疗诊断到金融风控和智能制造，展现出广泛的应用潜力。AI通过模拟人类智能执行复杂任务，ML则依赖数据自主优化算法，而深度学习（DL）进一步推动了图像、语音等非结构化数据的处理。尽管面临数据隐私、算法透明性和偏见等挑战，AI/ML的未来仍充满可能，量子计算等技术将加速其发展。随着技术进步，AI将成为推动社会变革的核心力量，重塑生活与工作方式。
基于学习的人工智能（3）机器学习基本框架
致力于大数据+AI 的应用创新。
11-24 673
机器学习通过算法从数据中获取经验，改进初始模型以更高效地完成任务。与基于知识的方法不同，机器学习不直接编程机器行为，而是设定目标让机器自主学习。其框架包含五个要素：目标（如分类、预测）、模型、算法、数据和知识。目标需转化为数学形式的损失函数（如分类错误率、预测误差），函数值越低表明性能越好。例如分类任务用错误比例作损失函数，预测任务用预测值与实际值的差距衡量准确性。
最新的python3.14版本下仿真环境配置深度学习机器学习相关
qq_42217078的博客
11-22 389
基于最新版本环境（Python 3.14.0a5 + PyCharm 24.03 + Windows 虚拟环境），以下是深度学习 机器学习核心库的终端安装命令 整理汇总。
C机器学习.NET生态库应用
最新发布
2509_93946247的博客
11-25 150
更绝的是支持ONNX模型集成，之前用PyTorch训练好的图像分类模型，转成ONNX格式后直接通过mlContext.Model.LoadTensorFlowModel加载，在 Core项目里当中间件调用，推理速度比用Python服务快了两倍不止。的多线程处理要手动锁住MemoryPool，不然容易爆栈。最让我惊喜的是AutoML功能，调用mlContext.Auto().CreateRegressionExperiment()自动调参，原本要折腾三天的参数优化，喝杯咖啡功夫就出结果了。
C在机器学习中的ML.NET应用
2509_93947402的博客
11-25 271
例如，你可以使用C代码直接处理数据集，训练模型并进行预测，整个过程与Visual Studio或.NET Core无缝集成。与Python框架相比，在集成到.NET应用时，减少了跨语言调用的开销，这在生产环境中尤为重要。例如，在实时预测场景中，如电商推荐系统，能快速处理用户数据，提供低延迟的响应。实际应用中，已成功用于多种场景。但总体而言，它为C社区带来了强大支持，让开发者能专注于业务逻辑，而非技术细节。总之，为C开发者打开了机器学习的大门，通过简洁的API和高效集成，它正成为企业智能应用的重要工具。
线性映射（Linear Mapping）原理详解：机器学习中的数学基石
tsz520eee的博客
11-22 716
本文探讨了线性映射在机器学习中的数学基础与应用。首先介绍了线性映射的形式化定义和基本性质，包括可加性、齐次性等核心特性。然后阐述了线性映射的矩阵表示理论，通过C代码实现了线性变换的几何解释。最后讨论了核与像的空间理论，包括秩-零化度定理等重要概念，并提供了计算矩阵秩的算法实现。文章结合数学理论与编程实践，为理解机器学习中的线性代数基础提供了全面参考。
氮化镓（GaN）：降低氮化镓 PN 结二极管的导通电阻
qq_28126171的博客
11-22 679
正向偏压下，当导通电流密度约为 1 kA/cm² 时，提取的导通电阻为 0.65 mΩ・cm²（注：原文 “mW” 为笔误，结合上下文应为 “mΩ・cm²”，即毫欧・平方厘米，比导通电阻标准单位）。这一数值被认为是镁注入 PN 结氮化镓二极管的最低导通电阻，与垂直 GaN-on-GaN 外延 PN 结二极管相当，其整流比超过 10¹²。该团队发言人斯皮里东・帕夫利迪斯（Spyridon Pavlidis）表示，这一改进通过在接触堆叠结构中整合镁沉积与退火工艺实现，使器件性能达到外延生长氮化镓二极管的水平。
【案例共创】基于机器学习的钻石电商定价策略优化：数据驱动的精准价格预测
优快云高校俱乐部官方博客
11-21 418
【案例共创】基于机器学习的钻石电商定价策略优化：数据驱动的精准价格预测
SARS-CoV-2血清学研究：科学挑战与未来机遇
它不仅涉及到生物统计学和免疫学的科学知识，也涵盖了计算机科学和数据科学的技能，展现了跨学科合作在现代医学研究中的重要性。随着疫情的发展和更多研究成果的出现，这类项目的重要性只会增加，能够帮助全球的科学...
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