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Molecular Psychiatry|青少年焦虑发作:一项机器学习预测

最近对青少年的纵向研究报告了MRI与青春期前瞻性焦虑症状的相关性,而青春期是焦虑障碍发病的易感时期。然而,它们的预测价值尚未确定。通过机器学习算法进行个体预测可能有助于缩小与临床相关性之间的差距。采用随机森林、支持向量机和逻辑回归算法的投票分类器,评估感兴趣的灰质体积和心理测量学评分在检测前瞻性临床焦虑中的预测相关性。研究对象为年龄18 ~ 23岁的临床焦虑患者(N = 156)和健康对照者(N = 424)。提取Shapley值对特征重要性进行深度解读。对合并焦虑障碍的前瞻性预测主要依赖于心理测量学特征,达到了中等水平(受试者工作曲线下面积= 0.68),而广泛性焦虑障碍(GAD)的预测达到了相似的性能。仅就心理测量学特征而言,MRI局部体积并不能改善前瞻性合并焦虑症的预测性能,但它们改善了GAD的预测性能,其中尾状核和苍白球体积是贡献最大的特征之一。总之,在非焦虑的14岁青少年中,未来4-8年的临床焦虑发作可以个体化预测。心理测量学特征如神经质、绝望和情绪症状是汇总焦虑障碍预测的主要贡献因素。神经解剖学数据,如尾状核和苍白球体积,已被证明对GAD有价值,应纳入前瞻性临床焦虑预测。

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开工第一天,我只巡检到了晚上9点,饭碗是不是要没了?

我姓王,同事都叫我隔壁老王,这是有典故的。 我们技术总监就坐在我隔壁。每次网站挂了,同事们远远就能听见总监的怒吼:“把隔壁老王给我叫来!” 所以大家都知道公司有个隔壁老王,老出Bug。 天知道我已经多久没睡过囫囵觉了,我宁可用再单身十年来换公司系统的一生平安。 我每天比普通员工以及运维早半小时到公司,第一件事就是开始检查数据库的监控,进行数据库巡检,确认没有问题或者及时发现问题并在上班时间之前解决问题。 现在特殊时期,在家远程办公,暂时从同事们的耳朵里消失的我,就再也没和工作分开了。 今天是开工第一天,

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ODIR2019——北京大学“智慧之眼”国际眼底图像智能识别竞赛

医疗一直是人工智能研究最为热门的领域之一。随着近几年人工智能技术的飞速发展,如何将最先进的技术有效的应用于临床领域,获得了更多的关注。数据、算法、计算力、专业性四大要素促进着医疗人工智能的发展。由北京大学主办、北京大学健康医疗大数据国家研究院和北京大学人工智能研究院承办 、上工医信和北京大学信息技术高等研究院协办的“北京大学国际眼底图像智能识别竞赛 ”,是国内首次面向国际举办的眼科疾病智能识别竞赛。上工医信将为参赛者提供5000组包含患者的性别、年龄、双眼彩色眼底照片和医生的诊断关键词等的结构化脱敏后眼科的数据集。该数据集来自于在合作医院及医疗机构进行眼健康检查的患者们。基于这个数据集,参赛者将会有一个现实的临床环境中进行眼科疾病识别比赛。本次比赛旨在为有志于医疗人工智能产品开发的潜在人才提供一个同台竞技的机会,并从中发现和选拔优秀的创新型人才,促进我国医疗人工智能在视网膜图像分析领域的应用。

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