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新冠复阳的猜想

最近临近春节,COVID-19疫情有了一些反弹。

无论是海外还是本土,都有一些病例是原本确诊的患者,经治疗已康复并经过一段时间的隔离,但是少数还是有复阳的。目前病毒在人体内的定植部位和过程都不清楚,这其实对鼻咽检测的结果提出了挑战,不过没有更适合的大规模低成本的检测方式,也只能先这样应对,北京部分地区还有采用肛门拭子采样检测的。虽然是呼吸感染病毒,但最早可能通过粘膜传播的发现已经提示飞沫可能只是病毒的最便捷传染方式而已,其实只要能穿透生物屏障,即可。而在人体内多个部位定植的可能,说明即便治疗康复的患者,可能因为没有有效的杀灭病毒的治疗手段,在体内仍可能残留定植的病毒,成为未来可能的传染源。所谓的复阳,其实是没有将体内的病毒彻底清除掉。

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医学专业 医学人文

美国COVID-19的直接和间接超额死亡

Sources: Overall death data comes from the National Center for Health Statistics, covid-19 death counts come from state health departments and are compiled by The Washington Post, and estimates for expected deaths come from Yale School of Public Health’s Modeling Unit.
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人工智能 医学专业

How to Read Articles That Use Machine Learning

JAMA原文链接

摘要

近年来,许多新的临床诊断工具都是利用复杂的机器学习方法开发出来的。无论诊断工具是如何导出的,都必须通过导出、验证和建立工具的临床有效性3个步骤来评估。基于机器学习的工具还应该评估所使用的机器学习模型的类型及其对输入数据类型和数据集大小的适合性。机器学习模型一般也有额外的预设,称为超参数,必须在独立于验证集的数据集上进行调整。在验证集上,评估模型的结果被称为参考标准。必须对参考标准的严格性进行评估,例如对照普遍接受的金标准或专家评分。

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人工智能 儿童教育 医学专业

新技术抗疫的方向

今天看了腾讯研究院微信公众号发布的《海外数字抗疫的六大方向》一文,大致分为:1、借助平台优势发布权威信息,协助民众自我筛查;2、利用地理位置信息等筛查追踪密切接触者;3、发挥云计算和大数据优势,助力疫情研判与科研攻关;4、发挥云服务优势,确保资源分配公平合理;5、利用网络平台为社区互助和志愿服务创造条件;6、为远程办公、教育和居家娱乐提供便利

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人工智能 医学专业

Med_AI学习体会 1

思考的问题

  • 机器学习是否需要理解信息的内容?信息本质规律(或者更准确的说是抽象规律)是否能代表信息本身?这种信息学上抽象逻辑是更本质的?
  • 是否理解信息的内容才是判断智能的基础,而不是仅通过概率来模拟内容?
  • 对于互联网上因立场不同而特意输出的混淆信息,计算机又如何能够识别?
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医学专业

UCSF | COVID-19: Virology, Immunology and Pathology

4月2日,UCSF的免疫系Journal Club, 对COVID-19的研究进展进行了非常棒的总结,可以从病毒学、免疫和病理方面更本质的了解一下SARS-CoV-2病毒。

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JAMA 康复者血清研究述评

从中国疫情最严重时就在提康复者血清的问题,此前还咨询过免疫和急诊的专家,对康复者血清均持比较谨慎的态度,另外也看血清抗体的纯化程度。3月27日JAMA上刊登了南方科技大学与深圳第三人民医院使用康复者的血清治疗了5名发生呼吸窘迫综合征的新冠肺炎患者的研究结果,说实话感觉如果不是COVID-19,这样的研究不会刊登在JAMA上吧。之后看到同期关于该项康复者血清治疗研究的述评,看起来这篇述评更有意义,貌似前些天看来关注述评内容的人不多,所以再发一下了(好在是free)。

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Med_AI文献阅读阶段

今天更新了一下昨天WOS的搜索结果,其实内容略微有些新增,但是用的还是昨天下载的数据,用CiteSpace简单做了一下引文分析。

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医学人工智能文献分析

今天 Homebrew 下载得实在是慢,明天用CiteSpace做一下WOS上2379篇文献的分析。

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曹彬教授的新分享

COVID-19的诊断和治疗