Twój koszyk jest obecnie pusty!
Wpływ ChatGPT na zdrowie psychiczne: analiza z wykorzystaniem modelu SOR
Badania opublikowane w 'Acta Psychologica’ koncentrują się na negatywnych konsekwencjach wynikających z kompulsywnego używania ChatGPT. Używając modelu mediacji szeregowej w ramach schematu SOR (stimulus-organism-response), zbadano wpływ nadużywania ChatGPT na zdrowie psychiczne użytkowników. Dane zebrane od 2602 użytkowników w Wietnamie wykazały bezpośrednie powiązania między kompulsywnym korzystaniem z ChatGPT a zwiększoną lękliwością, wypaleniem oraz zaburzeniami snu. Dodatkowo, lęk i wypalenie pośredniczyły w prowadzeniu do zaburzeń snu. Te wyniki podkreślają znaczenie dalszych badań na temat wpływu AI na zdrowie psychiczne.
Przełomowe Zastosowania Sztucznej Inteligencji w Chirurgii Estetycznej: Od Prezentacji Naukowych po Praktykę Kliniczną
Artykuł 'Artificial Intelligence: Enhancing Scientific Presentations in Aesthetic Surgery’ analizuje, jak sztuczna inteligencja (AI) może poprawić jakość i efektywność naukowych prezentacji w chirurgii estetycznej. Autorzy omawiają zastosowanie AI w różnych aspektach chirurgii, w tym ocenę pacjenta, planowanie zabiegów i podejmowanie decyzji intraoperacyjnych, podkreślając znaczące możliwości dla aplikacji akademickich i klinicznych.
Rola Sarkopenii w Kontekście Nowotworów i Radioterapii: Nowoczesne Podejścia i Wyzwania
Artykuł przedstawia systematyczny przegląd dotyczący związku między sarkopenią a wynikami przeżycia u pacjentów leczonych za pomocą radioterapii lub chemioradioterapii. Sarkopenia, określana jako zwyrodnieniowa utrata masy i siły mięśniowej, jest coraz częściej uznawana za biomarker prognostyczny w różnych typach nowotworów. Badanie objęło analizę 26 studiów i 5,784 pacjentów, wykazując mieszane wyniki dotyczące znaczenia prognostycznego sarkopenii, co może wynikać z braku jednolitych metod mierzenia masy mięśniowej. Postęp w dziedzinie sztucznej inteligencji, umożliwiający automatyczne mierzenie składu ciała, otwiera drogę do standaryzacji metod pomiaru i definicji sarkopenii. Wdrażanie diagnozy sarkopenii w codzienną praktykę kliniczną może zmniejszyć niepotrzebne traktowania, toksyczność leczenia, a tym samym obniżyć…
Inteligentne zarządzanie cukrzycą typu 1 poprzez aktywność fizyczną i systemy AID
Artykuł przedstawia stanowisko wspólne Europejskiego Towarzystwa Badań nad Cukrzycą (EASD) oraz Międzynarodowego Towarzystwa Diabetes Pediatrii i Młodzieży (ISPAD) dotyczące zarządzania aktywnością fizyczną (PA) u osób z cukrzycą typu 1 stosujących systemy automatycznej dostawy insuliny (AID). Omawia dostępne na rynku systemy AID, ich zastosowanie w kontekście PA oraz podaje zalecenia dotyczące różnych odpowiedzi glukozowych na aktywność fizyczną i opcje leczenia dla utrzymania poziomu glukozy w zalecanych zakresach.
Innowacje w badaniach przesiewowych raka płuc w Chinach: Współczesne wyzwania i przyszłe perspektywy
Rak płuc jest nowotworem o najwyższej zachorowalności i śmiertelności na świecie, a w Chinach liczba nowych przypadków i zgonów z tego powodu jest najwyższa spośród wszystkich nowotworów złośliwych. Skrining raka płuc jest kluczowy dla poprawy wskaźników przeżycia i jakości życia pacjentów. Wyzwaniami w Chinach są: identyfikacja grupy docelowej, wybór odpowiednich metod skriningowych, zarządzanie wynikami badań oraz kontrola jakości. W dobie medycyny precyzyjnej, połączenie sztucznej inteligencji i big data w celu opracowania modeli predykcyjnych może znacznie zwiększyć dokładność i skuteczność skriningu raka płuc. Istotna jest dalsza eksploracja medycyny precyzyjnej, aby dostosować strategie skriningowe do populacji chińskiej.
Rewolucja w odkrywaniu leków dzięki zaawansowanemu uczeniu maszynowemu
Artykuł opisuje zastosowanie systemów uczenia maszynowego (ML) do modelowania związków struktura-własność (QSPR) i struktura-aktywność (QSAR) w celu przewidywania własności nowych cząsteczek, co ma przyspieszyć odkrywanie nowych leków. Autorzy wskazują na problem z generalizacją modeli ze względu na ograniczony zakres danych treningowych, co może prowadzić do generowania cząsteczek nie spełniających oczekiwanych właściwości. Proponują adaptacyjne podejście łączące aktywne uczenie (AL) i iteracyjny feedback z wykorzystaniem ludzkiej ekspertyzy, co pozwala na bardziej precyzyjne dostosowanie predyktorów i lepsze wyniki ich optymalizacji przez sztuczną inteligencję generującą. Dzięki temu, zintegrowany model lepiej radzi sobie z oceną właściwości nowych cząsteczek, a generowane molekuły mają poprawioną dokładność predykcji,…
Jak sztuczna inteligencja rewolucjonizuje rozwiązania równań różniczkowych?
Artykuł prezentuje innowacyjny framework DIMON (Diffeomorphic Mapping Operator Learning) służący do rozwiązywania równań różniczkowych cząstkowych (PDE) na różnorodnych geometriach, wykorzystując metody sztucznej inteligencji. DIMON pozwala na znaczące obniżenie kosztów obliczeniowych i czasu przetwarzania, redukując czas obliczeniowy z godzin do sekund, a także zmniejsza zapotrzebowanie na zasoby obliczeniowe. Framework ten został przetestowany na szeregu równań, w tym równaniach Laplace’a, równaniach reakcji-dyfuzji oraz skomplikowanych wielkoskalowych PDE, co demonstruje jego wydajność, efektywność oraz skalowalność.
Rewolucja w szpitalach: Jak sztuczna inteligencja zmienia analizę doświadczeń pacjentów
Artykuł w BMJ Health Care Inform opisuje współprojektowanie zaawansowanych informatycznych przepływów pracy opartych na sztucznej inteligencji (AI) do rutynowej analizy mierników doświadczeń zgłaszanych przez pacjentów (PREMs) w szpitalach. Badanie, obejmujące profesjonalistów z różnych dziedzin, miało trzy etapy i zaowocowało stworzeniem trzech potencjalnych półautomatycznych przepływów pracy AI. Celem tych działań jest usprawnienie analizy danych oraz przyspieszenie cykli poprawy jakości w opiece zdrowotnej.
Wykorzystanie DCGAN w diagnostyce chorób serca: nowoczesne podejście
Artykuł opisuje zastosowanie modelu Deep Convolutional Generative Adversarial Network (DCGAN) do generowania syntetycznych obrazów serca w celu wykrywania chorób serca. Wykorzystano dwa zestawy danych: Sunnybrook Cardiac Dataset (SCD) i Automated Cardiac Diagnosis Challenge (ACDC). DCGAN poprawia jakość i spójność obrazów serca, a także różnicuje obrazy prawdziwe od syntetycznych. Dodatkowo, zastosowano model klasyfikacji obrazów VGG16, który zoptymalizowano pod kątem poprawy wydajności modelu. Wyniki eksperymentów pokazują, że proponowane podejście osiąga lepsze wyniki w porównaniu do innych metod, uzyskując wysoką dokładność i inne metryki wydajności.
Obiektywna Ocena Stresu: Nowoczesne Metody w Monitorowaniu Zdrowia Psychicznego
Artykuł opisuje rozwój automatycznego modelu wykorzystującego techniki wizji komputerowej, sztucznej inteligencji i uczenia maszynowego do obiektywnego monitorowania poziomów stresu na podstawie biomarkerów obserwowanych w zachowaniach twarzy nagrywanych kamerą internetową. Badanie przeprowadzono na 264 uczestnikach poddanych testowi zdolności umysłowych w warunkach presji czasowej, gdzie model z powodzeniem wykorzystał te biomarkery do oceny poziomów stresu. Wyniki pokazały również, że personel wojskowy miał znacznie wyższe poziomy stresu w porównaniu do kandydatów do wojska.