研究背景: 自杀是全球性的公共卫生挑战，但关于行为因素和生理因素与自杀企图（suicide attempts，SA）之间的关系仍然存在很大的不确定性。以往的研究往往集中于有限的假设因素，如精神疾病（如抑郁症）、个性和心理特征（如绝望感）以及社会和家庭因素（如低社会支持和生活压力）。这样的狭隘视角可能导致其他风险因素被忽视。为了填补这些研究空白，本研究团队开展了大规模的种系统分析和孟德尔随机化分析，以确定英国生物银行数据集中可能与SA相关的行为和生理风险因素。 研究来源: 此论文由以下研究人员撰写：Bei Zhang、Jia You、Edmund T. Rolls、Xiang Wang、Jujiao Kang、Yuzhu Li、Ruohan Zhang、Wei Zhang、Huifu Wang...
不利童年事件、情绪及焦虑障碍与物质依赖的基因和环境效应研究 一、研究背景及意义 不利童年事件（ACE，adverse childhood events）常常对个体的精神健康和物质依赖产生深远影响。已有研究表明，ACE与情绪和焦虑障碍（Mood and Anxiety Disorders，M/AD）以及物质使用障碍（Substance Use Disorders，SUD）之间存在密切关联。然而，具体效果到底是直接的还是间接的，这些效应是否受到基因风险的调节，目前尚不清楚。 这篇发表在《Nature Human Behaviour》上的研究文章，旨在探讨ACE对M/AD和SUD的影响机制，并研究多基因风险评分（Polygenic Risk Scores，PRS）在这个过程中的调节作用。研究者通过...
科研报告：心理健康对健康老龄化的因果效应 研究背景 随着人均寿命的显著增加，老龄化问题日益突出。人们面临的共病（comorbidity）和残疾、社会整体的医疗服务和财政稳定性等挑战日趋严重。实现健康老龄化，即使在寿命显著延长的情况下保持良好的健康质量成为了亟待解决的问题。心理健康（mental well-being）被认为在多种生活习惯和疾病中起着重要作用，并且是健康老龄化的关键因素。尽管一些调查和队列研究发现了心理健康与理想的身体健康、较好的功能能力或增加的生存率之间的联系，但由于观察性研究的内在局限性，如混杂偏倚和逆向因果关系，心理健康和健康老龄化之间的因果关系尚未得到确定。 此外，心理健康和老龄化轨迹与社会经济地位（SES，socioeconomic status）复杂交织，这进一步增...
生理数据在与拟人化服务机器人进行人机交互中的应用：Affect-HRI数据集 背景与研究意义 在人类与人类、人类与机器人互动中，交互对象会影响人类的情感状态。与人类不同，机器人本质上无法表现出同理心，因此无法缓解不利的情感反应。为了创建一个负责任且具有同理心的人机交互系统，尤其是在涉及拟人化服务机器人时，必须了解机器人行为对人类情感的影响。为此，研究人员提供了一个新的综合数据集Affect-HRI，首次包括了标记有人类情感（即情绪和心情）的生理数据，这些数据是在进行的一项人机交互研究中收集的。 研究来源 该研究论文由Judith S. Heinisch、Jérôme Kirchhoff、Philip Busch、Janine Wendt、Oskar von Stryk和Klaus David...
背景与研究动机 众所周知，食物营养与人类健康密切相关。科学研究表明，膳食营养不当与200多种疾病有联系，尤其在考虑肠道微生物代谢的情况下，食物营养成分与疾病之间的复杂交互作用更是难以系统化和实际应用。正因为如此，开发一个整合全面知识并提供实用应用的框架变得十分迫切，以支持获取饮食相关的查询。 研究来源 本文是一项由Chengcheng Fu、Xueli Pan、Jieyu Wu、Junkai Cai、Zhisheng Huang、Frank Van Harmelen、Weizhong Zhao、Xingpeng Jiang和Tingting He共同撰写的研究。这项研究的参与者来自湖北省人工智能与智能学习重点实验室、华中师范大学计算机科学学院以及Vrije Universiteit Amst...
预测未来疾病：时间知识图谱和医学本体的融合 电子健康记录（Electronic Health Records，EHRs）是现代医疗机构不可或缺的工具。它们记录了患者的详细健康历史，包含人口统计数据、药物、实验室结果和治疗计划。这些数据不仅可以改善医疗服务之间的衔接和协调，还能帮助医疗提供者发现健康趋势并做出数据驱动的决策，从而提高患者的整体护理质量。然而，EHRs中存储的大部分数据是非结构化的，特别是由临床医生撰写的描述患者健康状况的自由文本数据，这给信息提取和有效利用带来了巨大的挑战。 为了应对这一挑战，许多研究尝试通过自然语言处理（Natural Language Processing，NLP）技术从非结构化数据中提取相关信息并将其链接到医学本体。最近的研究中，知识图谱（Knowledg...
医学包推荐系统研究：基于双层次交互意识的异构图神经网络 随着电子健康记录（electronic health records, EHRs）在医疗领域中的广泛应用，如何从中挖掘潜在的、有价值的医学知识来支持临床决策，成为深度学习技术的重要研究方向之一。个性化医学包推荐是这一领域的重要任务之一，其目标是利用大量医疗记录帮助医生为每位患者选择更安全、有效的药物包。然而，现有的医学包推荐方法主要将任务建模为多标签分类或序列生成问题，主要关注的是个体药物与其他医学实体之间的关系，却普遍忽视了药物包与其他医学实体之间的交互，从而可能导致推荐的药物包不完整。此外，现有方法所考虑的医学常识知识相对有限，使得深入研究医生的决策过程变得非常困难。 来源概述 本文由山东大学软件学院的研究人员Fanglin Zhu...
基于知识增强的图主题Transformer在可解释生物医学文本摘要中的应用 研究背景 由于生物医学文献发表量持续增加，自动生物医学文本摘要任务变得愈加重要。2021年，仅在PubMed数据库中就发表了1,767,637篇文章。现有的基于预训练语言模型（Pre-trained Language Models，简称PLMs）的摘要方法虽然提升了摘要性能，但在捕捉领域特定知识和结果可解释性方面存在显著局限。这可能导致生成的摘要缺乏连贯性，包括冗余句子或重要领域知识的遗漏。此外，变压器模型的黑箱特性使得用户难以理解摘要生成的原因和方式，因此在生物医学文本摘要中，包含领域特定知识和可解释性对提高准确性和透明度至关重要。 研究来源 本文的论文由Qianqian Xie、Prayag Tiwari（IEE...
医学多组学数据分析中的多重先验知识图神经网络 背景介绍 精确医学是未来医疗保健的重要领域，因为它为患者提供个性化的治疗方案，从而改善治疗效果并降低成本。例如，由于乳腺癌患者存在复杂的临床、病理和分子特征，相同的治疗可能表现出不同的效果。随着生物医学技术的高速发展，疾病的表征可以通过多组学数据来实现。多组学方法相较单组学方法能够在多个数据间捕捉一致和互补的信息，从而建立更加准确和深入的模型。例如，癌症基因组图谱（The Cancer Genome Atlas, TCGA）提供了包括mRNA表达、DNA甲基化和拷贝数变异（Copy Number Variation, CNV）在内的多组学数据。因此，在精确医学的各类任务中引入多组学数据变得必要，这些任务包括药物反应预测、基因发现和生存分析等。 作...
使用模型投影的联邦学习进行多中心疾病诊断 背景介绍 随着医学影像技术的快速发展，基于自动化诊断方法的研究在单中心数据集上表现出良好的性能。然而，这些方法在实际应用中往往难以泛化到其他医疗机构的数据。主要原因是这些方法通常假设不同医疗中心的数据是独立同分布（IID）的，而实际上不同中心由于使用不同的扫描仪和成像参数，导致数据分布非独立同分布（Non-IID）。此外，不同中心诊断的患者数量和种类也存在较大差异。因此，多中心的数据具有异质性，无法通过集中化学习（Centralized Learning）有效解决这一问题。 近年来，联邦学习（Federated Learning，FL）作为一种去中心化框架，为多中心协同训练全球模型提供了可能，同时还保留了各中心患者数据的隐私。然而，Non-IID数据...