二重レベル相互作用認識異種グラフニューラルネットワークによる薬包推奨

医学パッケージ推薦システムの研究:二層次の相互作用意識に基づく異種グラフニューラルネットワーク 電子健康記録(EHRs)が医療分野で広く利用される中、それらから潜在的かつ価値のある医療知識を掘り起こし、臨床決定を支援する方法がディープラーニング技術の重要な研究方向の一つとなっています。個別化医療パッケージ推薦はこの分野の重要なタスクの一つであり、大量の医療記録を利用して各患者に最も安全かつ効果的な薬剤パッケージを選択することを目指しています。しかし、既存の医療パッケージ推薦方法は主にタスクを多ラベル分類またはシーケンス生成問題としてモデリングしており、主に個々の薬剤と他の医療エンティティとの関係に焦点を当てているため、薬剤パッケージと他の医療エンティティとの相互作用を見過ごしがちであり、推薦...

ナレッジグラフに基づく説明可能でパーソナライズされた認知推論モデル: 一般診療の意思決定に向けて

ナレッジグラフに基づく説明可能でパーソナライズされた認知推論モデル: 一般診療の意思決定に向けて

全科診断意思決定に向けた知識グラフに基づく説明可能なパーソナライズド認知推論モデル 背景紹介 全科医学はコミュニティおよび家庭医療の重要な構成要素として、異なる年代、性別、臓器系統および各種疾患を包括します。その核心的な理念は、人を中心とし、家庭を単位とし、長期にわたる包括的な健康の維持と促進を強調することです。しかし、既存の証拠によると、中国の初級衛生保健(Primary Health Care, PHC)の質はまだ満足のいくレベルに達していません。臨床診断と治療の正確性に関して顕著な向上の余地があります。この問題に対応するために、人工知能に基づく意思決定ツールが徐々に全科医の疾患診断の強力な補助となっています。しかし、既存の研究は主に二つの問題を抱えています。一つは十分な拡張性と説明能力...

知識強化型グラフトピック変換機による説明可能な生物医学テキスト要約

知識強化型グラフトピック変圧器の説明可能な生物医学テキスト要約への応用 研究背景 生物医学の文献発表量が増加し続けているため、自動生物医学テキスト要約タスクの重要性が高まっています。2021年にはPubMedデータベースだけで1,767,637本の論文が発表されました。既存の事前学習言語モデル(Pre-trained Language Models、PLMs)を用いた要約方法は性能を向上させていますが、特定の分野の知識の捕捉や結果の説明可能性において顕著な制限があります。これにより、生成された要約が一貫性に欠け、冗長な文章や重要な分野知識の欠落を含む可能性があります。さらに、変圧器モデルのブラックボックス特性はユーザーが要約生成の理由や方法を理解するのを困難にするため、生物医学テキスト要約に...

複数の先行知識を持つグラフニューラルネットワークによるマルチオミクスデータ分析

複数の先行知識を持つグラフニューラルネットワークによるマルチオミクスデータ分析

医学多組学データ分析における多重先験知識グラフニューラルネットワーク 背景紹介 精密医療は将来の医療保健において重要な分野であり、患者に個別化された治療計画を提供することにより、治療効果を改善しコストを削減します。例えば、乳がん患者の複雑な臨床、病理、および分子特性を考えると、同じ治療が異なる効果を示すことがあります。バイオ医学技術の急速な発展に伴い、多組学データを通じて疾病の特性化が可能になっています。多組学アプローチは単一組学アプローチに比べて、複数のデータ間で一貫性と補完的な情報を捉えることができ、より正確かつ深くモデルを構築することができます。例えば、がんゲノム図譜(The Cancer Genome Atlas, TCGA)は、mRNA 発現、DNA メチル化、およびコピー数変異(...

診断予測のための段階認識階層型注意関係網

診断予測における階層的注意関係ネットワークの応用 近年、電子健康記録(Electronic Health Records、略してEHR)は医療意思決定の向上やオンラインでの病気の検出と監視において極めて価値があります。同時に、深層学習に基づく方法はEHRを利用した健康リスク予測や診断予測で大きな成功を収めました。しかし、深層学習モデルには通常、大量のデータが必要であり、その理由はパラメータの膨大な数にあります。さらに、EHRデータには多くの希少な医療コードが存在し、これが臨床応用に大きな課題をもたらします。このため、一部の研究では医療オントロジーを用いて予測性能を強化し、解釈可能な予測結果を提供することが提案されています。しかし、これらの医療オントロジーは通常、規模が小さく、粒度が粗いため、...

グラフベースの条件付き生成対抗ネットワークを用いた合成機能的脳ネットワークによる大うつ病性障害の診断

グラフベースの条件付き生成対抗ネットワークを用いた合成機能的脳ネットワークによる大うつ病性障害の診断

基于図の条件生成対抗ネットワークを用いた重度抑うつ症の機能性脳ネットワークの生成と診断 研究背景: 重度抑うつ症(Major Depressive Disorder, MDD)は広範に存在する精神障害であり、数百万人の生活に影響を与え、世界の健康に重大な脅威をもたらしています。研究によれば、静止状態機能的磁気共鳴画像法(resting-state functional magnetic resonance imaging, rs-fMRI)から抽出された機能連結性(functional connectivity, FC)は、MDDに関連する機能連結パターンを明らかにし、精密な診断に重要な役割を果たしています。しかし、データの有限性により、安定したMDD診断には困難が伴います。この課題に対処す...

海馬硬化症のない優位側内側側頭葉の癲癇手術

側頭葉硬化を伴わない優位側内側側頭葉てんかんの手術効果の評価 原著論文 | 《Journal of Clinical Neuroscience》111(2023)16-21 序論 てんかん患者は世界人口の約0.5%〜1%を占めており(Fiest et al. 2017)、そのうち約30%の患者が薬物治療に抵抗性を示し(Schiller & Najjar 2008)、これを医学的難治性てんかんと呼びます。このような患者に対して、外科的治療として病巣切除や慰安療法(包括迷走神経刺激および脳梁切離術)などが選択肢となり得ます。これまでのところ、最も成熟かつ成功したてんかん手術は、内側側頭葉てんかん(MTLE)に対する前側頭葉切除術(ATL)(Spencer 1991)です。 ATLは医学的難治性M...

解決されたローラン癲癇における視床皮質接続の減少

解決されたローラン癲癇における視床皮質接続の減少

ローランドてんかんの視床皮質神経連絡の減少 ローランドてんかん(Rolandic Epilepsy, RE)、すなわち中側頭棘波を伴う自限性てんかん(self-limited epilepsy with centrotemporal spikes, SELECTS)は、最も一般的な局所発育性てんかん脳症です。このてんかんは通常、感覚運動皮質に起因する睡眠スパイク波およびてんかん発作とともに、軽度から重度の認知症状を伴います。REを患う大多数の子供は、活動期に正式なテストを通じて認知欠陥が検出されるが、これらの発作および認知問題は最終的に自限し消失します。しかし、具体的な神経メカニズムや症状の消失を決定する要因、このてんかんの長期的な影響など、未解決の問題が多く残っています。本研究は、このよう...

軽度認知障害における機能的接続性の変化:M/EEG研究のメタアナリシス

軽度認知障害における機能的結合の変化:M/EEG研究のメタ分析 背景と目的 アルツハイマー病(Alzheimer’s disease, AD)は、記憶喪失と認知機能障害を特徴とする神経変性疾患です。ADは高齢者の認知障害の主な原因であり、世界の症例の約60%から80%を占めています。年齢が上がるにつれてADの有病率が顕著に増加し、65歳から74歳の人々では3%、75歳から84歳の人々では17%、そして85歳以上の人々では32%に達します。したがって、ADは世界的な公共の健康問題となり、医療システムや社会コストに大きな影響を与えています。 ADの神経病理学的変化には、細胞外のβアミロイド蛋白(Aβ)蓄積と過度にリン酸化されたタウ蛋白(p-tau)による神経繊維のもつれが含まれ、これらの変化は神...

瞳孔測定は静止状態のアルファ波パワーが成人の聴覚言語理解における個人差と相関することを明らかにする

成人聴覚言語理解と静止状態α波パワーの関連性研究 学術的背景と研究課題 成人の言語処理における個人差が文献で記録されている一方で、その神経基盤は依然としてほとんど未解明のままです。現存研究は主に汎用認知能力や人口統計などの要因が言語理解に与える影響に焦点を当てていますが、脳の固有活動がどのように個人差をもたらすかについての研究は少ないです。本研究は、静止状態のα波活動と成人の文理解の関係を探ることで、この研究空白を埋めることを目的としています。α波の振動は皮質の興奮性を調節し、脳の情報処理効率を高めます。静止状態のα波活動が認知パフォーマンスと関連することが証明されていますが、それが聴覚言語理解とどのように関わるかは明らかにされていません。本研究の目的は、静止状態のα波活動と文理解における個...