跟着 Nat Med. 学作图 | GSVA+limma差异通路分析+发散条形图
GSVA导入示例数据## 为正常和肿瘤的内皮细胞的基因表达矩阵 library(readxl) library(dplyr) dat <- read_excel("data_test.xlsx") dat <- dat %>% data.frame() row.names(dat) <- dat$gene dat <- dat[,-1] head(dat)>.....
Nat Commun&JAMA INTERN MED|浅析两篇LASSO+Logistic/Cox 套路文章
两篇文章分别是来自NATURE COMMUNICATIONS的Early triage of critically ill COVID-19 patients using deep learning(doi:10.1038/s41467-020-17280-8)和 JAMA Internal Medicine的Development and Validation of a Clinical Ri....
Nat. Med. | 制定指导原则以报告AI在临床试验中的使用
要在临床决策中发挥人工智能的潜力，就需要在设计良好的随机临床试验中测试干预措施，并以标准化和透明的方式报告这些结果。过去几十年发展起来的人工智能（AI）方法为生物医学研究做出了宝贵的贡献。最近在机器学习和深度学习算法方面的技术进步，以及它们在解决临床问题方面的应用，正在扩大加强医疗服务的可能性，并为改变临床研究带来巨大的希望。一些概念验证研究已经说明了这些模型在足够大的数据集上进行训练时，能够达....
Nat. Med. | 人工智能临床研究新指南
目前为止，由于医学中人工智能的临床试验数量有限，因此有关方案和报告的首份指南适时出现。更好的方案设计以及一致且完整的数据表示，将极大地促进这些试验的解释和验证，并有助于该领域的发展。过去的十年中，人们为将深度学习算法应用于医疗保健而感到兴奋。这种人工智能（AI）的子类型具有提高解释大型数据集的准确性和速度的能力。但是，为了在患者护理中接受并实施深度学习，迫切需要随机临床试验的证据。随机临床试验在....
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