全国首个!罕见病有了AI大模型
〖壹〗 、全国首个专为中国人群特点打造的罕见病AI大模型“协和？太初 ”已进入临床应用阶段。以下是具体信息：研发背景与定位“协和？太初 ”由北京协和医院与中国科学院自动化研究所联合研发 ，依托我国多年积累的罕见病知识库和中国人群基因检测数据 ，是全球首个针对中国人群特点设计的罕见病大模型，具有开创性意义 。
〖贰〗 、基于我国罕见病知识库的多年积累和中国人群基因检测数据构建 ，是世界首个符合中国人群特点的罕见病大模型 。
〖叁〗、突破性成就：国内首个实现AI首诊的模型；处方吻合度85%。应用领域：全流程诊疗（预防-康复） 、慢病管理（糖尿病并发症识别突出） 。商业化：SaaS服务2000家私立机构 ，电子病历生成市占率30% 。联影医疗·元智大模型 核心技术：影像设备-AI深度集成 、联邦学习+知识图谱。
〖肆〗、例如，瑞金医院发布的瑞智病理大模型RuiPath ，基于丰富病种和高质量医疗数据 ，癌种覆盖中国每年全癌种发病人数90%的常见癌种，还涵盖垂体神经内分泌肿瘤等罕见病 ，医生可与其开展互动式病理诊断对话 。
〖伍〗 、医联于5月25日正式发布MedGPT ，这是国内首款基于Transformer架构的医疗大语言模型，参数规模达1000亿 。
数学建模累计确诊怎么计算的
〖壹〗 、通过MATLAB计算仿真程序求解相关参数和模型结果，并用统计学指标来评估结果的误差 ，然后评估效果较好的模型则用于对疫情发展趋势做短期预测和中长期预测。其次 ，我们结合统计学原理做全面而深入的数据分析 。
〖贰〗、这些测量值在我们疾病传播问题中可以是每天的天数 （x）和每天的累计确诊人数 （y） 。
〖叁〗 、计算比例：将每个位置的累计值除以总数据量（或总和），得到该位置的累计比。示例：以销售数据为例 ，原始数据为产品A（50） 、产品B（30）、产品C『20』。排序后：产品A（50）、产品B（30） 、产品C『20』 。累计值：产品A（50） 、产品B（50+30=80）、产品C（80+20=100） 。
〖肆〗 、累计确诊是指：在某个时间段内 ，总计确诊的某一疾病或疫情的病例数量。详细解释如下：定义 累计确诊是一个重要的流行病学指标 。在公共卫生领域，当某一疾病或疫情发生时 ，相关部门会进行监测和诊断 ，并将确诊的病例数量进行统计 。
〖伍〗 、将排序后的国家名称和累计确诊病例数列复制并粘贴至新的行中，形成转置后的数据格式。
基于SIR模型对新型冠状病毒疫情趋势的简单分析
〖壹〗、预测结果基于估计的参数 ，我们使用MATLAB对SIR模型进行了数值求解 ，并预测了疫情的发展趋势 。预测结果显示，感染人数将在近期达到峰值 ，并随后逐渐下降 。具体预测值如下：感染系数β≈57×10^-5。恢复系数γ≈0.04（基于25天的恢复周期估计） 。易感人群初值s（0）通过最小二乘法估计得出 。
〖贰〗 、以今年全球范围内肆虐的新型冠状病毒为例 ，许多学者在研究新冠肺炎时，都采用了SIR模型作为基础，并在其基础上进行优化 ，以预测疫情的发展趋势和高峰期。在某一特定时刻t ，易感染人群为s（t），感染人群为i（t） ，康复人群为r（t） 。假设总人口为N（t） ，则有N（t）=s（t）+i（t）+r（t） 。
〖叁〗 、应用实例：以今年全球范围内肆虐的新型冠状病毒为例，许多学者在研究新冠肺炎时 ，都采用了SIR模型作为基础 ，并在其基础上进行优化，以预测疫情的发展趋势和高峰期。模型意义：通过SIR模型 ，可以推算出不同时间的感染情况 ，为制定防控策略提供科学依据。
〖肆〗、主要结论：从病毒爆发后的大概90天到达高峰 。第一例发现在12月8日，50天左右开始集中爆发（1月20日左右 ，比较吻合） ，90天左右达到高峰（预计在3月上旬），4个月左右接近尾声（四月上旬），5月上旬疫情结束 。到近来看模型还是吻合的。
〖伍〗 、RO是衡量病毒传播能力的最重要指标 。R0 =（估计）1 + 增长率 * 系列间隔（serial interval）获得 ，其中增长率从病例开始增长时计算 ，系列间隔是指在一个传播链中，两例连续病例的间隔时间 。R01 ，传染病会以指数方式散布 ，成为流行病（epidemic）。但是一般不会永远持续，因为可能被感染的人口会慢慢减少 。
测一测非酒精性脂肪肝离你有多远?
非酒精性脂肪肝（NAFLD）的患病风险可通过多种预测模型进行量化评估 ，以下8种模型可帮助判断个体与NAFLD的距离 ，结合自身指标代入计算即可初步评估风险 。 脂肪肝指数（FLI）核心指标：腰围（WC） 、体质指数（BMI）、三酰甘油（TG） 、谷氨酰胺转肽酶（GGT）。
要评估非酒精性脂肪肝离你有多远，可以通过以下几种预测模型进行自我评估：脂肪肝指数：评估因子：腰围 、体质指数、三酰甘油、谷氨酰胺转肽酶 。评估方法：使用FLI公式进行计算 ，FLI30排除脂肪肝 ，FLI≥60判定肝脂肪变性 。肝脂肪变性指数：评估因子：ALT/AST比值 、BMI。
FLI（脂肪肝指数）FLI在预测脂肪肝方面表现出较高的准确性，AUC值为0.840 。FLI基于腰围 、体质指数（BMI）、三酰甘油（TG）和谷氨酰胺转肽酶（GGT）等预测因子 ，用于评估脂肪肝的风险 。FLI的范围为0至100 ，FLI30排除脂肪肝，灵敏度为80%，FLI≥60判定肝脂肪变性 ，特异度为80%。
但近年来 ，越来越多的脂肪肝患者并没有长时间酗酒的习惯，因此 ，非酒精性脂肪肝的定义逐渐得到重视。
DTI成像在颅底肿瘤定性诊断中的作用——单中心回顾
〖壹〗 、DTI成像（基于纤维取向分布模型）在颅底肿瘤定性诊断中可作为辅助工具 ，通过特定扩散模式（离心型 、包裹型、混乱型）对应不同肿瘤类型（脑膜瘤 、神经鞘瘤 、表皮样囊肿），整体诊断准确率达80.7% ，且诊断效能与观察者解剖影像学经验及肿瘤类型相关 。
