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Md Tanvir Hasan Turja
Md Tanvir Hasan Turja
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机器学习预测AMR趋势，RAG系统辅助政策制定
一篇新的研究论文提出了一种利用WHO全球抗菌素耐药性和使用监测系统（GLASS）的数据来预测细菌抗菌素耐药性（AMR）趋势的机器学习方法。该研究对六种模型进行了基准测试，发现XGBoost表现最佳，与朴素基线相比，误差减少了85%以上。为了将这些预测转化为可操作的政策，开发了一个由Gemma 4驱动的检索增强生成（RAG）系统，以提供基于证据的指导，而不会捏造信息。
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AI框架检测足部异常，助力糖尿病溃疡预防
研究人员开发了一个使用可穿戴足部传感器进行无监督异常检测的基线可行性研究框架，以帮助预防糖尿病足溃疡。该研究将Isolation Forest和K-Nearest Neighbors with Local Outlier Factor算法应用于从健康受试者收集的温度和压力数据。虽然两种算法都显示出潜力，但Isolation Forest对细微异常更敏感，并且压力和温度特征之间的正相关表明了多模态监测的价值。