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mortality rate
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人工智能分析语音和语言以检测老年人的孤独感
研究人员开发了一个多模态框架，通过分析语音和语言模式来检测老年人的孤独感。该研究涉及 310 名老年人，结合了心理语言学词典和主题模型等语言特征以及音高和语调等声学特征。研究结果表明，孤独感越强与否定词和冲突相关语言的使用增加相关，而孤独感越低则与更多的社交引用和语音中的情感丰富度相关。与仅文本或仅音频的方法相比，多模态模型表现出更优越的性能，表明其作为心理评估补充工具的潜力。
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AI通过胸部X光片预测心脏手术死亡率
发表在《欧洲心脏杂志-数字健康》上的一项新研究表明，深度学习模型可以利用术前胸部放射影像预测心脏手术后的死亡风险。这种AI衍生的生物年龄指标在预测30天死亡率方面表现出更高的准确性，尤其是在接受经导管主动脉瓣植入术（TAVI）的患者中，其表现优于现有的EuroSCORE II风险评估工具。
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新AI框架NORMA实现血液生物标志物解读个性化
研究人员开发了NORMA，一个基于Transformer的框架，旨在实现血液生物标志物解读的个性化。传统方法依赖于固定的群体参考区间，这可能会掩盖个体健康偏差。虽然纯粹的个性化区间存在过度拟合和假阳性的风险，但NORMA结合了患者个体病史和群体级别的数据，以生成更精确的参考区间。该方法已证明能改善对死亡率和慢性病等不良临床结果的预测，表明将个体数据锚定到群体先验比单独使用任一方法都更有效。