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transthoracic echocardiography
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AI框架可自动放置超声探头以进行远程手术
研究人员开发了一个框架，可自动放置超声探头以进行经胸远程超声检查。该系统使用RGB图像和深度数据重建患者特定的体表和骨骼模型，从而为新手用户提供精确指导。初步研究表明，该系统可以实现一致的探头放置，平均表面误差为15毫米，适用于远程超声检查。
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机器学习模型预测肌萎缩侧索硬化症进展和医疗需求
研究人员开发了一种新颖的时间序列机器学习模型，旨在预测肌萎缩侧索硬化症（ALS）的进展和相关的医疗服务需求。该框架整合了纵向患者数据，包括功能评定量表轨迹，以创建个体化的生存曲线并预测轮椅使用等里程碑事件。该模型旨在提供一个可扩展、可解释且临床可操作的工具，用于ALS护理中的个性化决策支持。