Генерация клинических отчетов о лекарственных препаратах с использованием многофазных моделей с подсказками.

Понимание причин, стоящих за человеческими выборами в условиях риска, является центральной целью науки о принятии решений, однако традиционные методы, основанные на поведенческих данных, ограничены строгими предположениями о неизменности. Мы представляем масштабируемую аналитическую структуру с использованием больших языковых моделей (BLM) для анализа устных отчетов и выявления сформулированных причин выбора между денежными лотереями. Проверенная BLM точно определила предопределенные причины решений в свободных текстовых отчетах участников, что совпало с их фактическими выборами в 95% случаев. Наш анализ показывает, что причины, лежащие в основе решений людей, варьируются систематически и в большей степени зависят от структуры проблемы выбора, чем от индивидуальных различий. Важно отметить, что причины, полученные из устных отчетов, предоставляют более экономичные и информативные представления процессов принятия решений, чем те, что исходят только из выборов; кроме того, профили причин, специфичных для проблемы, достигают точности предсказаний вне выборки, которая сопоставима с установленными вычислительными моделями. Эта работа демонстрирует, что устные отчеты являются богатым источником данных, и наша аналитическая структура может раскрыть их потенциал, предоставляя результаты, которые ставят под сомнение основные предположения о неизменности в этой области и прокладывают путь к более контекстно чувствительным и интерпретируемым моделям человеческого принятия решений.

Болезнь Хантингтона (БХ) имеет гетерогенное нейродегенеративное течение, при котором моторные, когнитивные и функциональные симптомы развиваются по-разному у различных людей. Такое нетипичное течение осложняет определение дискретных стадий болезни, что затрудняет понимание траекторий заболевания, timely pa- tient care и разработку терапии. В результате существующие клинические системы стадирования в значительной степени полагаются на критерии, определяемые клиницистами, специфичные для области, и фиксированные границы клинического измерения для назначения стадии, что снижает объективность и часто приводит к перекрытию клинических измерений между стадиями. Хотя методы машинного обучения могут помочь, существующие подходы не могут полностью уловить сложные временные зависимости внутри и между пациентами. Мы предлагаем URL-STFN, модель динамического представления графов, которая кодирует как меж-, так и внутри-пациентные временные паттерны на основе долгосрочных клинических измерений. Затем мы оцениваем стадии заболевания, образованные через кластеризацию и анализ стабильности латентных представлений URL-STFN, и сравниваем их с представлениями, полученными с помощью традиционных методов эмбеддинга. Мы также проводим бенчмаркинг этих стадий, основанных на кластеризации, по сравнению с состояниями, полученными из традиционных временных моделей, включая DHMM. Мы предполагаем, что кластеризация латентных представлений URL-STFN позволяет идентифицировать стадии БХ с уменьшением перекрытия клинических измерений. Предложенная структура оценивается с использованием 1,477 клинических визитов из набора данных Enroll-HD, крупной продольной когорты с повторными клиническими оценками. Для стадирования мы использовали 44 клинических измерения, охватывающих моторную, когнитивную и функциональную области. URL-STFN определяет клинически значимые стадии БХ, которые соответствуют установленному прогрессированию заболевания, одновременно уменьшая перекрытие значений клинических признаков по сравнению с подходами, основанными на DHMM, и клиническими стадиями. Эти выводы подчеркивают потенциал модели обучения представления на основе динамических графов и фреймворка кластеризации для поддержки более объективного, основанного на данных и точного стадирования БХ.

Живые организмы полагаются на молекулярные сети, такие как генетические цепи и сигнальные пути, для обработки информации и надежного принятия решений в переполненных и шумных средах. Последние достижения показывают, что взаимодействующие биомолекулы самоорганизуются посредством фазовых переходов в сосуществующие пространственные компартменты, называемые конденсатами, зачастую на клеточных поверхностях, таких как хроматин и мембраны. В данной работе мы демонстрируем, что многокомпонентные жидкости могут быть спроектированы для рекрутинга различных конденсатов на поверхности с различными составами, выполняя форму классификации поверхности посредством конденсации. Мы проводим аналогию с многомерной классификацией в машинном обучении и исследуем, как скрытые виды, аналогичные скрытым узлам, расширяют выразительность и емкость этих взаимодействующих ансамблей для облегчения сложных границ решений. Простое изменение уровней отдельных видов позволяет повторно запрограммировать тот же молекулярный репертуар для решения новых задач. Наши выводы показывают, что физические процессы, лежащие в основе биомолекулярных конденсатов, могут кодировать и управлять адаптивной обработкой информации, выходя за рамки компартментализации.

В данной работе представлена компактная MIMO-антенна с четырьмя элементами, демонстрирующая резонанс на частотах 6.39 ГГц, 11.09 ГГц, 14.69 ГГц и 17.96 ГГц, охватывающая диапазоны C, X и Ku соответственно в рамках одной компактной структуры. Разработанная четырехэлементная MIMO-антенна использует Y-образную радиирующую монопольную конфигурацию с соединённымиGround-элементами для удобной интеграции в системы. Также разработанная MIMO-антенна достигает геометрически обусловленной круглой поляризации (CP) под определёнными углами возвышения без внешних фазовращателей или паразитных структур, что приводит к повышенной надежности против затухания многопутевых сигналов и несовпадения поляризаций. Кроме того, критически важный параметр высокой изоляции между элементами поддерживается (Sij < -20 дБ), эффективно подавляя взаимные помехи. Параметры представленного дизайна четырехпортовой антенны также оптимизированы с использованием различных алгоритмов машинного обучения, причем модель гауссовской регрессии оказалась наиболее подходящей, обеспечивая наилучшие показатели возвратных потерь. В заключение, разработанная четырехпортовая MIMO-антенна была изготовлена, и её прототип протестирован для валидации смоделированных результатов. Компрéhенсивный анализ характеристик разнообразия демонстрирует параметры ECC (≤ 0.001), DG (≈ 10 дБ), CCL (< 0.2 б/с/Гц) и TARC (> 9.99), что обеспечивает эргодическую пропускную способность канала, превышающую 9 б/с/Гц. Средняя эффективность наблюдается на уровне 57% по всем диапазонам с пиковым усилением 9.78 дБи на 17.96 ГГц, что делает это решение высокоинтегрированным, надежным и перспективным для CP-MIMO систем связи, делая его сильным кандидатом для спутниковых и современных беспроводных приложений.

Подтверждение того, что предложенное решение действительно решает научную проблему, является ключевым аспектом надежного рассуждения и поиска информации. Используя SCP-116K, мы создали 177 836 сбалансированных пар «проблема-решение» (88 918 соответствующих и 88 918 несоответствующих), охватывающих различные области STEM, и представили верификацию, следуя TRIZ/IDM, как различение соответствующих и несоответствующих пар. Сравнивая лексические, поисковые и легковесные нейронные модели, наша лучшая модель (RoBERTa + Slim ResNet, замороженные векторные представления предложений, оцененные с помощью остаточной MLP) достигает AUC 0.966, F1 0.905 и LogLoss 0.238. Базовая линия TF-IDF + Cosine + Elastic-Net, которая не требует больших ресурсов, отстает на 1.6-1.7 баллов AUC, но работает примерно в 250 раз быстрее и использует около 1.5 ГБ ОЗУ, что демонстрирует сильное соотношение эффективности и точности. Вероятности служат оценками повторного ранжирования среди кандидатных решений; мы интерпретируем высокий ROC-AUC как парное различение, а абсолютную точность как верхнюю границу, учитывая синтетические негативные примеры.

Мультимодальные подходы в области искусственного интеллекта (ИИ), интегрирующие разнородные источники данных, представляют собой новую границу в оценке фиброза печени. Тем не менее, использование мультимодального ИИ для стадирования фиброза печени было лишь предварительно исследовано, и существующие данные ограничены значительными методологическими пробелами. Этот обзор aims был направлен на полное картирование текущих данных о мультимодальных ИИ моделях, которые интегрируют медицинскую визуализацию с другими категориями данных для прогнозирования стадии фиброза печени. Следуя методологии Института Джоанны Бриггс и рекомендациям PRISMA-ScR, мы провели поиск в MEDLINE, Web of Science, CENTRAL и IEEE Xplore 12 августа 2025 года. В исследования были включены работы, разрабатывающие модели ИИ или машинного обучения для прогнозирования фиброза печени и интегрирующие как минимум одну визуализационную модальность с разнородными категориями данных (например, клинические параметры или сывороточные биомаркеры). Три рецензента независимо отобрали записи, и извлеченные данные были независимо проверены двумя дополнительными рецензентами. Из 2849 записей 21 исследование соответствовало критериям допуска, что дало 34 различных мультимодальных ИИ модели. Исследования были географически сосредоточены в Китае (81%) и в основном фокусировались на заболеваниях печени, связанных с гепатитом B. Наиболее распространенным подходом были радиомика на основе КТ, комбинированная с сывороточными биомаркерами, в то время как архитектуры глубокого обучения применялись реже. В 107 оценках AUC медиана AUC составила 0.890 (межквартильный диапазон 0.850-0.925). AUC внешней валидации (12 оценок из 6 исследований) варьировалась от 0.808 до 0.990; 3 оценки внутреннего тестирования из одного исследования оказались ниже 0.70. Тем не менее, внешний контроль был представлен только у 20.6% моделей, при этом отчетность о калибровке и анализ кривой принятия решений были описаны в 23.1% и 24.1% оценок соответственно. Этот обзор выявил начинающуюся область с об encouraging диагностической производительностью, но с существенными пробелами во внешней валидации, отчетности о калибровке и оценке клинической полезности. Будущие исследования должны приоритизировать методологически строгую валидацию и оценивать влияние на клинические решения.