检测帕金森病 帕金森氏病与运动障碍症状有关，例如震颤，僵硬，运动迟缓和姿势不稳。 运动迟缓和僵硬的表现通常在疾病的早期。 这些对患者的笔迹和素描能力有显着影响，显微照相术已被用于帕金森氏病的早期诊断。 虽然人的笔迹受许多因素（例如语言熟练程度和教育程度）的影响，但发现绘制形状（例如螺旋形）是一种非侵入性且独立的措施。 怎么跑 python detect_parkinsons.py --dataset dataset/spiral python detect_parkinsons.py --dataset dataset/wave

1500种疾病，相应的多维度疾病特征描述，可用于医疗大数据论文研究，适用于自然语言处理、数据挖掘分析、疾病预测

安全技术-网络信息-面向疾病分类的人类互作网络拓扑模块的功能同质性分析.pdf

我国慢性疾病调查数据显示,目前全国慢性疾病确诊患者的数量达到了2.6亿 我国是世界上慢性疾病患者最多的国家，慢性疾病是一类高致残率、高死亡率而 且无法治愈的终身性疾病，已经成为当前我国医疗卫生事业发展道路上最大的障 碍。由于慢性疾病的特殊性，研究发现疾病预防是慢性疾病管理中最有效的措施， 疾病预测的研究对提高慢性疾病管理效率有着重要的意义。随着互联网和大数据 的发展，医疗数据的形式和数量不断增加，人们开始将数学模型用于疾病研究中， 通过定量分析的方法研究疾病的发病特征和原理，由于机器学习方法在处理复杂 数据问题时可以获得较好的精确度，被越来越多的人用于对疾病的预测研究。 在此背景下，本文旨在采用机器学习方法建立慢性疾病预测模型，在此基础上 搭建慢性疾病风险预测系统，通过该系统实现对用户慢性疾病风险的预测，进而 实现对高危人群的预警和疾病干预，达到对慢性疾病有效管理的目的。本文的主 要研究内容如下: (1)提出了新型慢性疾病管理模式。通过对我国目前的传统慢性疾病管理模 式的研究，分析了传统慢病管理模式存在的问题，结合新一代信息技术提出了新 型慢性疾病管理模式，强调疾病预测在慢性疾病管理中

县域慢性阻塞性肺疾病分级诊疗技术方案

2019冠状病毒疾病数据收集，每天从我们的世界收集数据，用于合并和上传。国家一级的疫苗接种数据收集和汇总在一个文件中。然后，该数据文件与位置数据文件合并，以包含疫苗接种源信息。第二个文件包含制造商信息。2019冠状病毒疾病数据收集，每天从我们的世界收集数据，用于合并和上传。国家一级的疫苗接种数据收集和汇总在一个文件中。然后，该数据文件与位置数据文件合并，以包含疫苗接种源信息。第二个文件包含制造商信息。2019冠状病毒疾病数据收集，每天从我们的世界收集数据，用于合并和上传。国家一级的疫苗接种数据收集和汇总在一个文件中。然后，该数据文件与位置数据文件合并，以包含疫苗接种源信息。第二个文件包含制造商信息。

国际疾病分类（International Classification of Diseases，缩写为 ICD）2019版 中英文内容

农产品供应链中的动物疾病与食品安全问题

我们很高兴地邀请到来自哈佛大学的Marinka Zitnik教授来给我们做一个关于计算生物学中的图神经网络的讲座。在本讲座中，Marinka教授概述了为什么图学习技术可以极大地帮助计算生物学研究。具体来说，本演讲涵盖了3个范例用例: (1) 通过异构知识图谱的多关系链接预测发现安全的药物-药物组合;(2)通过学习子图嵌入对患者结局和疾病进行分类;(3)通过图的少样本学习，学习有效的疾病治疗方法。

疾病知识图谱是一种连接、组织和访问有关疾病的不同信息的方式，对人工智能(AI)有许多好处。为了创建知识图谱，需要以疾病概念之间关系的形式从多模态数据集中提取知识，并对概念和关系类型进行规范化。我们介绍一种用于疾病关系提取和分类的多模式方法REMAP。REMAP机器学习方法将局部、不完全知识图谱和医学语言数据集嵌入到紧凑的潜向量空间中，然后对齐多模态嵌入以提取最佳疾病关系。应用REMAP方法构建了一个疾病知识图谱，关联关系为96,913个，文本数据集为124万句。在人类专家标注的数据集上，REMAP通过融合疾病知识图和文本信息，将基于文本的疾病关系提取提高了10.0%(准确率)和17.2% (F1-score)。此外，REMAP利用文本信息推荐知识图谱中的新关系，比基于图的方法高出8.4%(准确性)和10.4% (F1-score)。系统化的知识正在成为人工智能的支柱，创造了将语义注入人工智能并将其充分整合到机器学习算法中的机会。虽然先前的语义知识可以帮助从文本中提取疾病关系，现有的方法不能充分利用多模态数据集。REMAP是一种融合结构化知识和文本信息的多模式疾病关系提取和分类方法。RE