作者与所属机构

人工智能在医疗保健中的应用

引言

人工智能（AI）正在迅速改变医疗保健行业。通过利用机器学习、自然语言处理和计算机视觉等技术，AI能够分析大量数据，提供个性化治疗方案，并提高诊断准确性。本文探讨了AI在医疗保健中的各种应用，包括诊断、治疗和患者管理。

诊断

AI在诊断中的应用主要集中在图像分析和数据挖掘。例如，AI算法可以分析医学影像（如X射线、CT扫描和MRI），以检测疾病迹象。此外，AI还可以分析电子健康记录（EHR），识别患者数据中的模式，从而辅助医生进行早期诊断。

医学影像分析

AI在医学影像分析中的应用已经取得了显著进展。深度学习算法能够识别影像中的细微差异，帮助医生更早地发现疾病。例如，AI系统在检测乳腺癌和肺癌方面已经显示出比传统方法更高的准确性。

电子健康记录分析

AI还可以通过分析电子健康记录来辅助诊断。通过挖掘患者的历史数据，AI可以识别出潜在的健康风险因素，并提供个性化的预防建议。此外，AI还可以帮助医生识别出可能被忽视的疾病模式。

治疗

AI在治疗中的应用包括个性化治疗方案的制定和药物研发。通过分析患者的基因信息和临床数据，AI可以为每位患者量身定制最佳治疗方案。此外，AI还可以加速新药的研发过程，减少时间和成本。

个性化治疗

个性化治疗是AI在医疗保健中的一个重要应用领域。通过分析患者的基因组数据和临床表现，AI可以预测患者对不同治疗方法的反应，从而制定出最有效的治疗方案。例如，AI已经被用于预测癌症患者对特定药物的反应。

药物研发

AI在药物研发中的应用正在改变传统的药物开发过程。通过利用机器学习算法，AI可以筛选出最有潜力的药物候选分子，并预测其药效和副作用。这不仅加速了新药的研发过程，还降低了研发成本。

患者管理

AI在患者管理中的应用包括远程监控、健康预测和患者教育。通过利用可穿戴设备和传感器，AI可以实时监控患者的健康状况，并提供及时的干预措施。此外，AI还可以预测患者的健康风险，帮助医生制定预防策略。

远程监控

远程监控是AI在患者管理中的一个重要应用。通过使用可穿戴设备和传感器，AI可以实时收集患者的生理数据，并将其传输到医疗中心。这使得医生能够远程监控患者的健康状况，并在必要时提供及时的干预。

健康预测

AI还可以通过分析患者的健康数据来预测未来的健康风险。例如，AI可以分析患者的血压、血糖和心率数据，预测其患心血管疾病的风险。这使得医生能够提前采取预防措施，降低疾病发生的可能性。

患者教育

AI还可以用于患者教育，帮助患者更好地理解和管理自己的健康。通过提供个性化的健康建议和教育内容，AI可以帮助患者养成健康的生活习惯，并提高其对治疗的依从性。

结论

人工智能在医疗保健中的应用正在改变传统的医疗模式，提高了诊断的准确性、治疗的个性化和患者管理的效率。随着技术的不断进步，AI将在未来继续发挥重要作用，推动医疗保健行业的发展。

概述

Quarto的一个重要目标是使同一源文档能够生成多种输出格式。要克服的一个重大挑战是定义一种一致的方式来表达作者和所属机构元数据，使得面向多个期刊的文章不需要为每次发表特别调整作者和所属机构。

Quarto对这一挑战的解决方案是双重的：

  1. 将多种作者和所属机构的表达方式解析为一个标准模式。

  2. 提供作者及其所属机构的非规范化视图，使得模板作者能够直接创建期刊所需的LaTeX。

下面我们将从模板作者的角度更详细地探讨这些功能。要了解更多关于这些功能从文章作者的角度，请参见作者与所属机构。

Note

请注意，虽然作者和所属机构的指定方式非常多样化，但对于某个期刊的template.qmd，您可能会有一个首选方法，并且最好在模板中加入这种做法的示例。

作者元数据

Quarto会在author或authors字段中查找可以解析为标准化作者表示的数据。这可以简单到一个名字或名字列表：

author:   
  - 诺拉·琼斯   
  - 比尔·盖茨

或者可以是一个复杂的结构，表达作者的各种属性和与其所属机构的关系：

author:
  - name: 比尔·盖茨
    orcid: 0000-0003-1689-0557
    email: bill@gates.com
    affiliations:
      - name: 比尔和梅琳达·盖茨基金会
        address: 440 5th Ave N
        city: 西雅图
        state: 华盛顿州
        postal-code: 98109-4631

对于上述两种表达方式，Quarto都会处理并将作者和所属机构数据标准化为以下描述的键。

作者

author元数据键接收一个简单的名字列表，这些名字将在大多数不认识Quarto扩展模式的现有Pandoc模板中正确渲染。

作者们

authors元数据键包含标准化的作者数据结构。所属机构被引用（而不是内联放置），因此通常不应被模板用来输出作者数据。元数据中作者的顺序将被保留。

所属机构

affiliations元数据键包含标准化的所属机构数据结构。如果没有定义id，则会自动分配。所属机构不包含对其作者的引用，因此通常不被模板用来输出所属机构数据。元数据中所属机构的顺序将被保留。重复的所属机构将被移除。

按作者

by-author元数据键包含按原始作者顺序组织的非标准化作者数据版本。每个作者将在所属机构子键中拥有完整的解析后的所属机构内容，使得模板作者能够轻松遍历作者及其所属机构。元数据中作者的顺序将被保留。

按所属机构

by-affiliation元数据键包含按原始所属机构顺序组织的非标准化所属机构数据版本。作者数据按顺序出现在作者子键中，包含完整的解析后的作者数据。这使得模板作者能够轻松遍历所属机构及其每个所属机构的作者。元数据中所属机构的顺序将被保留。

作者模式

完整的标准化作者模式如下：

author:
  - id: 字符串
    number: 数字
    name:
      given: 字符串
      family: 字符串
      literal: 字符串
      dropping-particle: 字符串
      non-dropping-particle: 字符串
    url: 字符串
    email: 字符串
    phone: 字符串
    fax: 字符串
    degrees: 
      # 参见下面的模式
    orcid: 字符串
    note: 字符串
    acknowledgements: 字符串
    attributes:
      corresponding: 布尔值
      equal-contributor: 布尔值
      deceased: 布尔值
    roles: 
      # 参见下面的模式
    metadata: 对象
    affiliations: 
      # 参见下面的模式

名字

大多数情况下，用户会为一个名字写一个单一的字符串，比如：

author: 诺拉·琼斯

或者可能像：

author:
  - name: 诺拉·琼斯

这将解析为：

author:
  - name:
      given: 诺拉
      family: 琼斯
      literal: 诺拉·琼斯

Quarto 将使用 BibTeX 解析姓名（类似于 openjournals/inara），支持 BibTeX 对逗号数量、大小写等的解析行为。当 BibTeX 无法解析姓名时，Quarto 将尝试通过空格将姓名解析为 given 和 family（最后一个空格之后的所有内容都被视为姓氏），但为了消除歧义，您可以为 given name、family name 和 particle 提供单独的键：

name:
  given: Norah
  family: Jones
  dropping-particle: von

学位

学位或学术头衔可以通过 degrees 指定，可以是以下之一：

  • 单个字符串：

    author: 
  degrees: PhD

  • 字符串数组：

    author: 
  degrees:
    - PhD
    - MsSc

它总是会被规范化为学位数组。

属性

出现在顶层的已识别属性键（例如 corresponding）将自动在属性下规范化。例如：

author:
  name: Norah Jones
  corresponding: true

将被规范化为：

author:
  - name:
      given: Norah
      family: Jones
      literal: Norah Jones
    attributes:
      corresponding: true

角色

作者角色可以通过 role 或 roles 指定，可以是以下任意一种：

  • 单个字符串：

    author: 
  role: "构思并设计研究"

  • 字符串数组：

    author: 
  role: 
    - 概念化
    - 方法论

  • 键值对数组，形式为 role: contribution：

    author: 
  role: 
    - 概念化: 主导
    - 方法论: 支持

如果角色与 CRediT roles 或其别名 之一匹配，将在角色中添加额外的属性 vocab-identifier、vocab-term 和 vocab-term-indentifier，并使用 CRediT 规范中的适当值。

任意元数据

顶层的规范化作者模式是一个封闭模式。传递到作者根目录的未识别键将在 metadata 键下规范化。例如：

author:
  name: Norah Jones
  corresponding: true
  custom-info: "自定义值"

将被规范化为：

author:
  - name:
      given: Norah
      family: Jones
      literal: Norah Jones
    attributes:
      corresponding: true
    metadata:
      custom-info: "自定义值"

规范化为 metadata 的键应被视为可能特定于模板的，并且在实现模板时可能不存在或不被依赖。

隶属关系模式

完整的规范化隶属关系模式定义为：

affiliations:
  - id: string
    number: number
    name: string
    department: string
    group: string
    address: string
    city: string
    region: string
    country: string
    postal-code: string
    url: string

解析说明

  • 您可以指定州或地区，两者都将被规范化为 region 键。

  • 如果您仅指定一个字符串作为隶属关系，它将被用作隶属关系的名称。

  • 您可以省略 id，id 将自动生成（将使用基于简单计数器的 id）。

  • url 字段也可以通过作者中的 affiliation-url 键填充，这保持了与 Distill 元数据对作者和隶属关系的兼容性。

组合

为了组合上述模式，用户可以通过多种方式指定作者和隶属关系。每种方式都将被规范化为上述标准模式。

内联隶属关系

您可以将隶属关系以简单字符串或复杂隶属关系的内联形式编写。例如：

author:
  - name: Norah Jones
    affiliations:
      - 卡内基梅隆大学
      - 芝加哥大学

或

author:
  - name: Norah Jones
    affiliations:
      - name: 卡内基梅隆大学
        city: 匹兹堡
        state: PA
      - name: 芝加哥大学
        city: 芝加哥
        state: IL

引用隶属关系

您可以将隶属关系写入单独的键中，并在作者中仅引用该隶属关系。例如：

author:
  - name: Norah Jones
    affiliations:
      - ref: cmu
      - ref: chicago
affiliations:
  - id: cmu
    name: 卡内基梅隆大学
    city: 匹兹堡
    state: PA
  - id: chicago
    name: 芝加哥大学
    city: 芝加哥
    state: IL

内联引用

您还可以为在作者键中创建的隶属关系分配 id，并在其他作者中使用这些 id 作为引用。例如：

author:
  - name: Norah Jones
    affiliations:
      - id: cmu
      - id: chicago
  - name: John Doe
    affiliations:
      - ref: cmu
      - ref: chicago
affiliations:
  - id: cmu
    name: 卡内基梅隆大学
    city: 匹兹堡
    state: PA
  - id: chicago
    name: 芝加哥大学
    city: 芝加哥
    state: IL
author:
  - name: 诺拉·琼斯
    affiliations:
      - id: cmu
        name: 卡内基梅隆大学
        city: 匹兹堡
        state: 宾夕法尼亚州
      - id: chicago
        name: 芝加哥大学
        city: 芝加哥
        state: 伊利诺伊州
  - name: 约翰·哈姆
    affiliations:
      - ref: cmu
      - name: 加州大学圣地亚哥分校
        city: 圣地亚哥
        state: 加利福尼亚州
# 数据科学和机器学习的区别

数据科学和机器学习是两个密切相关但又不同的领域。数据科学使用统计和计算技术从数据中提取洞察力，而机器学习则是人工智能的一个分支，专注于开发可以学习数据并做出预测或决策的算法。

## 数据科学

数据科学是一个跨学科领域，结合了统计学、计算机科学和领域专业知识，以从数据中提取有意义的见解。数据科学家使用各种工具和技术来清理、处理和分析数据，以发现模式、趋势和见解。

### 数据科学的关键组成部分

- **数据清理和预处理**: 从原始数据中删除错误和不一致之处，并将其转换为适合分析的形式。
- **探索性数据分析（EDA）**: 通过可视化和统计技术探索数据，以识别模式、趋势和关系。
- **统计分析**: 应用统计方法来检验假设、评估变量之间的关系并进行预测。
- **数据可视化**: 使用图表、图形和仪表板以视觉方式传达数据中的见解。

## 机器学习

机器学习是人工智能的一个子集，专注于开发可以学习数据并做出预测或决策的算法。机器学习算法分为两大类：监督学习和无监督学习。

### 监督学习

在监督学习中，算法使用标记数据进行训练。标记数据包含输入和相应的输出。目标是通过学习输入和输出之间的关系来创建一个可以对新数据进行预测的模型。

### 无监督学习

在无监督学习中，算法使用未标记的数据进行训练。目标是通过识别数据中的模式和结构来发现隐藏的见解或对数据进行分组。

### 机器学习的关键组成部分

- **模型选择**: 选择适合特定问题的机器学习算法。
- **模型训练**: 使用数据来训练机器学习模型，以学习输入和输出之间的关系。
- **模型评估**: 使用各种指标评估机器学习模型的性能。
- **模型部署**: 将训练好的机器学习模型部署到生产环境中，以便对新数据进行预测或决策。

## 结论

数据科学和机器学习是两个相互关联的领域，在许多项目中协同工作。数据科学专注于从数据中提取洞察力，而机器学习则专注于开发可以学习数据并做出预测或决策的算法。通过结合这两个领域的技术，组织可以获得有价值的见解，并做出数据驱动的决策。