Stroke is a leading cause of disability and death. The condition requires prompt diagnosis and treatment. The quality of care provided to patients with stroke can vary depending on the availability of medical resources, which in turn, can affect prognosis. Recently, there has been growing interest in using machine learning (ML) to support stroke diagnosis and treatment decisions based on large medical data sets. Current ML applications in stroke care can be divided into two categories: analysis of neuroimaging data and clinical information-based predictive models. Using ML to analyze neuroimaging data can increase the efficiency and accuracy of diagnoses. Commercial software that uses ML algorithms is already being used in the medical field. Additionally, the accuracy of predictive ML models is improving with the integration of radiomics and clinical data. is expected to be important for improving the quality of care for patients with stroke.
The emergence of new therapeutic agents for non-small cell lung cancer (NSCLC) implies that histologic subtyping and molecular predictive testing are now essential for therapeutic decisions. Histologic subtype predicts the efficacy and toxicity of some treatment agents, as do genetic alterations, which can be important predictive factors in treatment selection. Molecular markers, such as epidermal growth factor receptor (EGFR) mutation and anaplastic lymphoma kinase (ALK) rearrangement, are the best predictors of response to specific tyrosine kinase inhibitor treatment agents. As the majority of patients with NSCLC present with unresectable disease, it is therefore crucial to optimize the use of tissue samples for diagnostic and predictive examinations, particularly for small biopsy and cytology specimens. Therefore, each institution needs to develop a diagnostic approach requiring close communication between the pulmonologist, radiologist, pathologist, and oncologist in order to preserve sufficient biopsy materials for molecular analysis as well as to ensure rapid diagnosis. Currently, personalized medicine in NSCLC is based on the histologic subtype and molecular status. This review summarizes strategies for tissue acquisition, histologic subtyping and molecular analysis for predictive testing in NSCLC.
Journal of the Korean Association of Oral and Maxillofacial Surgeons
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제26권5호
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pp.462-469
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2000
Positron Emission Tomography(PET) is a new diagnostic method that can create functional images of the distribution of positron emitting radionuclides, which when administered intravenously in the body, makes possible anatomical and functional analysis by quantity of biochemical and physiological process. After genetic and biochemical changes in initial stage, malignant tumor undergoes functional changes before undergoing anatomical changes. So, early diagnosis of malignant tumors by functional analysis with PET can be achieved, replacing traditional anatomical analysis, such as computed tomography(CT) and magnetic resonance image(MRI), etc. Similarly, PET can identify malignant tumor without confusion with scar and fibrosis in follow up check. In the Korea Cancer Center Hospital(KCCH) from October 1997 to September 1999, clinical study was performed in 79 cases that underwent 89 times PET evaluation with [18F]-Fluorodeoxyglucose for diagnosis of oral and maxillofacial tumors, and the data was analysed by Bayesian $2{\times}2$ Classification Table. The results were as follows : Evaluation for initial diagnosis with FDG-PET (P<0.005) 1. Agreement rate or accuracy rate is 88.9%. 2. Sensitivity is 95.2%, and specificity 66.7%. 3. Positive predictive rate is 90.9%, and negative predictive rate 80.0%. 4. In consideration of tumor stage, diagnostic rate in less than stage II was 90% and in greater than stage III 100%. 5. In consideration of tumor size, diagnostic rate in less than T2 was 92.3% and in greater than T3 100%. After primary treatment, evaluation for follow up check with FDG-PET (P < 0.001) 1. Agreement rate or accuracy rate is 85.4%. 2. Sensitivity is 87.5%, and specificity 82.4%. 3. Positive predictive rate is 87.5%, and negative predictive rate 82.4%. 4. In 24 recurred cases, 6 had distant metastasis, and 5 of them were diagnosed with FDG-PET, resulting in diagnostic rate of FDG-PET of 83.3%. From the above results, Positron Emission Tomography with [18F]- Fluorodeoxyglucose appears to be more sensitive and accurate for detecting the presence of oral and maxillofacial tumors, and has various clinical applications such as early diagnosis of tumor in initial and follow up check and detection of distant metastasis.
기후변화 대응에 따른 전세계적인 탄소중립 이행에 대한 요구는 수출주도형 경제구조와 온실가스 수출국가로 분류되어 있는 우리나라를 비롯한 일부 국가들에게 탄소 무역장벽 대응방안을 마련해야 하는 상황에 놓여있다. 따라서, 탄소중립 이행 모델의 적용을 위해 예측 가능한 방법 중에 하나인 디지털 전환을 앞당겨 도입해야 한다. 주요산업 중 하나인, 첨단제조산업에서 쓰이는 산업용 가스 제조시설과 친환경 에너지로 부각되고 있는 수소 가스시설에 디지털 기술을 적용하여, 이상감지 및 진단 서비스를 클라우드 기반의 조업지식이 포함된 예측진단 모니터링 기술 동향을 소개한다. 단순히 실시간 설비 상태를 모니터링하는 것이 아닌, 최적화와 증강현실 기술, 그리고 IoT 와 AI 지식 추론 등을 통해 이상진단 예측 모니터링의 구축 방향을 확인하고, 탄소중립 이행의 사각지대에 놓여 있는, 중소·중견 기업의 경제성과 효율성이 부합되는, 엔지니어링 도메인의 합의된 지식과 예측진단 모니터링 등의 기술 보급 가능함을 살펴 볼 수 있다. 최고 수준의 ICT 기술을 바탕으로 탄소배출 무역장벽에 따른 대응 방안을 모색하는 하나의 방안으로 활용되길 바라며, 해당 기술의 도입을 통해, 탄소중립 이행에 따른 중소·중견기업의 마중물이 될 것이다.
Background: The impact of mean platelet volume (MPV) on prognosis, diagnosis and response to therapy in cancer patients has been widely investigated. In the present study, we evaluated whether MPV at diagnosis has predictive value for pathologic complete response (pCR) after neoadjuvant chemotherapy in patients with locally advanced breast cancer (LABC). Materials and Methods: A total of 109 patients with LABC from Akdeniz University and Antalya Research and Training Hospital were evaluated retrospectively. Results: ROC curve analysis suggested that the optimum MPV cut-off point for LABC patients with pCR (+) was 8.15 (AUC:0.378, 95%CI [0.256-0.499], p=0.077). The patients with MPV <8.15 had higher pCR rates (29.2% vs. 13.1%, p=0.038). After binary logistic regression analysis, MPV and estrogen receptor absence were independent predictors for pCR. Conclusions: MPV has an independent predictive value for pCR after neoadjuvant chemotherapy in patients with LABC.
In this paper, a fault diagnosis and control integrated system (FDCIS) was developed to control the thermoelectric (TE) power in the SP-100 space reactor. The objectives of the proposed model predictive control were to minimize both the difference between the predicted TE power and the desired power, and the variation of control drum angle that adjusts the control reactivity. Also, the objectives were subject to maximum and minimum control drum angle and maximum drum angle variation speed. A genetic algorithm was used to optimize the model predictive controller. The model predictive controller was integrated with a fault detection and diagnostics algorithm so that the controller can work properly even under input and output measurement faults. With the presence of faults, the control law was reconfigured using online estimates of the measurements. Simulation results of the proposed controller showed that the TE generator power level controlled by the proposed controller could track the target power level effectively even under measurement faults, satisfying all control constraints.
A statistical analysis of the diagnostic value for 244 aspiration biopsy cytology(ABC) among a total 1,043 cases from various sites was performed. ABC, using diagnostic terminology similar to that of a surgical pathology reports, was compared to the final tissue diagnosis. For the entire series, a sensitivity of 91.8%, a specificity of 99.3%, a positive predictive value of 98.9%, a negative predictive value of 94,8%, and an efficacy of the test of 96.3% were shown. There were 8 false negative and 1 false positive diagnosis. The diagnostic accuracy was 89.8%. Those results indicate that the ABC is a considerably highly accurate procedure that should be routinely employed.
Recent trends require that access to the device/equipment information be provided from several locations or anywhere in the enterprise. One example is virtual machine/manufacturing system (VMS) where predictive maintenance is performed both on factory floor and in remote site through internet [1]. Internet access is increasingly available and affordable, and along with the "internet" is the backbone of modern enterprise data networks. Typical functions of such a system includes monitoring and control for diagnosis and remedy action in realizing preventive maintenance.(omitted)
Aim: To evaluate the agreement between colposcopic diagnosis and cervical pathology a retrospective chart review was performed. Materials and Methods: This study included 437 patients who underwent colposcopy and cervical biopsy or conization at Siriraj Hospital from October 2010 - December 2012. The patient clinical characteristics, cervical cytology results, colposcopic diagnoses, cervical pathology results were recorded and correlations between variables were analyzed. Results: Agreement of colposcopic diagnosis and cervical pathology was matched in 253 patients (57.9%). The strength of agreement with weighted Kappa statistic was 0.494 (p<0.001). Colposcopic diagnoses more often overestimated (31.1%) than underestimated (11%) the cervical pathology. Agreement of colposcopic diagnosis and cervical pathology within 1 grade was found in 411 patients (94.1%). Positive predictive value (PPV) of high grade colposcopy or more was 75.5%, whereas the negative predictive value (NPV) of insignificant and low grade colposcopy was 83.8%. False positives of high grade colposcopy or more were 21%. False negatives of insignificant or low grade colposcopy were 19.1%. Conclusions: Strength of agreement between colposcopic diagnosis and cervical pathology was found to be only moderate. A biopsy at colposcopy should be performed at a gold standard level to detect high grade lesions.
Purpose: This study was done to identify predictors of the fighting spirit or helplessness/hopelessness in the patients' mental adjustment to cancer. Cancer patients' characteristics like performance status, metastasis and duration of diagnosis with demographic factors, spiritual support and social support were used as predictors of a fighting spirit or helplessness/hopelessness. Methods: A total of 124 ambulatory cancer patients completed the Mental Adjustment to Cancer (MAC) scale and responded in a structured instrument about their characteristics, spiritual and social support. Results: The results of multiple regression analysis revealed that confidence in the supporter ($R^2=.114$, p=.000), duration of cancer diagnosis ($R^2=.041$, p=.000) and faith ($R^2=.030$, p=.000) were predictive of a fighting spirit ($R^2=.185$, p=.000); whereas, education ($R^2= .074$, p=.001), performance status ($R^2=.055$, p=.000), satisfaction with social support ($R^2=.046$, p=.000), and metastasis ($R^2=.037$, p=.000) were predictive of helplessness/hopelessness ($R^2=.202$, p=.000). Conclusion: Social support, spiritual support and disease related factors like metastasis, performance status, and duration of cancer diagnosis need to be considered in a psychosocial nursing intervention for a fighting spirit or helplessness/hopelessness.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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