ИИ и редкие заболевания ── 2026-10-15
Новые статьи о редких заболеваниях (кроме неврологических и онкологических) и ИИ, собранные из лент журналов, PubMed (поиск по всем журналам) и OpenAlex (открытый индекс, используемый вместо Google Scholar) и оценённые Jev (ИИ, выносящим языковые суждения): оригинальное исследование, ИИ в центре работы, к какой из 8 групп заболеваний относится, лечение или испытания, а затем ранжированные по важности в пределах дневного лимита. Журналы не фильтруются по импакт-фактору; для каждой статьи указан эквивалент IF её журнала (двухлетняя средняя цитируемость по OpenAlex) и дата этого значения. В каждой записи приведена полная оригинальная аннотация.
Читайте по заболеваниям: Платформы（0） · Врождённые нарушения обмена веществ（0） · Генетические синдромы（0） · Редкие заболевания крови（1） · Иммунная и соединительная ткань（0） · Сердце и лёгкие（1） · Почки, печень и кишечник（0） · Кожа да кости（0）
Платформы диагностики редких заболеваний и разработки лекарств и ИИ
Нового подходящего исследования для этого выпуска нет.
Врождённые нарушения обмена веществ: лечение, испытания и ИИ
Нового подходящего исследования для этого выпуска нет.
Генетические синдромы и редкие педиатрические заболевания: лечение, исследования и ИИ
Нового подходящего исследования для этого выпуска нет.
Редкие заболевания крови: лечение, испытания и ИИ
- Аннотация
Точное и своевременное обнаружение серповидных эритроцитов оказывает существенное влияние на лечение пациентов. Разработка системы компьютерного зрения, одновременно лёгкой и ресурсоэффективной, важна для создания приложений реального времени на периферийных устройствах в условиях здравоохранения с ограниченными ресурсами. В данном исследовании предлагается гибридная система обнаружения серповидных клеток, использующая свёрточные нейронные сети (CNN) с двойной лёгкой дистилляцией знаний (Knowledge Distillation, KD), которая объединяет две лёгкие модели-ученика, обученные у разных сетей-учителей, с классификаторами машинного обучения (ML) для точного и эффективного выявления серповидных клеток. С помощью глубинно-разделимых свёрточных слоёв создаются лёгкие модели, значительно снижающие сложность модели. Эти лёгкие модели улучшаются за счёт передачи знаний от высокопроизводительных сетей-учителей, таких как MobileNetV2 и DenseNet121. Благодаря этому методу обучения с дистилляцией знаний лёгкие модели могут улучшить свои репрезентативные возможности без увеличения вычислительной сложности. Чтобы повысить качество принятия решений, дистиллированные модели-ученики объединяются с классическими классификаторами машинного обучения KNN, образуя гибридный ансамбль, сочетающий преимущества классификации на основе ML с извлечением признаков с помощью двух CNN, управляемых KD. Для обучения и валидации предлагаемой системы используется набор данных Sickle Cell Disease Dataset. Затем обученные модели-ученики преобразуются в формат TensorFlow Lite (TFLite) с использованием квантизации Float32 для дальнейшего снижения вычислительной сложности. В сочетании с двумя CNN-моделями, управляемыми KD, и классификатором KNN предлагаемая гибридная модель достигает высокой точности классификации 95.45% и F1-меры 95.02% при компактном размере всего 3.96 МБ. Развёртывание и оценка системы на ресурсоограниченном Raspberry Pi 4 Model B демонстрируют её потенциал для приложений реального времени, на периферийных устройствах и в условиях оказания помощи в месте нахождения пациента.
Эквивалент IF журнала: 5.0 (среднее двухлетнее цитирование по OpenAlex, значение на 2026-10-13, получено 2026-10-15; не официальный IF от Clarivate)Справка: Reddy MMK, Lathvik CK, R AA, K K. Гибридная многомодельная структура с дистилляцией знаний для точного и эффективного выявления серповидноклеточной анемии. Front Digit Health. 2026 Sep 29;8:1938284. doi:10.3389/fdgth.2026.1938284.Проверено: Только аннотация
Посмотреть все статьи по редким заболеваниям крови: 1 →
Аутовоспалительные заболевания, иммунодефициты и редкие болезни соединительной ткани: лечение, испытания и ИИ
Нового подходящего исследования для этого выпуска нет.
Редкие сердечно-сосудистые и респираторные заболевания: лечение, испытания и ИИ
- Аннотация
ВВЕДЕНИЕ: Идиопатический легочный фиброз (ИЛФ) характеризуется непредсказуемым течением и неблагоприятным исходом, а стратификация риска на основе функции легких остается неполной. Неясно, обнаруживают ли абсолютные и нормализованные по объему легких показатели легочных сосудов по данным КТ, полученные с помощью глубокого обучения, различные связи с тяжестью заболевания и смертностью у пациентов с ИЛФ. МЕТОДЫ: В этом двухцентровом ретроспективном исследовании 118 взрослых с впервые диагностированным ИЛФ, включая 57 из итальянской когорты и 61 из французской когорты, прошли исходную КТ органов грудной клетки, которая была проанализирована с помощью количественного конвейера на основе глубокого обучения, объединяющего показатели паренхимы легких (общий объем легких, WLV; протяженность фиброза) и легочных сосудов (общий объем крови, TBV; а также производные индексы BV 5 и BV >10, отражающие сосуды с площадью поперечного сечения 10 мм²). Группой сравнения служили двадцать человек без заболеваний легких. Связи с фиброзом оценивались с помощью корреляции Пирсона, смертность — с помощью многофакторных моделей пропорциональных рисков Кокса, а динамика функции легких — с помощью линейных моделей смешанных эффектов. Дополнительные модели изучали прогностические связи сосудистых показателей с учетом WLV. РЕЗУЛЬТАТЫ: По сравнению с контрольной группой у пациентов с ИЛФ были ниже WLV и выше абсолютный TBV. Относительный TBV (нормализованный по WLV) сильно коррелировал с фиброзом, тогда как абсолютный TBV показывал более слабые связи. Относительные сосудистые показатели были обратно связаны с исходной функцией легких, тогда как абсолютный TBV не показал значимой связи. Исходные TBV, BV 5 и BV >10 не предсказывали траектории форсированной жизненной емкости легких (ФЖЕЛ) или диффузионной способности легких по CO, однако более высокий WLV предсказывал лучшую ФЖЕЛ с течением времени. За медианный период наблюдения 7,8 года произошло 72 смерти. В многофакторных моделях более высокие абсолютный TBV, BV нижних долей, BV 5 , BV >10 и WLV, но не нормализованный TBV, были связаны со сниженной смертностью после поправки на установленные клинические переменные. Эти результаты позволяют предположить, что сохранение объема легких и объема легочных сосудов может быть связано с улучшением выживаемости. Однако связи абсолютных сосудистых показателей со смертностью существенно ослабевали после дополнительной поправки на WLV. ЗАКЛЮЧЕНИЕ: Нормализованные и абсолютные показатели легочных сосудов отражают разные аспекты ИЛФ: нормализованные показатели связаны с выраженностью фиброза и функциональными нарушениями, тогда как абсолютные объемы сосудов были связаны со смертностью, хотя эта связь существенно ослабевала после учета WLV. Таким образом, абсолютный объем сосудов может отчасти отражать сохраненный объем легких, а не независимый прогностический эффект. Необходима проспективная валидация.
Эквивалент IF журнала: 2.6 (среднее двухлетнее цитирование по OpenAlex, значение на 2026-10-13, получено 2026-10-15; не официальный IF от Clarivate)Справка: Rea G, Sanduzzi Zamparelli S, Mazzocca A, Lieto R, Bruzzese D, Crestani B, et al. Абсолютные и нормализованные по объёму лёгких показатели лёгочных сосудов, полученные с помощью глубокого обучения, при идиопатическом лёгочном фиброзе: различные клинические ассоциации и роль объёма лёгких в прогнозе. Front Med. 2026 Sep 29;13:1833470. doi:10.3389/fmed.2026.1833470.Проверено: Только аннотация
Посмотреть все статьи по сердцу и лёгким: 1 →
Редкие заболевания почек, печени и желудочно-кишечного тракта: лечение, испытания и ИИ
Нового подходящего исследования для этого выпуска нет.
Редкие заболевания кожи и костей: лечение, испытания и ИИ
Нового подходящего исследования для этого выпуска нет.