ترجمه فارسی مقاله پیشبینی پیامد دارویی جمعیت از طریق نمودار دانش بالینی
| عنوان مقاله به انگلیسی | Predicting drug outcome of population via clinical knowledge graph |
| عنوان مقاله به فارسی | پیشبینی پیامد دارویی جمعیت از طریق نمودار دانش بالینی |
| نویسندگان | ProfileMaria Brbic, ProfileMichihiro Yasunaga, ProfilePrabhat Agarwal, ProfileJure Leskovec |
| فرمت مقاله انگلیسی | |
| تعداد صفحات | 27 |
| لینک دانلود رایگان مقاله انگلیسی | دانلود مقاله |
| دسته بندی موضوعات | Pharmacology and Therapeutics دارو شناسی و درمانی |
📚 محتوای این محصول آموزشی (پکیج کامل)
علاوه بر مقاله اصلی انگلیسی که دریافت می کنید، برای یادگیری عمیقتر و تسلط کامل بر مباحث مجموعهای از کتابهای آموزشی نیز ارائه میشود.
-
کتاب صدها نکته فارسی (خودمونی) – نسخه PDF — زبان ساده و کاربردی
مشاهده نمونه نسخه نکات ساده -
کتاب صدها نکته رسمی فارسی – نسخه PDF — نگارش استاندارد و علمی
مشاهده نمونه نسخه نکات رسمی -
کتاب صدها پرسش و پاسخ تشریحی – نسخه PDF
— هر سؤال همراه با پاسخ کامل برای درک عمیق مفاهیم
مشاهده نمونه نسخه پرسش و پاسخ -
کتاب پرسش و پاسخ چهارگزینهای – نسخه یادگیری سریع
— پاسخها بلافاصله بعد از سؤال برای مرور سریع
مشاهده نمونه نسخه کوییز سریع -
کتاب پرسش و پاسخ چهارگزینهای – نسخه خودآزمایی
— پاسخها در انتهای بخشها برای سنجش واقعی یادگیری
مشاهده نمونه نسخه آزمونی
🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل ویدیوهای آموزشی، کتابها، تمرینها و خودآزمایی.
ℹ️ نکات مهم هنگام خرید
- این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه میشود.
- توجه: لینکهای اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال میشوند.
- دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
- برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های محصول همان جا برای شما ارسال گردد.)
- اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینکها را دریافت نکردهاید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا لینکها دوباره ارسال شوند.
💬 راههای ارتباطی پشتیبانی:
واتساپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک:
09395106248
تلگرام: @ma_limbs
چکیده
Optimal treatments depend on numerous factors such as drug chemical properties, disease biology, and patient characteristics to which the treatment is applied. To realize the promise of AI in healthcare, there is a need for designing systems that can capture patient heterogeneity and relevant biomedical knowledge. Here we present PlaNet, a geometric deep learning framework that reasons over population variability, disease biology, and drug chemistry by representing knowledge in the form of a massive clinical knowledge graph that can be enhanced by language models. Our framework is applicable to any sub-population, any drug as well drug combinations, any disease, and a wide range of pharmacological tasks. We apply the PlaNet framework to reason about outcomes of clinical trials: PlaNet predicts drug efficacy and adverse events, even for experimental drugs and their combinations that have never been seen by the model. Furthermore, PlaNet can estimate the effect of changing population on trial outcomes with direct implications for patient stratification in clinical trials. PlaNet takes fundamental steps towards AI-guided clinical trials design, offering valuable guidance for realizing the vision of precision medicine using AI.
چکیده به فارسی (ترجمه ماشینی)
درمانهای بهینه به عوامل بی شماری از جمله خصوصیات شیمیایی دارو ، زیست شناسی بیماری و خصوصیات بیمار که در آن درمان اعمال می شود بستگی دارد.برای تحقق وعده هوش مصنوعی در مراقبت های بهداشتی ، نیاز به طراحی سیستم هایی وجود دارد که می تواند ناهمگونی بیمار و دانش زیست پزشکی مربوطه را به خود جلب کند. در اینجا ما سیاره ، یک چارچوب یادگیری عمیق هندسی را ارائه می دهیم که دلایل تنوع جمعیت ، زیست شناسی بیماری و شیمی دارویی را با نمایندگی از دانش در قالب یک نمودار دانش بالینی گسترده که می تواند توسط مدلهای زبان تقویت شود ، ارائه می دهیم.چارچوب ما برای هرگونه جمعیت زیر جمعیت ، هر دارویی و همچنین ترکیب دارو ، هر بیماری و طیف گسترده ای از کارهای دارویی کاربرد دارد. ما چارچوب سیاره را برای استدلال در مورد نتایج آزمایشات بالینی به کار می بریم: سیاره پیش بینی اثربخشی دارو و عوارض جانبی ، حتی برای داروهای آزمایشی و ترکیبات آنها که هرگز توسط این مدل دیده نشده است.علاوه بر این ، سیاره می تواند تأثیر تغییر جمعیت را بر نتایج آزمایش با پیامدهای مستقیم برای طبقه بندی بیمار در آزمایشات بالینی تخمین بزند.سیاره گامهای اساسی در جهت طراحی کارآزمایی بالینی با هدایت AI برداشته و راهنمایی های ارزشمندی را برای تحقق دید داروهای دقیق با استفاده از هوش مصنوعی ارائه می دهد.📚 محتوای این محصول آموزشی (پکیج کامل)
علاوه بر مقاله اصلی انگلیسی که دریافت می کنید، برای یادگیری عمیقتر و تسلط کامل بر مباحث مجموعهای از کتابهای آموزشی نیز ارائه میشود.
-
کتاب صدها نکته فارسی (خودمونی) – نسخه PDF — زبان ساده و کاربردی
مشاهده نمونه نسخه نکات ساده -
کتاب صدها نکته رسمی فارسی – نسخه PDF — نگارش استاندارد و علمی
مشاهده نمونه نسخه نکات رسمی -
کتاب صدها پرسش و پاسخ تشریحی – نسخه PDF
— هر سؤال همراه با پاسخ کامل برای درک عمیق مفاهیم
مشاهده نمونه نسخه پرسش و پاسخ -
کتاب پرسش و پاسخ چهارگزینهای – نسخه یادگیری سریع
— پاسخها بلافاصله بعد از سؤال برای مرور سریع
مشاهده نمونه نسخه کوییز سریع -
کتاب پرسش و پاسخ چهارگزینهای – نسخه خودآزمایی
— پاسخها در انتهای بخشها برای سنجش واقعی یادگیری
مشاهده نمونه نسخه آزمونی
🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل ویدیوهای آموزشی، کتابها، تمرینها و خودآزمایی.
ℹ️ نکات مهم هنگام خرید
- این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه میشود.
- توجه: لینکهای اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال میشوند.
- دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
- برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های محصول همان جا برای شما ارسال گردد.)
- اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینکها را دریافت نکردهاید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا لینکها دوباره ارسال شوند.
💬 راههای ارتباطی پشتیبانی:
واتساپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک:
09395106248
تلگرام: @ma_limbs
نظرات
هنوز نظری ثبت نشده است.
وارد شوید تا نظر ثبت کنید.