Artificial intelligence in diagnosis and management of Huntington’s disease
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background Huntington’s disease is one of the rare neurodegenerative diseases caused because of genetic mutation of the Huntingtin gene. The major hallmarks of the condition include motor impairment, cognitive decline, and psychiatric symptoms. With no cure and only symptomatic treatments available, early detection and personalized therapy are warranted for managing the disease effectively. Artificial Intelligence has emerged as a transformational tool in healthcare, revolutionizing many parts of medical practice and research, thus holding the potential in detecting, monitoring, and managing Huntington’s disease. Main body of abstract Artificial Intelligence’s role in Huntington’s disease includes a variety of applications like medical image analysis and predictive analytics. AI-driven algorithms are utilized to analyze brain imaging data in medical image analysis. Deep learning and convolutional neural networks (CNNs) aid in the detection of subtle brain changes and the identification of illness biomarkers, allowing for the early diagnosis of the disease. Additionally, the predictive analytics capabilities of AI are used to analyze disease development and forecast clinical outcomes. AI models can identify illness patterns, estimate the rate of functional decline, and assist doctors in making educated decisions about treatment methods and care planning by analyzing patient data. Conclusions With clinical practice and research integrated with Artificial Intelligence technologies, we can significantly improve the quality of life of individuals affected with Huntington’s disease. This integration holds the potential to develop effective personalized interventions. Nevertheless, collaborative efforts among doctors, researchers, and technology sound developers would be key to the successful implementation of AI in HD. Graphical Abstract
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».