Eur Urol：机器人辅助前列腺切除术的当代前列腺解剖技术
多年来，为了达到最优的肿瘤和功能效果，人们已经努力尝试了一些机器人辅助前列腺切除术的技术。最近，有研究人员为当代机器人辅助前列腺切除术的可用解剖技术进习惯了基于证据的描述和基于视频的阐释。
MedSci原创 - 手术，解剖，前列腺癌 - 2020-08-24
杨艳敏教授团队：心房颤动更好的管理路径评估——机器学习聚类分析
很多中国的研究及病例报告登上了AHA的舞台，我们将为读者传递AHA中国声音，本文将介绍中国医学科学院阜外医院杨艳敏教授团队的研究。
中国医学论坛报今日循环 - 心房颤动，美国心脏协会科学年会 - 2023-11-15
蛋形视听舱、机器人馆员……复旦新医科图书馆未来感十足
图书馆可以是什么样的？复旦大学图书馆医科馆的馆员们，用三年时间给出了自己的答案：这并非仅是看书还书的地方。复旦大学表示，历时三年的原址重建后，该校新落成的图书馆医科馆（以下称“复旦医馆”），将于2017年11月21日向读者开放。11月13日下午，记者提前探访了这座高八层，总建筑面积约18000平方米的新图书馆。和以前最大的不同是，其大部分空间留给了读者而非书籍：一些区域配有专门的投影设备，供学生讨
澎湃新闻 - 复旦，医学，图书馆 - 2017-11-13
Eur Urol Focus：机器人辅助根治性前列腺切除术后尿失禁的预测
已有研究表明，机器人手术期间记录的器械运动学指标可以预测尿失禁的结果。
MedSci原创 - 前列腺，尿失禁，预测 - 2021-04-29
机器人辅助手术治疗子宫颈癌中国专家共识(2024版):附视频
机器人辅助腹腔镜手术的独特优势及微创手术无瘤术的精进,在合适的前提下能够取得不亚于开腹手术的治疗结局。
机器人外科学杂志(中英文) - 子宫颈癌 - 2024-02-28
科学家搞了个抽烟机器人，一次抽10根研究肺病
近日，哈佛的科学家们发明了一种吸烟的机器人，协助他们进行人体肺病的医学研究。言归正传，称它为机器人可能有点跑偏，它其实是一部实验室仪器。
DeepTech深科技/段竞宇 - 肺病，机器人 - 2016-12-03
【热点解读】机器人胃癌手术围术期加速康复外科护理的最佳证据总结
本研究从7个方面总结了目前关于机器人胃癌手术围术期加速康复外科护理管理的最佳证据36条，为护理工作者推动机器人胃癌手术围术期护理与加速康复外科理念坚实结合，促进患者快速康复提供循证依据。点击立即下载查
网络 - 护理，机器人胃癌手术 - 2024-05-14
ANNALS OF SURGERY：基于机器学习的胰腺十二指肠切除术后胰腺瘘的预测
本文新颖的ML模型在内部和外部验证队列中的表现始终优于之前验证的mFRS，从而证明了其在增强CR-POPF预测方面的通用性和实用性。
MedSci原创 - 机器学习，胰腺十二指肠，胰腺瘘 - 2023-11-15
Radiology：平扫CT对急性脑梗死的检测：通过机器学习缩小与MRI的差距
在基线检查时准确识别梗死脑组织的存在及范围在急性缺血性卒中(AIS)的治疗中起着至关重要的作用，溶栓或取栓术对梗死范围广泛的患者效果欠佳。
MedSci原创 - 急性缺血性卒中，DWI，机器学习 - 2021-05-05
Int J Urol：机器人辅助根治性膀胱切除术后并发症的预测因素
评价了机器人辅助根治性膀胱切除术后的并发症，并揭示了是否存在术后并发症的预测因素。
MedSci原创 - 并发症，预测因素，膀胱切除术 - 2022-03-10
SVN|复旦大学团队：开发基于机器学习的心血管疾病 10 年风险预测模型
研究基于 ML 的分类模型可以从潜在的心血管疾病高危人群中学习到表达性的表征，这些人群可能会受益于更早的临床决策。
MedSci原创 - 心血管风险，机器学习模型 - 2024-01-02
Radiology：MRI放射组学机器学习与ADC值在评价前列腺病变的价值
本研究旨在比较术前MRI阅片中比较双参数非对比放射组学机器学习（RML）平均表观扩散系数和放射科医生评价前列腺病变特点的差异。
MedSci原创 - 放射组学，机器学习，ADC，前列腺 - 2019-03-06
经膀胱入路机器人辅助根治性前列腺切除术中国专家共识（2021 版）
结合国际前列腺癌外科治疗的最新理论和经验，制定了经膀胱入路实施机器人辅助前列腺癌根治术的专家共识。
机器人外科学杂志 - 根治性前列腺切除术 - 2023-02-07
J Gen Intern Med：机器学习模型能准确预测多病患者1年死亡率
2018年6月，发表在《J Gen Intern Med》的一项由美国学者进行的概念验证研究，利用多病患者现有的住院末期电子病历记录数据开发和验证用于预测患者1年死亡率的机器学习模型。
环球医学 - 机器学习模型 - 2018-08-03
不平衡数据机器学习的四种处理策略---采用R语言实现
在对不平衡的分类数据集进行建模时，机器学习算法可能并不稳定，其预测结果甚至可能是有偏的，而预测精度此时也变得带有误导性。实际上，经典的统计学建模（如回归），同样也是不稳定的。因此，机器学习算法常常被要求应用在平衡数据集上。那我们该如何处理不平衡数据
数控小V - 数据，R语言 - 2016-09-04
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