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牛津 科学博客

Sparks

博士菲奥娜·琼斯,数字编辑牛津火花

我们都听说过的 - 确实受到影响 - covid-19,由感染引起的以新颖的SARS冠状病毒2型病毒的疾病。我们也熟悉新的术语过多,以“社会距离”,“锁定”,“扁平化曲线”和“R号”定期和毫不费力地缠绕的方式进入我们的谈话。这是我们可能不那么熟悉,但是,当我们要玩就玩最好的平台自己面临着一个新的和未知的病原体(不管是病毒,细菌或朊病毒)开展的科学过程。

最新的牛津火花动画,以及应用统计ChriSTl的教授唐纳利创造“理解covid-19传输,通知控制”,揭示了这一过程中的一些光,比作挑战,‘拼凑一个谜’。

使用先前爆发所获得的知识,模型制作者的统计数据相结合和公式来估计疫情的发展,除了其它参数,如“病死率” - 疾病的死亡谁病例或比例。这种估计不是简单的病原体特征的巨大多样性,这不仅是因为, - 即使当中一个组,如冠状病毒。

例如,导致严重的临床疾病感染的所有情况下突然引起急性呼吸综合征病毒(SARS冠状病毒,于2003年确定)。相比之下,与SARS-COV-2(负责当前流行的病毒)感染多无症状。重要的是,它出现个人可以将病毒传播给其他人,而无症状(或在症状前阶段),使得它更难控制。此外,这使得它更有挑战性的估计参数,如感染致死率,作为无症状病例数 - 一个棘手的统计辨别 - 分析期间也必须考虑在内。

如图所示的动画,也有描述,通过感染人群的个人和传播中如何进步许多重要参数;每个可以帮助知识,告知决策者的决策。例子包括潜伏期 - 用于确定如何隔离的长期应持续 - 和r0,基本再生数。这个指标,它代表感染的平均数量可能会从一个完全易感人群单一的感染者由于传输产生的,已被用于评估感染的风险和整个通知策略的当前流行病 - 为任何人谁是调谐到的一个英国政府的每日简报会知道。

估计这些参数时科学家面对的冲突数据,如那些从其他国家被进一步复杂化。在动画中讨论,“它的关键是要了解,如果这是由于其他疾病,不同的医疗保健服务,或者接近检测。”

沿着医院的工作人员,护理人员,送货司机和更多的人,科学家一直在战斗前线再次冠状病毒 - 不仅是寻找一个疫苗和潜在的治疗方法,但分析数据,估计参数和运行这让我们对模型就如何最好地控制流感大流行的决策。

新的 牛津火花动画推出6 2020年8月,与教授创建。 ChriSTl的唐纳利, 在要玩就玩最好的应用统计系教授伦敦帝国学院的统计流行病学教授。她是副主任 MRC中心全球传染病分析.

Scottish Higher results are out today

通过 教授路易斯·海沃德,教育,格拉斯哥大学的部门和 教授乔·安妮·贝尔德,教育部门,要玩就玩最好的

我们不是生活在正常时期。与世界上许多国家一样,苏格兰也不得不取消了考试,并依赖于老师的判断。谁工作太辛苦,谁已经在这样困难的情况下取得了这么多的年轻人和他们的老师是值得赞赏的。这种突然的变化放在考试委员会的压力也必须承认。他们不得不产生,试验和测试,然后实施新的系统在几个月内时,通常这样的变化需要很多年。

今天苏格兰各地的年轻人会接受他们的考试成绩。他们着急,因为这些结果是高风险。未来的机会,例如访问特定的大学或学院的课程或就业是有限的,考试结果表示苏格兰选择敞开大门对这些机会的方式。它可能不会有太大的安慰今年的年轻人但是对于前几代的赌注甚至更高。在意味着门关检查效果不理想。在苏格兰的教育体系已经更加灵活,并提供替代路线,如大范围的由苏格兰的大学提供了机会。 

每年在苏格兰的检查结果证明争议。如果结果改善,标准必须下降;如果结果下降,教育体系失败。很少或真 

然而,每年在苏格兰的检查结果证明争议。如果结果改善,标准必须下降;如果结果下降,教育体系失败。很少或者是真实的。然而,评估任何的方法,把影响是对个人和家庭如此显著应该,也,来下显著审查。 ,力求日粮机会的任何系统的性质将总能获得一些很高兴和其他人感到失望的情况。这件事发生在去年一年,将在今年发生。

教师评价有许多赞扬它 - 老师能够收集证据更多的课程,知道年轻的人,是能够收集证据随着时间的推移而不是单个快照。然而,特别是当赌注是很高的,教师评价也面临着挑战。有老师的判断是一致的,不仅是一所学校内,但横跨在全国每所学校是国际上各国的一大挑战。该系统是公平的,老师的判断要一致全国性。 

教师的专业判断节制是一个全国性的质量保证体系,确保平价的一部分。没有节制,今年的结果可能不仅是不一致的,他们可能已经过于慷慨。这是我们从教师的预期研究中得知。那今年的年轻人的后果已经非常有害的,如果这已成为被称为年度,结果虚高。有研究证据指向在老师的判断,涉及到性别,阶级和能力的差异。至关重要的是,适当注意那些以确保青少年得到公平的对待。

没有评估的方法是完美的。外部考试适合一些年轻人谁的压力茁壮成长 - 其他人要玩就玩最好的平台压力难以承受和难以应付。对考试当天关闭一天,您的结果可能有所不同显著。

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考试是在什么他们可以测量和国际普遍导致课程的缩小和有限的学习方法和教学的限制。显著大量的时间在4 5,6年都花在排练考试,可以成为略多于历届试题,预赛和无尽的测试,让年轻人感到不满和无私。考试成为目的本身,如果它是在考试的学习只在乎。

学习在21ST 世纪要求不止于此。真是年轻人的未来一样重要依靠自己的能力协作,勇于创新,因为它在他们的解决二次方程能力增加价值的社会。它不是任/或问题。这两个关系。我们的资历系统需要改变以应对我们未来的公民最重要的。教师的专业判断将在新的系统中至关重要的作用。

今年,和往年一样,一些年轻人就不会得到他们如此希望的结果。认识到系统的速度比可能已经希望到covid-19响应不得不改变,SQA将提供比已经在过去几年的情况更加开放的上诉过程中。这只是。上诉过程中提供,其中与每个证据的情况下可以重新考虑和决定审查的空间。其中进一步的证据指出,需要改变一个档次,改变将会作出修改。 SQA应该和已经承诺这样做。

今年,和往年一样,一些年轻人就不会得到他们如此希望的结果。认识到系统的速度比可能已经希望到covid-19响应不得不改变,SQA将提供比已经在过去几年的情况更加开放的上诉过程中。这只是

然而,与往年一样,即使在吸引一些年轻人将继续失望。这是一个系统,未来的机会有竞争力,因为它们数量有限的性质。公众信心的资格制度是今年的学生至关重要。作为一个国家,我们应该为我们的年轻人珍惜自己的努力和取得的成就,而不是寻求比我们问往年系统的要求,今年的资格制度更多。这样做将危及我们寻求支持,很年轻的人的奖的公信力。

教授海沃德和贝尔德是独立的学者(教育教授)并没有代表他们的机构发言。他们是一些咨询小组,其中包括SQA的资格评审委员会的成员,但不是雇员,并不代表SQA发言。

Doctor putting on a glove to prevent 新冠病毒 contamination

新的AI测试识别covid-19在急诊室一小时内

黎明欣斯利 | 2020年7月27日

传染病和临床机器学习在要玩就玩最好的的专家已经开发出可在患者迅速屏幕covid-19在紧急情况部门到达人工智能实验,以及 预印纸 已出版了其有效性。 

在“元老院”艾紧急情况部门,例如验血和生命体征的第一个小时内定期收集测试评估数据,以确定患者检测阳性的冠状病毒的机会。

目前,测试对于covid-19是由鼻子和咽喉拭子的分子分析,称为聚合酶链反应(PCR)。然而,这通常有12-48小时的周转时间,并需要专门的设备和工作人员。

新要玩就玩最好的研究开发的AI,让一个病人的covid-19状态的接近实时的预测。

该团队由安德鲁博士索乌坦,一个NIHR学术临床研究员约翰·拉德克利夫医院,与教授的“人工智能医疗保健公司的实验室加入大卫·克利夫顿内主导 生物医学工程牛津研究所的,和教授大卫·艾尔 牛津大数据学院

自三月份以来的研究已经运行并开始通过开发培训了来自确诊病例数据和大流行前的控制,以检测细微差异的机器学习算法。人们希望这些算法将允许确定具有患病的风险水平。

SARS-CoV的-2感染的早期临床过程可能是困难的,从其他未分化的医疗演示到医院来区分

预印文章 解释:“SARS-CoV的-2感染的早期临床过程可能是困难的,从其他未分化的医疗演示到医院进行区分,但是病毒特异性实时聚合酶链反应(RT-PCR)测试具有有限的灵敏度和最多可能需要48小时操作的原因。

“在这项研究中,我们开发了两个早期检测模型来识别covid-19使用通常在一小时内可定期收集数据(实验室检查,血气和生命体征)在115394所紧急情况介绍和72310次入院治疗。”

经过训练之后,算法必须评估其精确度,和两个早期检测模型考验的真正的医院环境。现在结果已经发表在 预印本.

对于NHS有用的工具

研究人员正在努力迅速审判的元老院的AI作为NHS临床上有用的工具。

索乌坦博士说,在入院识别covid-19早期是维持感染控制和及时提供照顾病人的健康至关重要。

“直到我们确认患者为负,我们必须采取额外的预防措施对患者的冠状病毒的症状,这是很常见的。在元老院艾优化,快速给高可信度负的成绩,安全排除了该前门covid-19,并通过医院保持流动。

‘验血患者接受入院通常在一小时内可用,并且有大量的数据点的算法可以使用 to distinguish Covid-19 from a wide variety of other illnesses. Be原因 of the advanced electronic records sySTems at 要玩就玩最好的 Hospitals (OUH), we’ve been able to train our algori日ms using rich clinical data from 115,000 visits to A&E.

验血患者接受入院通常在一小时内可用,并且有大量的数据点的算法可以使用

“当我们测试的元老院艾未未的光临OUH的紧急部门在四月的最后一周和5月的第一周,所有患者的数据,它准确地预测患者的covid状态超过90%的时间“。

该 AI teST was validated by applying it to all patients presenting to A&E and admitted across the four OUH hospital sites between 日e 20 April 和 6 May.

Results showed that the Emergency Department Model correctly predicted the 新冠肺炎 status of patients 92.3% of the time, across the 3,326 patients coming to A&E in the two week teST period, 和 the 招生 Model was correct 92.5% of the time for 日e 1,715 patients admitted.

索乌坦博士继续说:“接下来的步骤是在临床工作流程部署我们的AI并在实践中评估其作用。

“我们的AI的优势是它现有的临床护理路径内适应,并与现有的实验室设备工程。这种手段缩放它可能是相对快速和便宜。

“我希望我们的AI可有助于保持病人和工作人员安全的同时等待擦拭测试的结果。”

大卫·克利夫顿在工程科学系临床机器学习,教授补充说:“我们的许多前线工作打临床同事covid-19,在医疗保健数据科学家的AI通过构建工具来帮助护理起到一定的支撑作用为患者。在要玩就玩最好的医院和临床的AI团队之间的独特的生态系统为我们提供了一个很好的机会,有助于对抗冠状病毒的国际努力。 

在要玩就玩最好的医院和临床的AI团队之间的独特的生态系统为我们提供了一个很好的机会,有助于对抗冠状病毒的国际努力

“这个项目由临床合作者博士发起安德鲁索乌坦是什么可以做一个很好的例子,在很大的步伐,快速跟踪技术的发展,以帮助在当前流行 - 并增加该国的医疗保健弹性系统为未来的任何事件“。

我们希望这些技术的发展,也将告知临床队未来大流行的早期阶段,适当的公共卫生措施加快执行工作。

Microscope

从s的一项新研究:CORT演示了一种简单,廉价的方式使用,以确定结直肠癌分子分型的AI深学习数字化病理学技术。

了解癌症的分子亚型正在成为诊断过程中的一个重要组成部分,因为它可以帮助医生更好地了解病人的预后,确定最佳的操作过程中进行治疗,并帮助研究人员设计新的,更高效,精确的治疗。

结肠直肠癌(CRC)目前有被识别其RNA表达谱的基础上,使用RNA分析四种已知的分子亚型。但RNA分析的过程是昂贵的,技术上的挑战,它需要一个专家来解释数据,以确定亚型。为了更有效地,廉价地确定患者的CRC的分子亚型,有必要使用上的肿瘤更容易获得的数据和分类基于自动化技术其亚型。

在癌症诊断数据的一个普遍的来源是图像,诸如癌症的显微解剖的组织学图像。几乎所有大肠癌患者已经有了肿瘤由病理学家检查作为其标准护理的一部分的样本。

Tumour images under microscope

字幕:图像信息可被用于预测患者肿瘤样品的分子分类的颜色,使用状态的最先进的深学习模型在病理学。

A new paper published by Dr Korsuk Sirinukunwattana, Dr Enric Domingo, Prof Viktor H Koelzer & Prof Jens Rittscher from the Stratification in Colorectal 癌症 consortium (S:CORT), has demonSTrated the potential for using 日ese images to determine molecular subtype.

通过深学习神经网络的训练,使用超过1,000个肿瘤样本中,研究小组要玩就玩最好的平台,AI进行培训单独使用图像的四个分子亚型之间的区别。

通常情况下,组织学图像是如何结直肠癌已经发展适度指标,目前还没有办法确定仅由人眼肿瘤的分子亚型,没有做对肿瘤样本的基因资料。然而,这项新的研究表明,技术可以被训练识别分子亚型间的微小形态 - 分子差异。

这种新的概念,称为基于图像的共识分子亚型(imcms),将允许图像通过与形态学瓦级别的预测,分子的功能和结果数据的关联进行解释。

此外,本研究还表明,AI能够这在以前是无法分类通过RNA表达谱的标准过程的样品的分子亚型分类。它也提供了每种亚型的肿瘤中的空间分布的信息。

这种人工智能技术将会对CRC的分子亚型分类的标准化产生巨大的影响。它打开了新的机会,创造简单,廉价和可靠的方式来快速分层患者的结肠直肠癌,并减少了对专科输入并不总是立即可用的需求。

它有潜力揭示新的途径CRC亚型分类翻译成临床实践和在低资源设置分子层面的提高可用性,帮助作出准确的癌症诊断和适当的治疗给大家更方便。

关于S:CORT和研究人员

有关大肠癌财团(S:CORT)分层更多信息,请点击这里。

CORT程序和癌症基因组图谱(TCGA):用于该研究的样品由S收集。在S:CORT财团是由MRC和CRUK共同资助的医学研究理事会分层医学财团。这项工作是由美国国家卫生研究所(NIHR)要玩就玩最好的的生物医学研究中心的进一步支持。

这项研究是由教授蒂姆·莫恩构思了一个合资企业(部门肿瘤学),教授伊恩·汤姆林森(遗传学和分子医学研究所,爱丁堡),教授延斯rittscher(生物医学工程研究所)和教授维克托·^ h koelzer(大学 Hospital和苏黎世大学;肿瘤学名誉高级研究员临床,部门,要玩就玩最好的;)

S:CORT由团队医生,医疗保健专业人士,学者和英国各地的科学家组成,从牛津导致的教授。蒂姆·莫恩,并试图应用于尖端的分子诊断及病理组织学技术,以改善和定制大肠癌患者的治疗。

Contact tracing App on phone sitting on wall

博士米歇尔·肯德尔,高级研究员,要玩就玩最好的纳菲尔德医学系

测试和跟踪(TT)方案是在2020年5铺开在英国,第一上怀特岛(5可),然后全国范围(18-28月)。怀特的计划岛包括NHS联系跟踪应用程序的版本1。我们看了看是否怀特疫情的岛TT的推出后改变,如果岛上来自英国的可比地区的表现有什么不同。

采用公共卫生英格兰日报“案数”(正拭子),我们开发了一种方法来估计每天新感染人数 - 有一个滞后,因为人们很少能擦洗的一天,他们被感染。下面将图形显示支柱1(医院测试)在怀特的绿色小岛计数的情况下,我们估计在红每天新增感染数。新的感染者从四月中旬下降。有在四月底略有增加,可能增加的测试对5月5日的假象,但随后在感染明显减少 尽管增加了测试 不久后推出的TT。

App 1

图1怀特岛支柱用于从covid-19情况下的数据的新感染(红色)入射背计算估计1个数据的(绿色)

同样地,再现数r - 进一步感染每个感染者的原因的平均数 - 迅速岛上以下所示由下面红线TT发射减小:

Figure 2

图2小岛用于估计ř怀特支柱1点的数据(红色线),与置信区间一起的(灰色阴影)

但怎么怀特岛比其他地区?我们使用了各种方法,所有导致了同样的结论:完全不同的东西发生在怀特岛。发病率和r率比在可比时期内其他地区更为迅速下降。下图是“现报”的新医院的情况在不久的将来预期的数量。岛上有一个相当大的疫情四月至五月,位于“中间包”与其他地区的比较;由六月至七月就一马当先与案件数下降到不足一个星期,甚至当我们包括支柱2(社区测试)的情况。使用我们要玩就玩最好的平台,从三月至五月的怀特岛是英国跻身最差[R率(147满分150),但6月中旬它的定位最好的10号最大似然法。

Figure 3

图3支柱1点的数据示出了用于150地方当局量化r和入射的组合效应简单的“临近预报”;在红色显示白色的岛

我们已在此提供我们的分析 互动epinow-C19工具 它每天更新。它允许您查看每个150个地方当局的流行趋势,以找出成功和热点,包括在莱斯特,赫里福德郡和布莱克与达尔文最近浪涌。

怀特是惊人的小岛的成功,其流行的路线是从其他地区不同 - 一个统计上显著差异。证明TT程序是 原因 成功将需要排除所有其他可能的原因,为此,我们将需要更多的数据。岛上的疫情控制肯定需要进一步研究,因为它可能转换到其他地方和国家战略。 

如果TT确实会有影响,我们还需要分清哪些方面作用最大。是它在推出庞大的广告宣传?没人自我隔离了积极的测试结果后,更仔细地?在联系跟踪程序走在前面的病毒,他们感染别人面前的人建议检疫?如果是这样,是主要的人类接触追踪或经由该应用程序?顶级的研究结果表明163人通过人的跟踪服务,并通过1,188五月6-26日之间的应用程序跟踪。拼图的关键一块将是: 谁药检呈阳性的人,有多少已经自我隔离,因为他们一直接触,追查?我们希望有更多的数据很快就会提供这样我们就可以回答这些重要的问题。

covid-19发生和R推出的测试和跟踪程序后怀特岛下降。 肯德尔 。可作为预发行的上提前预览 medrxiv