机器学习在流行病学中的应用进展

健康相关的人群数据收集和分析是流行病学研究的重要方面。近年来,随着大数据、互联网和云计算等领域的快速发展,人工智能逐渐进入流行病学研究者视野。越来越多的研究者尝试将人工智能算法应用于基因组测序和医学影像数据挖掘。人工智能在疾病诊断、风险预测等领域的应用范围迅速扩大。近年来,机器学习作为人工智能的一个分支,在流行病学研究领域的应用较为广泛。本文通过文献检索,针对机器学习在流行病学中应用的重点领域和前沿进展进行总结归纳,回顾机器学习发展的历史脉络,分析其在当下流行病学研究领域的经典案例和主要挑战,了解机器学习和人工智能算法目前的应用场景和未来的发展趋势,进而更好地发掘我国海量医学健康数据的流行病学研究价值。

生命早期不良暴露与子代视力异常的研究进展

近年来,儿童眼部疾病的防治已成为全球范围内广泛关注的公共卫生问题之一。由于遗传因素与环境因素均可影响子代视觉系统的形成,导致屈光不正、斜视、眼球震颤等视力异常情况出现。文章从孕期烟草暴露、微量元素暴露、妊娠期糖尿病、妊娠期高血压及孕期药物滥用等方面对生命早期暴露与子代视力结局的研究进行总结,旨在阐明生命早期不良暴露与子代视力结局的影响因素及其机制,为制定更有效的儿童青少年眼部疾病防治策略提供科学依据。