【摘 要】
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目的:探究食物不耐受特异性IgG抗体与肠易激综合征关系的临床价值及可行性。方法:2020年1-11月收治肠易激综合征患者50例,作为观察组;选取同时期接受体检的健康者50例,作为对照组。检测两组食物不耐受特异性IgG抗体的阳性率,结合14种食物不耐受特异性调查,分析肠易激综合征的主要不耐受食物;并对患者开展剔除相应食物治疗方案,评价治疗效果。结果:观察组食物不耐受特异性IgG抗体阳性率较高,阳性程度在+Ⅱ级以上41例,并且部分患者有多种食物不耐受的情况,与对照组比较,差异有统计学意义(P<0.05)
【基金项目】
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遵义市科技局科研项目[遵市科合HZ(2020)156号]。
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目的:探究食物不耐受特异性IgG抗体与肠易激综合征关系的临床价值及可行性。方法:2020年1-11月收治肠易激综合征患者50例,作为观察组;选取同时期接受体检的健康者50例,作为对照组。检测两组食物不耐受特异性IgG抗体的阳性率,结合14种食物不耐受特异性调查,分析肠易激综合征的主要不耐受食物;并对患者开展剔除相应食物治疗方案,评价治疗效果。结果:观察组食物不耐受特异性IgG抗体阳性率较高,阳性程度在+Ⅱ级以上41例,并且部分患者有多种食物不耐受的情况,与对照组比较,差异有统计学意义(P<0.05)
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为挖掘患者治疗中诊断疾病指标变化特点,提出一种疾病辅助诊断模型(DAM_XGCN)。首先使用XGBoost预处理中西医指标数据,将指标诊断重要性排序结果可视化;其次将高等级指标及患者就诊时序信息输入到图卷积神经网络中进行训练。以三甲医院名医亲自记载近17年的临床医案为基础,得到一/二/三维乙肝小、大三阳指标组合的交/差集结果,该模型预测结果准确率达72%,比传统方法提高10%以上。DAM_XGCN模型不仅可有效学习中西医诊断指标间的复杂关联信息,辅助医生临床诊断,而且能追踪模型中各环节输出结果。
FAQ问答系统可基于用户提出的问题在标准问题集合中自动检索出一条或多条最相似的问题,并以该问题的标准答案作为解答。针对传统基于向量空间模型的方法只能表征文本浅层语义变化,以及BERT模型句对分类任务预测效率低等问题,提出一种基于Siamese-ELECTRA网络的FAQ检索式问答模型,将语义上相似问句的特征向量映射到相近的空间,基于向量距离公式快速计算语义相似性得分。同时,为了提升模型的鲁棒性和泛化能力,在训练模型时加入对抗训练算法FGM,对嵌入层参数矩阵进行梯度扰动;针对FAQ数据集通常只标注正样本导致
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