Clinical decision support analysis of a microRNA-based thyroid molecular classifier: A real-world, prospective and multicentre validation study

Santos, Marcos Tadeu dos; Rodrigues, Bruna Moretto; Shizukuda, Satye; Oliveira, Andrei Félix; Oliveira, Mauro Dal Secco de; Figueiredo, David Livingstone Alves; Melo, Giulianno Molina de; Silva, Rubens Adão; Fainstein, Claudio; Reis, Gerson Felisbino dos; Corbo, Rossana; Ramos, Helton Estrela; Camacho, Cleber; Vaisman, Fernanda

doi:10.1016/j.ebiom.2022.104137

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“…Of these, three papers were published in the Journal of the American Medical Informatics Association, two each in BMC Health Services Research and Applied Clinical Informatics, and one each in BMC Medical Informatics and Decision Making, eBioMedicine, JMIR Perioperative Medicine, and Open Forum Infectious Diseases. classifier test for a precision endocrinology [11]. Clinical settings for implementation or investigation of CDS systems included critical care, primary care, hematology and oncology, anesthesiology, pediatrics, and infectious diseases.…”

Section: Resultsmentioning

confidence: 99%

Advances in Clinical Decision Support Systems: Contributions from the 2022 Literature

Lehmann,

Subbian

2023

Yearb Med Inform

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Objective: To summarize significant research contributions published in 2022 in the field of clinical decision support (CDS) systems and select the best papers for the Decision Support section of the International Medical Informatics Association (IMIA) Yearbook 2023. Methods: A renewed search query for identifying CDS scholarship was developed using Medical Subject Headings (MeSH) terms and related keywords. The query was executed in PubMed in January 2023. The search results were reviewed in three stages by two reviewers: title-based triaging, followed by abstract screening, and then full text review. The resulting articles were sent for external review to identity best paper candidates. Results: A total of 1,939 articles related to CDS were retrieved. Of these, 11 articles were selected as candidates for best papers. The general themes of the final three best papers are (1) reducing documentation burden through in-line guidance for clinical notes, (2) clinician engagement for continuous improvement of CDS, and (3) mitigating healthcare-related carbon emissions using scalable and accessible CDS, respectively. Conclusion: The field of clinical decision support remains highly active and dynamic, with innovative contributions to a range of clinical domains from primary to acute care. Interoperability issues, documentation burden, clinician acceptance, and the need for effective integration into existing healthcare workflows are among the prominent challenges and areas of interest faced by CDS implementation efforts.

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Section: Resultsmentioning

confidence: 99%

Advances in Clinical Decision Support Systems: Contributions from the 2022 Literature

Lehmann,

Subbian

2023

Yearb Med Inform

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“…that employ miRNA profiles to diagnose certain types of tumors, such as thyroid nodules, are currently available. Nodules can be classified using miRNAs [20,21]. Further, the potential of miRNAs as biomarkers of neuroinflammation has been indicated because of their involvement in the inflammatory response associated with neurological disorders [22][23][24].…”

Section: Mirnas and Neurological Diseasesmentioning

confidence: 99%

miRNAs: Targets to Investigate Herpesvirus Infection Associated with Neurological Disorders

de Souza Carneiro,

Leon,

de Paula

2023

IJMS

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Herpesvirus is associated with various neurological disorders and a specific diagnosis is associated with a better prognosis. MicroRNAs (miRNAs) are potential diagnostic and prognostic biomarkers of neurological diseases triggered by herpetic infection. In this review, we discuss miRNAs that have been associated with neurological disorders related to the action of herpesviruses. Human miRNAs and herpesvirus-encoded miRNAs were listed and discussed. This review article will be valuable in stimulating the search for new diagnostic and prognosis alternatives and understanding the role of these miRNAs in neurological diseases triggered by herpesviruses.

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“…Além disso, a aplicação do aprendizado de máquina na área da saúde vai além da cardiologia. Santos et al (2022) descrevem uma análise de suporte à decisão clínica baseada em microRNAs para classificar doenças da tireoide. Essa abordagem oferece uma ferramenta valiosa para a identificação de doenças da tireoide de maneira precisa e eficaz.…”

Section: Diagnósticos Médicos Com Aprendizado De Máquinaunclassified

“…Além disso, Santos et al (2022) conduziram uma análise de suporte à decisão clínica com base em um classificador molecular de microRNA para a tireoide, oferecendo um exemplo de como a inteligência artificial pode auxiliar em prognósticos médicos em tempo real. Outra área importante é a cardiologia, onde Sengupta et al (2016) desenvolveram algoritmos de aprendizado de máquina para a análise de imagens cardíacas, permitindo previsões mais precisas e antecipadas de condições cardíacas.…”

Section: Prognósticos E Previsões Com Aprendizado De Máquinaunclassified

“…descrevem o desenvolvimento de um sistema de diagnóstico automático do ECG usando uma rede neural profunda, que demonstrou ser altamente preciso. Essa abordagem tem o potencial de acelerar o processo de diagnóstico e permitir um tratamento mais eficaz.Além disso, o aprendizado de máquina também está sendo aplicado na criação de classificadores moleculares, como o discutido porSantos et al (2022) em relação à tireoide. Esses classificadores podem auxiliar na identificação de doenças de forma mais precisa e rápida, proporcionando benefícios significativos para os pacientes.É importante mencionar que, à medida que o uso da inteligência artificial na medicina cresce, surgem desafios significativos.…”

unclassified

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Aprendizado De Máquina Na Medicina: Como Algoritmos De Aprendizado De Máquina Podem Ser Aplicados Em Diagnósticos Médicos, Prognósticos E Descoberta De Novos Tratamentos

Garzon,

Barbosa

2023

RECIMA21

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A aplicação de algoritmos de aprendizado de máquina na medicina representa uma revolução significativa no diagnóstico, prognóstico e descoberta de tratamentos médicos. Este resumo explora como esses algoritmos têm sido utilizados para melhorar a prática médica e promover avanços na área da saúde. O objetivo deste foi destacar a importância e as aplicações dos algoritmos de aprendizado de máquina na medicina, bem como resumir seus benefícios e desafios. A metodologia deste resumo envolveu uma revisão da literatura médica e científica, com foco nas principais pesquisas e tendências relacionadas ao uso de aprendizado de máquina na medicina. Foram analisados artigos e estudos que abordaram diagnósticos médicos, prognósticos e descoberta de tratamentos. O uso de algoritmos de aprendizado de máquina na medicina tem revolucionado a prática clínica, permitindo diagnósticos mais precisos, prognósticos personalizados e acelerado a descoberta de novos tratamentos. No entanto, desafios éticos, de privacidade e interpretação de dados continuam sendo importantes considerações. É fundamental que a comunidade médica e científica continue a explorar e aproveitar essa tecnologia de forma ética e responsável para melhorar a saúde global.

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Clinical decision support analysis of a microRNA-based thyroid molecular classifier: A real-world, prospective and multicentre validation study

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Advances in Clinical Decision Support Systems: Contributions from the 2022 Literature

Advances in Clinical Decision Support Systems: Contributions from the 2022 Literature

miRNAs: Targets to Investigate Herpesvirus Infection Associated with Neurological Disorders

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