Comment les marqueurs d'affinité sont-ils utilisés en diagnostic ?
Ils permettent de détecter des biomarqueurs spécifiques dans des échantillons biologiques.
Marqueurs biologiquesDiagnostic médical
#2
Quels types de maladies peuvent être diagnostiqués avec ces marqueurs ?
Ils sont utilisés pour des maladies comme le cancer, les infections et les maladies auto-immunes.
Maladies néoplasiquesInfections
#3
Les marqueurs d'affinité sont-ils spécifiques à certaines populations ?
Oui, leur efficacité peut varier selon les groupes ethniques et les facteurs génétiques.
GénétiqueÉpidémiologie
#4
Peut-on utiliser des marqueurs d'affinité pour le dépistage précoce ?
Oui, ils sont souvent utilisés pour le dépistage précoce de cancers et d'autres maladies.
DépistageCancer
#5
Quel est le rôle des marqueurs d'affinité dans les tests de laboratoire ?
Ils facilitent l'identification précise des pathogènes ou des biomolécules dans les échantillons.
Tests de laboratoirePathogènes
Symptômes
5
#1
Les marqueurs d'affinité peuvent-ils indiquer des symptômes ?
Indirectement, ils aident à identifier des maladies qui présentent des symptômes spécifiques.
SymptômesMaladies
#2
Quels symptômes peuvent être associés à des marqueurs d'affinité ?
Des symptômes comme la douleur, la fatigue ou des anomalies biologiques peuvent être observés.
FatigueDouleur
#3
Les marqueurs d'affinité révèlent-ils des symptômes précoces ?
Oui, ils peuvent aider à détecter des symptômes avant qu'ils ne deviennent cliniquement apparents.
Symptômes précocesDiagnostic précoce
#4
Peut-on prédire des symptômes futurs avec ces marqueurs ?
Certaines études suggèrent qu'ils peuvent aider à prédire l'évolution des symptômes.
PrédictionÉvolution des maladies
#5
Les marqueurs d'affinité sont-ils liés à des symptômes psychologiques ?
Ils peuvent être associés à des maladies ayant des manifestations psychologiques, comme la dépression.
DépressionSymptômes psychologiques
Prévention
5
#1
Les marqueurs d'affinité peuvent-ils aider à la prévention des maladies ?
Oui, ils permettent d'identifier les individus à risque et de mettre en place des mesures préventives.
PréventionFacteurs de risque
#2
Comment les marqueurs d'affinité sont-ils utilisés en prévention ?
Ils sont utilisés pour le dépistage et la surveillance des populations à risque élevé.
DépistageSurveillance
#3
Peut-on réduire les risques de maladies avec ces marqueurs ?
Oui, en identifiant les risques, des interventions peuvent être mises en place pour réduire l'incidence.
Interventions préventivesIncidence
#4
Les marqueurs d'affinité aident-ils à éduquer le public ?
Oui, ils peuvent être utilisés pour sensibiliser le public aux risques de certaines maladies.
Éducation à la santéSensibilisation
#5
Quels programmes de prévention utilisent des marqueurs d'affinité ?
Des programmes de dépistage du cancer et de maladies infectieuses intègrent ces marqueurs.
Programmes de dépistageCancer
Traitements
5
#1
Les marqueurs d'affinité influencent-ils les choix de traitement ?
Oui, ils aident à personnaliser les traitements en fonction des caractéristiques de la maladie.
Traitement personnaliséOncologie
#2
Peut-on utiliser des marqueurs d'affinité pour surveiller le traitement ?
Oui, ils permettent de suivre l'efficacité des traitements en mesurant les biomarqueurs.
SurveillanceEfficacité du traitement
#3
Les marqueurs d'affinité sont-ils utilisés dans les essais cliniques ?
Oui, ils sont souvent utilisés pour évaluer l'efficacité des nouveaux traitements dans les essais.
Essais cliniquesEfficacité
#4
Quels traitements peuvent être guidés par des marqueurs d'affinité ?
Des traitements comme l'immunothérapie et la thérapie ciblée peuvent être guidés par ces marqueurs.
ImmunothérapieThérapie ciblée
#5
Les marqueurs d'affinité aident-ils à choisir des médicaments ?
Oui, ils peuvent aider à sélectionner des médicaments en fonction des caractéristiques moléculaires.
PharmacogénétiqueMédicaments
Complications
5
#1
Les marqueurs d'affinité peuvent-ils indiquer des complications ?
Oui, ils peuvent signaler des complications potentielles liées à certaines maladies.
ComplicationsMaladies
#2
Quelles complications peuvent être détectées par ces marqueurs ?
Des complications comme la progression de la maladie ou des effets secondaires des traitements.
Progression de la maladieEffets secondaires
#3
Les marqueurs d'affinité aident-ils à prévenir les complications ?
Oui, en identifiant les risques, ils peuvent aider à prévenir certaines complications.
Prévention des complicationsRisques
#4
Peut-on surveiller les complications avec des marqueurs d'affinité ?
Oui, ils permettent de surveiller l'évolution des complications au cours du traitement.
SurveillanceÉvolution
#5
Les marqueurs d'affinité sont-ils utiles en cas de complications graves ?
Oui, ils peuvent aider à évaluer la gravité des complications et à ajuster le traitement.
Complications gravesAjustement du traitement
Facteurs de risque
5
#1
Quels facteurs de risque sont associés aux marqueurs d'affinité ?
Des facteurs comme l'âge, le sexe, et des antécédents familiaux peuvent être associés.
Facteurs de risqueAntécédents familiaux
#2
Les marqueurs d'affinité peuvent-ils identifier des facteurs de risque ?
Oui, ils aident à identifier des biomarqueurs liés à des risques accrus de maladies.
BiomarqueursRisques
#3
Comment les facteurs de risque influencent-ils l'utilisation des marqueurs ?
Ils déterminent souvent la nécessité de tests spécifiques basés sur le profil de risque.
Profil de risqueTests spécifiques
#4
Les marqueurs d'affinité sont-ils influencés par des facteurs environnementaux ?
Oui, des facteurs comme l'exposition à des toxines peuvent affecter les niveaux de marqueurs.
Facteurs environnementauxToxines
#5
Peut-on modifier les facteurs de risque avec des marqueurs d'affinité ?
Oui, des interventions ciblées peuvent réduire les risques identifiés par ces marqueurs.
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School of Physical Science and Technology, ShanghaiTech University, Haike Road 100, Shanghai 200120, China.
University of Chinese Academy of Sciences, Beijing, China.
State Key Laboratory of Bioorganic and Natural Products Chemistry, Center for Excellence in Molecular Synthesis, Shanghai Institute of Organic Chemistry, Chinese Academy of Sciences, 345 Lingling Road, Shanghai 200032, China.
School of Physical Science and Technology, ShanghaiTech University, Haike Road 100, Shanghai 200120, China.
Center for Multifunctional Biomolecular Drug Design at the Interdisciplinary Nanoscience Center, Aarhus University, Gustav Wieds Vej 14, 8000 Aarhus C, Denmark.
Department of Chemistry, Aarhus University, Langelandsgade 140, 8000 Aarhus C, Denmark.
Center for Multifunctional Biomolecular Drug Design at the Interdisciplinary Nanoscience Center, Aarhus University, Gustav Wieds Vej 14, 8000 Aarhus C, Denmark.
Department of Chemistry, Aarhus University, Langelandsgade 140, 8000 Aarhus C, Denmark.
State Key Laboratory of Bioorganic and Natural Products Chemistry, Center for Excellence in Molecular Synthesis, Shanghai Institute of Organic Chemistry, Chinese Academy of Sciences, 345 Lingling Road, Shanghai 200032, China.
State Key Laboratory of Bioorganic and Natural Products Chemistry, Center for Excellence in Molecular Synthesis, Shanghai Institute of Organic Chemistry, Chinese Academy of Sciences, 345 Lingling Road, Shanghai 200032, China.
University of Chinese Academy of Sciences, Beijing, China.
State Key Laboratory of Bioorganic and Natural Products Chemistry, Center for Excellence in Molecular Synthesis, Shanghai Institute of Organic Chemistry, Chinese Academy of Sciences, 345 Lingling Road, Shanghai 200032, China.
University of Chinese Academy of Sciences, Beijing, China.
Department of Chemistry and the State Key Laboratory of Synthetic Chemistry, The University of Hong Kong, Laboratory for Synthetic Chemistry and Chemical Biology of Health@InnoHK, Pokfulam Road, Hong Kong SAR, China.
Department of Chemistry and the State Key Laboratory of Synthetic Chemistry, The University of Hong Kong, Laboratory for Synthetic Chemistry and Chemical Biology of Health@InnoHK, Pokfulam Road, Hong Kong SAR, China.
Natural language processing (NLP) is an area of artificial intelligence that applies information technologies to process the human language, understand it to a certain degree, and use it in various ap...
Owing to the rapid progress of natural language processing (NLP), the role of NLP in the medical field has radically gained considerable attention from both NLP and medical informatics. Although numer...
We explore the literature on potential NLP products/services applied to various medical/clinical/healthcare areas....
This paper introduces clinical applications (bedside applications), in which we introduce the use of NLP for each clinical department, internal medicine, pre-surgery, post-surgery, oncology, radiology...
These results contribute to discussions regarding potentially feasible NLP applications and highlight research gaps for future studies....
Pandemic diseases such as plague have produced a vast amount of literature providing information about the spatiotemporal extent, transmission, or countermeasures. However, the manual extraction of su...
The vast and ever-growing volume of electronic health records (EHR) have generated a wealth of information-rich data. Traditional, non-machine learning data extraction techniques are error-prone and l...
Post marketing safety surveillance depends in part on the ability to detect concerning clinical events at scale. Spontaneous reporting might be an effective component of safety surveillance, but it re...
Natural language processing (NLP) describes the broad field of artificial intelligence by which computers are trained to understand and generate human language. Within healthcare research, NLP is comm...
Radiological reports are a valuable source of information used to guide clinical care and support research. Organizing and managing this content, however, frequently requires several manual curations ...
Natural language processing (NLP) is increasingly being used to extract structured information from unstructured text to assist clinical decision-making and aid healthcare research. The availability o...
We created 200 synthetic clinic letters based on hospital outpatient consultations with epilepsy specialists. The letters were double annotated by trained clinicians and researchers according to agree...
The overall inter-annotator agreement (IAA) between the two sets of annotations produced a per item F1 score of 0.73. Validating ExECTv2 using the gold standard gave an overall F1 score of 0.87 per it...
The synthetic letters, annotations, and annotation guidelines have been made freely available. To our knowledge, this is the first publicly available set of annotated epilepsy clinic letters and guide...
Natural language processing includes a variety of techniques that help to extract meaning from narrative data. In healthcare, medical natural language processing has been a growing field of study; how...
Patients with Parkinson's disease (PD) encounter a variety of speech-related problems, including dysarthria and language disorders. To elucidate the pathophysiological mechanisms for linguistic altera...
We enrolled 53 PD patients with normal cognitive function and 53 HC, and assessed their spontaneous speech using natural language processing. Machine learning algorithms were used to identify the char...
PD patients were found to speak less morphemes on one sentence than the HC group. Compared to HC, the speech of PD patients had a higher rate of verbs, case particles (dispersion), and verb utterances...
Our results demonstrate the potential of natural language processing for linguistic analysis and diagnosis of PD....