UNAIDS发布了2013年全球HIV流行报告

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UNAIDS发布了2013年全球HIV流行报告。

在2013年全球艾滋病简要概况中提到了2013年全球HIV流行简要概括。

现在UNAIDS就发布了2013年全球HIV流行报告完整版。

2013年全球HIV流行报告主要报道了2013年全球HIV流行的主要情况，接受抗逆转录病毒治疗的人数，以及AIDS直接或间接导致的死亡人数，以及儿童HIV感染及死亡情况。

此次报告发布的是2012年的数字和情况。

可惜缺少中国的数字。

下载地址：

2013年全球HIV流行报告：http://www.400gb.com/file/31797193

全球HIV流行数字：http://www.400gb.com/file/31797137
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皮肤病患病率高，影响全球1/3的人口，造成重大的医疗负担。深度学习可以通过神经网络处理皮肤图像进行预测来优化医疗保健工作流程。深度学习研究的一个重点是通过皮肤病变分类检测癌症，但是皮肤病有超过 2000 种疾病，这些疾病人工智能应用较少。其中研究最多的疾病是痤疮、银屑病、湿疹、玫瑰痤疮、白癜风、荨麻疹。AI在诊断这些疾病时具有高度特异性和不同的敏感性。AI诊断痤疮（94%)、红斑痤疮 (94%)、湿疹 (93%) 和银屑病 (89%) 的准确性较高。银屑病（93–100%）、湿疹（88%）和痤疮（67–86%）的严重程度分级准确度最高。但是目前的AI研究仍存在某些局限性。 COVID-19 大流行加速了医疗保健的数字化，导致了「大数据」的积累，所谓「大数据」不仅因为其数量巨大，而且还因为其复杂性和多样性。此类数据的可用性和计算能力的进步为利用人工智能 (artificial intelligence，AI) 彻底改变医疗保健提供了独特的机会。 机器学习 (Machine learning，ML) 是人工智能的一个子领域，它使用计算模型根据训练数据集执行智能预测，无需直接人工干预。近年来，深度学习 (deep learning，DL) 已成为 ML 领域使用最广泛的计算方法。深度学习受人脑信息处理模式的启发，基于从大数据中学习的多层人工神经网络。一般来说，深度学习研究中使用 3 种类型的数据集：训练、验证和测试。训练数据集用于派生深度学习模型，其中算法被「拟合」以执行特定功能。然后使用验证数据集来评估模型的性能，同时微调其架构。测试数据集提供了模型的最终评估。 人们对深度学习医学应用的兴趣主要集中在放射、眼科、病理学和皮肤病学领域。皮肤科在使用深度学习增强疾病诊断和严重程度评估方面具有巨大的潜力，可以提高医疗保健效率并降低成本。深度学习研究的一个主要焦点是协助临床医生根据图像诊断皮肤癌，荟萃分析发现 AI 诊断黑色素瘤的准确性与皮肤科医生的诊断相当。 本文介绍使用深度学习图像分析系统诊断和评估皮肤疾病严重程度最新进展。 结果 总体而言，AI研究最多的皮肤疾病是痤疮、银屑病、湿疹、玫瑰痤疮、白癜风和荨麻疹。最常见的皮肤病类别是炎症性、毛囊性、色素性和感染性疾病。 深度学习算法主要是为了疾病诊断而开发的，而不是严重性评估。诊断深度学习算法最常用于治疗痤疮、银屑病和湿疹。疾
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