• 文献检索
  • 文档翻译
  • 深度研究
  • 学术资讯
  • Suppr Zotero 插件Zotero 插件
  • 邀请有礼
  • 套餐&价格
  • 历史记录
应用&插件
Suppr Zotero 插件Zotero 插件浏览器插件Mac 客户端Windows 客户端微信小程序
定价
高级版会员购买积分包购买API积分包
服务
文献检索文档翻译深度研究API 文档MCP 服务
关于我们
关于 Suppr公司介绍联系我们用户协议隐私条款
关注我们

Suppr 超能文献

核心技术专利：CN118964589B侵权必究
粤ICP备2023148730 号-1Suppr @ 2026

文献检索

告别复杂PubMed语法，用中文像聊天一样搜索，搜遍4000万医学文献。AI智能推荐，让科研检索更轻松。

立即免费搜索

文件翻译

保留排版，准确专业，支持PDF/Word/PPT等文件格式，支持 12+语言互译。

免费翻译文档

深度研究

AI帮你快速写综述，25分钟生成高质量综述，智能提取关键信息，辅助科研写作。

立即免费体验

Potential Excessive Testing at Scale: Biomarkers, Genomics, and Machine Learning.

作者信息

Mandl Kenneth D, Manrai Arjun K

机构信息

Computational Health Informatics Program, Boston Children's Hospital, Boston, Massachusetts.

Department of Biomedical Informatics, Harvard Medical School, Boston, Massachusetts.

出版信息

JAMA. 2019 Feb 26;321(8):739-740. doi: 10.1001/jama.2019.0286.

DOI:10.1001/jama.2019.0286
PMID:30735228
原文链接:https://pmc.ncbi.nlm.nih.gov/articles/PMC7572222/
Abstract
摘要

相似文献

1
Potential Excessive Testing at Scale: Biomarkers, Genomics, and Machine Learning.大规模潜在过度检测：生物标志物、基因组学与机器学习
JAMA. 2019 Feb 26;321(8):739-740. doi: 10.1001/jama.2019.0286.
2
A multi-marker approach to diagnosing autoimmune diseases.一种用于诊断自身免疫性疾病的多标志物方法。
MLO Med Lab Obs. 2015 Oct;47(10):44, 46.
3
ASCP Continues to Choose Wisely.美国临床病理学会持续践行明智选择。
Lab Med. 2019 Oct 10;50(4):331-332. doi: 10.1093/labmed/lmz071.
4
Machine Learning in Detection of Undiagnosed Celiac Disease.机器学习在未确诊乳糜泻检测中的应用
Clin Gastroenterol Hepatol. 2018 Aug;16(8):1354-1355.e1. doi: 10.1016/j.cgh.2017.12.022. Epub 2017 Dec 16.
5
Standardized Immunomonitoring: Separating the Signals from the Noise.标准化免疫监测：从噪声中分离信号。
Trends Biotechnol. 2018 Nov;36(11):1107-1115. doi: 10.1016/j.tibtech.2018.06.002. Epub 2018 Jun 29.
6
Setting clinical performance specifications to develop and evaluate biomarkers for clinical use.设定临床性能规范以开发和评估用于临床的生物标志物。
Ann Clin Biochem. 2019 Sep;56(5):527-535. doi: 10.1177/0004563219842265. Epub 2019 Apr 16.
7
Understanding and Improving Diagnostic Tests: The Clinician Perspective.理解和改进诊断测试：临床医生视角。
Neonatology. 2019;115(3):189-196. doi: 10.1159/000492777. Epub 2018 Dec 21.
8
High expectations for expectorations.对咳痰的高期望。
Harv Health Lett. 2006 Jun;31(8):7.
9
Predictive models of minimal hepatic encephalopathy for cirrhotic patients based on large-scale brain intrinsic connectivity networks.基于大规模脑内连接网络的肝硬化患者轻微肝性脑病预测模型。
Sci Rep. 2017 Sep 14;7(1):11512. doi: 10.1038/s41598-017-11196-y.
10
A wild bootstrap approach for the selection of biomarkers in early diagnostic trials.一种用于早期诊断试验中生物标志物选择的野生自助法。
BMC Med Res Methodol. 2015 May 1;15:43. doi: 10.1186/s12874-015-0025-y.

引用本文的文献

1
Utilizing digital predictive biomarkers to identify Veteran suicide risk.利用数字预测生物标志物识别退伍军人自杀风险。
Front Digit Health. 2022 Oct 18;4:913590. doi: 10.3389/fdgth.2022.913590. eCollection 2022.
2
Digital Biomarkers in Psychiatric Research: Data Protection Qualifications in a Complex Ecosystem.精神科研究中的数字生物标志物：复杂生态系统中的数据保护资质
Front Psychiatry. 2022 Jun 9;13:873392. doi: 10.3389/fpsyt.2022.873392. eCollection 2022.
3
Ethical Issues of Digital Twins for Personalized Health Care Service: Preliminary Mapping Study.

本文引用的文献

1
Medical Marketing in the United States, 1997-2016.美国的医疗营销，1997-2016 年。
JAMA. 2019 Jan 1;321(1):80-96. doi: 10.1001/jama.2018.19320.
2
Direct-to-Consumer Genetic Testing: The Implications of the US FDA's First Marketing Authorization for BRCA Mutation Testing.直接面向消费者的基因检测：美国食品药品监督管理局首次批准BRCA突变检测上市的影响
JAMA. 2018 Jun 19;319(23):2377-2378. doi: 10.1001/jama.2018.5330.
3
Cancer Screening, Overdiagnosis, and Regulatory Capture.癌症筛查、过度诊断与监管俘获
数字孪生在个性化医疗保健服务中的伦理问题：初步映射研究。
J Med Internet Res. 2022 Jan 31;24(1):e33081. doi: 10.2196/33081.
4
Creative Approaches for Assessing Long-term Outcomes in Children.评估儿童长期预后的创新方法。
Pediatrics. 2021 Jul;148(Suppl 1):s25-s32. doi: 10.1542/peds.2021-050693F.
5
Journalists' views on media coverage of medical tests and overdiagnosis: a qualitative study.记者对医疗检测和过度诊断的媒体报道看法：一项定性研究。
BMJ Open. 2021 Jun 1;11(6):e043991. doi: 10.1136/bmjopen-2020-043991.
6
Studying human-AI collaboration protocols: the case of the Kasparov's law in radiological double reading.研究人机协作协议：以放射学双人读片中的卡斯帕罗夫定律为例。
Health Inf Sci Syst. 2021 Feb 5;9(1):8. doi: 10.1007/s13755-021-00138-8. eCollection 2021 Dec.
7
Teasing out Artificial Intelligence in Medicine: An Ethical Critique of Artificial Intelligence and Machine Learning in Medicine.医学中的人工智能：对医学中人工智能和机器学习的伦理批判。
J Bioeth Inq. 2021 Mar;18(1):121-139. doi: 10.1007/s11673-020-10080-1. Epub 2021 Jan 7.
8
Are we ready for artificial intelligence health monitoring in elder care?我们是否已经准备好将人工智能用于老年人的健康监测了？
BMC Geriatr. 2020 Sep 21;20(1):358. doi: 10.1186/s12877-020-01764-9.
9
Non-Parametric Combined Reference Regions and Prediction of Clinical Risk.非参数联合参考区域与临床风险预测。
Clin Chem. 2020 Feb 1;66(2):363-372. doi: 10.1093/clinchem/hvz020.
10
Scientific challenges for precision public health.精准公共卫生面临的科学挑战。
J Epidemiol Community Health. 2020 Apr;74(4):311-314. doi: 10.1136/jech-2019-213311. Epub 2020 Jan 23.
JAMA Intern Med. 2017 Jul 1;177(7):915-916. doi: 10.1001/jamainternmed.2017.1198.
4
The Medicalization of Common Conditions.常见病症的医学化
JAMA Intern Med. 2016 Dec 1;176(12):1863. doi: 10.1001/jamainternmed.2016.6210.
5
Application of new cholesterol guidelines to a population-based sample.新胆固醇指南在基于人群样本中的应用。
N Engl J Med. 2014 Apr 10;370(15):1422-31. doi: 10.1056/NEJMoa1315665. Epub 2014 Mar 19.