ผลการตรวจทางเซลล์พยาธิวิทยาในการล้างหลอดลมจากผู้ป่วย COVID-19

ข้อมูลการวิเคราะห์ สล็อต ระดับเซลล์ของการล้าง bronchoalveolar lavage (BAL) ในผู้ป่วย COVID-19 มีจำกัด การศึกษาบางชิ้นได้อธิบายถึงการเพิ่มขึ้นของเปอร์เซ็นต์ของลิมโฟไซต์หรือพลาสมาไซโตซิสที่เจริญงอกงาม รายงานบางฉบับระบุถึงความสำคัญของการทดสอบระดับโมเลกุลในตัวอย่าง BAL เพื่อยืนยันโรคปอดบวมจากเชื้อโควิด-19 ในผู้ป่วยที่สงสัยว่าเป็นอย่างสูงในทางคลินิกซึ่งมีผลการกวาดช่องจมูกเป็นลบติดต่อกัน นอกเหนือจากลิมโฟไซต์ที่ผิดปกติในเลือดส่วนปลายแล้ว ยังมีรายงานการค้นพบทางสัณฐานวิทยาของลิมโฟไซต์ผิดปรกติใน BAL ในผู้ป่วยเพียงไม่กี่ราย วัตถุประสงค์ของการศึกษานี้คือเพื่ออธิบายลักษณะเฉพาะของ cytopathic ที่ระบุ ข้อมูลใด ๆ ที่นำเสนอในที่นี้เป็นคำอธิบายและมีวัตถุประสงค์เพื่อกระตุ้นการวิจัยเพิ่มเติม มีการประเมินลักษณะทั่วไปสามประการในแต่ละตัวอย่าง: การเปลี่ยนแปลงเชิงปฏิกิริยา การเปลี่ยนแปลงทางพยาธิวิทยาที่เกี่ยวข้องกับไวรัส และจำนวนเม็ดเลือดขาวต่างกัน เก็บตัวอย่างสิบเจ็ดตัวอย่าง ตัวอย่างทั้งหมดมีค่าเป็นลบสำหรับความร้ายกาจ โดยมีพื้นหลังการอักเสบ 

ประการที่สาม ข้อมูลการฝึกอบรมสามารถเปลี่ยนแปลงอย่างมีกลยุทธ์เพื่อให้แบบจำลองทั่วโลกคาดการณ์ไม่ถูกต้อง ตัวอย่างเช่น โมเดลทั่วไป เช่น ตัวเข้ารหัสอัตโนมัติแบบแปรผัน สามารถใช้เพื่อสร้างข้อมูลตัวแยกประเภทปลอม [ 15 ] แม้ว่าการอัปเดตในเครื่องอาจดูเหมือนว่าจะปรับปรุงประสิทธิภาพตามวัตถุประสงค์ แต่ประสิทธิภาพของตัวแยกประเภทแบบรวมอาจลดลงอย่างรวดเร็ว อย่างไรก็ตาม ในลักษณะเดียวกับที่ตัวแบบปฏิปักษ์เหล่านี้สามารถสร้างข้อมูลปลอมได้ โมเดลที่เป็นปฏิปักษ์ก็สามารถใช้เพื่อป้องกันการโจมตีจากฝ่ายตรงข้ามได้พร้อมกัน [ 16 ] แนวทางที่สองคือ โมเดลที่รวบรวมไว้จะได้รับการตรวจสอบภายในเครื่องเพื่อให้แน่ใจว่าจะหลีกเลี่ยงทริกเกอร์ที่เป็นปฏิปักษ์

บทสรุป การถือกำเนิดของการเรียนรู้เชิงลึกได้สันนิษฐานว่าจำเป็นต้องรวมข้อมูลจำนวนมหาศาลอย่างเพียงพอเพื่อฝึกแบบจำลอง อย่างไรก็ตาม การรวมข้อมูลในหลายสถาบันยังคงเป็นงานที่ยากลำบาก เนื่องจากปัญหาที่เกี่ยวข้องกับการแบ่งปันข้อมูล เช่น ทรัพย์สินทางปัญญา การทำงานร่วมกันที่ไม่ดี และความเป็นส่วนตัว การเรียนรู้แบบสหพันธรัฐยังคงเป็นแนวทางที่ดีในการแก้ปัญหาความต้องการที่เพิ่มขึ้นในการแสดงความซับซ้อนของชุดข้อมูลอย่างเพียงพอโดยไม่มีข้อผิดพลาดในการแบ่งปันข้อมูล เราเน้นตัวอย่างตามกรณีซึ่งใช้การเรียนรู้แบบสหพันธรัฐเพื่อเพิ่มประสิทธิภาพของแบบจำลองการวินิจฉัย AKI ในพื้นที่ที่ค่อนข้างหลากหลายใน Mount Sinai Healthcare System ในที่สุด, เรานำเสนอปัญหาที่เราคาดว่าจะเป็นที่แพร่หลายมากขึ้นเนื่องจากการเรียนรู้แบบสหพันธรัฐจะแพร่หลายมากขึ้นตลอดจนแนวทางแก้ไขปัญหาอันล้ำสมัยที่เกี่ยวข้องกับปัญหาเหล่านี้ การเรียนรู้แบบสหพันธรัฐยังคงเป็นโซลูชันที่มีแนวโน้มดีในการพิจารณาความหลากหลายของข้อมูลในพื้นที่ที่เพิ่มมากขึ้นของยาวินิจฉัยโรค