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　　　　研究人员使用一种计算机生成的冠状动脉疾病评分（ISCAD）来全面分析冠心病。ISCAD评分结合了电子健康记录中数百种不同临床特征，包括生命体征、实验室测试结果、药物、症状和诊断。为了建立AI评分系统，他们在这项综合分析中，利用英国生物库、“我们所有人”研究计划和BioMe生物银行中604914人的电子健康记录对系统进行了机器学习训练。

随后，团队测试了这种深部脑刺激，是否能改善两名慢性不完全脊髓损伤患者的行走能力。结果显示，两名需要依靠辅助设备行走但仍有步态问题的患者，在10米和6分钟的步行测试中行走能力都得到了改善。当与康复治疗结合时，即使关闭深部脑刺激，患者的康复效果仍能持续。

　　　　科研团队通过改进编码模型、引入冗余核苷酸和设计索引技术，实现MRI数据可靠归档和检索。基于此，团队将编码任务分解成多个子任务，并分配多个CPU进行并行计算，实现编码速率提高。科研团队共测试人体MRI数据72GB，仅用9个小时就完成编码。团队据此预测，1TB量级数据可以在120小时内完成编码。