XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System主题词
德温特世界专利索引 - AMiner
使用在线列表和工具 可以使用扩展、相邻或索引在线命令来获取可搜索主题词列表以及当前帖子数。这些主题词可能包括标题词、标题词和摘要词，因此可能包括本手册中未收录的词。除非另有说明，否则搜索将包括所有类别的词（即所有词都在基本索引中），或者搜索可能仅限于特定字段，例如标题词。适当时可使用截断。
以基因编辑专利为重点的案例研究
技术预测研究是掌握技术发展趋势、为科研管理提供决策支持不可或缺的手段。对于专利文献而言，其并未提供关键词信息，使得基于关键词的技术预测方法在揭示特定领域的研究内容和隐藏主题方面存在一定的局限性。为了更好地体现专利中的技术信息，本文结合主题分析与社会网络分析对基因编辑技术的发展趋势进行了研究。首先，从Derwent Innovations Index中收集基因编辑技术专利数据。其次，采用文本挖掘软件绘制主题词网络图，结合逆文档频率（IDF）构建加权邻接矩阵，并利用社会网络分析获得技术主题词的中心度。最后，通过识别基因编辑的核心主题、凸显主题和新兴主题，探究基因编辑技术的技术趋势，并得到一些有意义的结论。基于分析结果，本研究发现基因编辑技术的发展受到伦理、法律、细胞污染等因素的制约。此外，未来的研究方向将更加倾向于优化基因编辑技术的安全性和效率。
最初发表于：Faes, Livia；Sim, Dawn A；van Smeden, Maarten；Held, Ulrike；Bossuyt, Patrick M；Bachmann, Lucas M (2022)。人工智能和统计学：只是新酒袋里的旧酒？数字健康前沿，4:833912。DOI：https://doi.org/10.3389/fdgth.2022.833912
我们目睹了医学文献中使用人工智能 (AI) 及其分支机器学习 (ML) 方法的科学研究大幅增加。最近一项比较医疗专业人员与人工智能的分类表现的系统评价检索了自 2012 年 1 月以来发表的 20,000 多条研究报告记录。仅在 2020 年，医学电子数据库中就发现了 7,000 多条新记录 (1)。只需使用 1986 年推出的医学主题词 (MeSH)“人工智能”搜索 Medline 数据库，我们就会发现过去二十年记录数量持续增加 (图 1)。仅在 Medline 中，目前用该术语索引的记录总数就高达 120,000 条。阅读这些论文时，除了庞大的数量之外，还发现几个问题。
医疗保健中的人工智能技术与同情心：系统范围审查
材料和方法：遵循乔安娜·布里格斯研究所方法论的五个步骤进行系统范围界定审查。范围界定审查的呈现方式符合 PRISMA-ScR（系统评价的首选报告项目和范围界定审查的荟萃分析扩展）。资格标准根据从文献中开发的 3 个概念构造（AI 技术、同情心、医疗保健）定义，并由医学主题词 (MeSH) 和电子搜索的关键词提供信息。证据来源是 Web of Science 和 PubMed 数据库，2011-2022 年以英语发表的文章。使用纳入/排除标准按标题/摘要筛选文章。提取的数据（作者、出版日期、文章类型、医疗保健的目的/背景、关键相关发现、国家）
脑机接口：神经科学的进展和
摘要目的:展示近年来该领域的研究动态。方法论：这是对更广泛出版物的叙述性评论。在 Pubmed 数据库和虚拟健康图书馆 (VHL) 中进行了搜索。使用了健康科学描述符（DeCS）和医学主题词（MeSH）：“脑机接口”、“神经系统”、“大脑”和“神经科学”。其中包括 2017 年至 2022 年期间以葡萄牙语和英语发表的有关脑机接口进展的文章。结果：共找到17篇符合纳入标准的文章，均为英文。研究表明，重大进展可用于身体、运动和感觉康复过程。结论：验证了不同协议和方法的应用，这可能是未来研究复制的障碍，但在生物相容性电极的开发方面也取得了进展。
药品短缺和患者危害
信息专家对包括 MEDLINE 和 Cochrane 系统评价数据库在内的关键资源进行了文献检索。搜索方法是定制的，以检索有限的结果集，平衡全面性和相关性。搜索策略包括受控词汇，例如美国国家医学图书馆的 MeSH（医学主题词）和关键词。搜索概念是根据研究问题和选择标准的要素制定的。主要搜索概念是药品短缺。应用 CADTH 开发的搜索过滤器将检索范围限制在卫生技术评估、系统评价、荟萃分析或间接治疗比较；任何类型的临床试验或观察性研究；使用常规收集数据的真实世界证据；或加拿大背景。搜索于 2023 年 9 月 13 日完成，仅限于自 2003 年 1 月 1 日以来发表的文献。
解决糖尿病足部自我护理的障碍 P. 87
背景：溃疡和截肢是糖尿病的常见并发症，会导致功能障碍、生活质量下降和高昂的护理费用。尽管开展了针对足部自我护理的教育工作，但有报告指出预防措施和及时治疗的依从性较低。目的：描述糖尿病患者足部自我护理的障碍以及医疗专业人员在促进这种行为时面临的障碍。描述了解决这些障碍的有效干预措施。材料和方法：在电子数据库 PubMed、Web of Science 和 Google Scholar 中使用以下术语医学主题词 (MeSH) 搜索和阅读文章：足部护理、糖尿病、自我护理、障碍。结果：患者面临的主要障碍是缺乏自我护理教育、身体或认知限制，以及医疗专业人员未能对患者进行评估。结论：了解并解决糖尿病患者、专业人员和卫生系统面临的障碍对于实施护理策略非常重要。
工作文件
通过搜索以下书目数据库来确定已发表的文献：通过 Ovid 搜索的 MEDLINE 和通过 Ovid 搜索的 Embase。所有 Ovid 搜索均作为多文件搜索同时运行。使用 Ovid 重复数据删除功能删除多文件搜索中的重复项，然后在 EndNote 中手动删除重复项。搜索策略包括受控词汇表（例如美国国家医学图书馆的 MeSH（医学主题词））和关键词。搜索概念是根据 PICOS 框架的要素和研究问题制定的。主要搜索概念是富马酸二甲酯和放射学孤立综合征。搜索了以下临床试验注册中心：美国国立卫生研究院的 clinicaltrials.gov、世界卫生组织的国际临床试验注册平台 (ICTRP) 搜索门户、加拿大卫生部的临床试验数据库、欧盟临床试验注册中心和欧盟临床试验信息系统 (CTIS)。
人工智能黎明时期的医学
然而，由于没有达成共识，因此很难准确定义人工智能。到目前为止，人工智能可以定义为计算机系统执行通常需要智能生物才能完成的任务的能力（2）。在 PubMed 中，人工智能于 1986 年作为医学主题词引入，并被定义为“执行通常需要人类智能才能完成的任务的计算机系统的理论和开发。这些任务可能包括语音识别、学习；视觉感知；数学计算；推理、解决问题、决策和语言翻译”（3）。对于人类而言，人工智能基于推理和从过去经验中学习的能力。逻辑推理能力是智能的一个重要方面，一直是人工智能研究的主要重点。最近几年，得益于计算机能力的提高、算法的改进以及收集数据量（大数据）的指数级增长，一些人工智能解决方案在执行几项特定任务时的表现已经与人类专家和专业人士相媲美。本社论的目的是总结目前人工智能在医学领域的进展，并提出未来需要克服的挑战。
临床实践指南血液透析
主要作者进行了系统性文献检索，以确定截至 2018 年 6 月底发表的所有相关证据。使用了复合搜索词，包括透析标识符（血液透析 [tiab] 或血液透析 [tiab] 或透析 [tiab]），后接标题/摘要过滤的主题词（“透析剂量”、Kt/V、增强、强化、保守、增量、妊娠、膜、水合、“干重”、“液体超负荷”、透析液、钾、碳酸氢盐、缓冲液、磷酸盐、“透析器反应”、超敏反应、“失血”、“针头移位”、失血、“家庭血液透析”、“夜间血液透析”、运动、“体能训练”），后接否定词（例如以排除动物研究和急性肾损伤），最后加上日期和语言限制（“1990/01/01” [dp]：“3000” [dp] 和 english[lang]）。在 MEDLINE、PUBMED、Embase 和 Cochrane Library 中进行搜索，并补充了从评论论文的参考列表中精心挑选的论文。建议的强度和支持证据的级别使用修改后的 GRADE 系统进行编码。