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World File Search System决策支持系统
人工智能驱动的临床决策支持系统
随着人工智能（AI）越来越嵌入医疗保健服务中，本章探讨了开发可靠和道德临床决策系统（CDSS）的关键方面。从从传统统计模型到复杂的机器学习方法的基本过渡开始，这项工作研究了严格的验证策略和绩效评估方法，包括模型校准和决策曲线分析的关键作用。本章强调，在医疗保健中创建值得信赖的AI系统不仅需要技术准确性。它需要仔细考虑公平，解释性和隐私。强调通过AI确保公平的医疗保健提供的挑战，讨论识别和减轻临床预测模型中偏见的方法。然后，本章将解释性挖掘为以人为中心的CDS的基石。此重点反映了这样的理解，即医疗保健专业人员不仅必须信任AI建议，而且还必须理解其基本推理。对医学AI系统隐私漏洞的分析，从深度学习模型中的数据泄漏到针对模型解释的复杂攻击。本文探讨了隐私保护策略，例如差异隐私和联合学习，同时承认隐私保护和模型绩效之间的固有权衡。从技术验证到道德考虑，这种进步反映了开发AI系统的多方面挑战，这些系统可以无缝且可靠地整合到日常临床实践中，同时保持患者护理和数据保护的最高标准。
abimed：迈向一种用于药物审查和多药管理的创新临床决策支持系统
摘要。老年人中的多药是临床（不良药物事件的增加）和经济问题的公共卫生问题。一种解决方案是药物审查，这是药剂师对患者药物的优化治疗的结构化评估。但是，此任务乏味，认知复杂且容易出错，并且仅提出了少数临床决策支持系统来支持它。现有系统是实施准则的基于规则的系统，或者是呈现药物知识的文献系统。在本文中，我们介绍了Abimed的研究项目，通过文献评论和头脑风暴，我们确定了五项用于药物审查的决策支持系统的候选创新：从GP到药剂师的患者数据转移，使用语义技术，基于规则的方法和基于规则的方法和纪录片的方法，机器学习协会，使用机器学习以及使用药剂师和GP的两条讨论。
用于早期发现和进展神经系统疾病的纵向医疗分析：临床决策支持系统
摘要 包括阿尔茨海默病 (AD) 在内的神经系统疾病正在成为全球日益严峻的健康挑战。本研究提出了一种两阶段决策支持系统 (DSS)，该系统使用机器学习和神经成像技术进行早期 AD 检测和监测。第一阶段使用深度学习来预测 AD 可能性。第二阶段利用 3D 卷积神经网络来识别 AD 进展中的关键大脑区域。值得注意的是，DSS 使用遮挡图可解释性方法为机器学习的“黑匣子”问题提供了解决方案，从而提高了决策透明度。其设计可适应使用成像数据的其他疾病，凸显了其广泛的医疗保健潜力。通过提供一种创新且可解释的改进疾病管理工具，本研究有助于促进更好的患者护理和治疗结果。关键词：神经系统疾病、阿尔茨海默病、决策支持系统、疾病管理、机器学习、卷积神经网络。
对基于AI的临床决策支持系统的系统审查：从开发和实施到应用程序
AI-CDS可以集成到医疗保健中，以提高患者的护理质量，减少治疗差异并最大程度地使用资源。例如，这样的系统可以通过高级数据分析和机器学习提供有意义的见解，以对可行的证据。所有这些都在试图将AI融入临床环境时带来了很多挑战，例如对算法偏见，强大的监管框架和工作变化的道德关注。在2014年至2024年之间，在PubMed，Scopus和Google Scholar数据库中使用了已发表的来源。审查包括随机对照试验，观察性研究和元分析，但不包括非临床遭遇，会议会议记录和社论。AI和临床决策的主要主题涉及XAI需要透明的需求以及多学科专业的作用。此处提出的指示表达了AI-CDSS在各种与健康相关领域提供的高希望，但指出需要进行监管措施，道德问题和用户界面，以有效利用临床实践。
建议引用：Meske, Christian；Bunde, Enrico (2022)：基于人工智能的决策支持系统中用户界面的设计原则：可解释的仇恨言论检测案例，信息系统前沿，ISSN 1572-9419，Springer US，第 25 卷，Iss。2，第 743-773 页，https://doi.org/10.1007/s10796-021-10234-5
摘要 社交媒体中的仇恨言论是一个日益严重的问题，会对个人和整个社会产生负面影响。社交媒体平台上的版主需要技术支持来检测有问题的内容并做出相应的反应。在本文中，我们开发并讨论了最适合为使用人工智能 (AI) 协助人类版主的决策支持系统创建高效用户界面的设计原则。我们对三个设计周期内的各种设计方案进行了定性和定量评估，共有 641 名参与者。除了测量感知易用性、感知有用性和使用意图外，我们还进行了一项实验，以证明 AI 可解释性对最终用户感知的认知努力、感知的信息量、心理模型和 AI 可信度的重大影响。最后，我们与软件开发人员一起测试了获得的设计知识，他们对所提出的设计原则的可重用性评价为高。
Veclim：气候的预警决策支持系统
1气候和大气研究中心（CARE-C），塞浦路斯研究所，Konstantinou Kavafi Street，Aglantzia，Aglantzia，Nicosia，Nicosia，2121，塞浦路斯2高绩效计算设施（HPCF），塞浦路斯，塞浦路斯，塞浦路斯，塞浦路斯研究所，20 Konstantinou Kavafi Street，Aglantzia，nicepeia，212121212 University Faculty of Science, VERG Laboratories, Beytepe-Ankara, 06800, Turkey 4 Department of Public Health and Infectious Diseases, University of Rome La Sapienza, Piazzale Aldo Moro 5, Lazio-Rome, 00185, Italy 5 Faculty of Agriculture, University of Novi Sad, Laboratory for Medical and Veterinary Entomology, Novi Sad, 21000, Serbia 6 Medical School,塞浦路斯大学，阿格兰兹亚大学，尼科西亚，2029年，塞浦路斯7生命科学系，自然科学系，伦敦帝国学院，南肯辛顿校园，伦敦，英国，英国SW7 2AZ，英国8大气化学系，Max Planck Institute，Max Planck Institute，Maxk Mainz，Mainz，Mainz，D-55128，德国，D-55128，DIV>
AI驱动的医疗保健诊断决策支持系统
1。评估AI-DSS的功效：与传统的诊断方法相比，评估AI-DSS在提高诊断准确性和效率方面的有效性。这包括分析这些系统如何增强临床决策并减少诊断错误。2。确定跨医疗保健领域的应用：研究AI-DSS在医疗保健不同领域的各种应用，例如放射学，病理学和预测分析，以突出它们在每个领域中的特定益处和局限性。3。检查用户接受和信任：探讨医疗保健专业人员对AI-DSS的可用性，可靠性和可信度的看法。了解这些因素对于促进成功整合到临床实践中至关重要。4。应对道德和实施挑战：确定并讨论与在医疗保健环境中实施AI-DS相关的道德考虑因素和挑战。这包括有关数据隐私，算法偏见以及人为决策过程中人类监督的必要性的关注。5。为未来的研究和实践提供建议：为医疗保健提供者，政策制定者和AI开发人员提供有关将AI-DSS整合到临床工作流程中的最佳实践的见解和建议。这将包括增强AI系统与医疗保健专业人员之间协作的策略。6。通过提供经验证据和理论见解，可以为未来的研究，政策和实践提供医学诊断领域的经验证据和理论见解，从而增加有关医疗保健AI文献的文献的不断增长。
超越武器系统：军事决策支持系统中AI的道德挑战
在这篇文章中，具有AI伦理，风险分析和国际安全研究背景的Matthias Klaus探讨了与军事AI应用相关的伦理挑战，通常被对自主武器系统（AWS）的主要主导所在的担忧所掩盖。他强调了与DSS专门相关的许多道德挑战，这些挑战通常被描绘成为军事决策带来更多的客观性，有效性和效率。但是，他们可能会促进偏见，侵犯人类的自主权和尊严，并通过导致同伴压力和咨询行动，从而有效地破坏军事道德责任。
基于网络的人工智能临床决策支持系统的高级机器学习模型应用程序：模型开发和V
背景：乳腺癌是全球领先的健康问题，需要在复发预测和管理方面取得进步。使用CHATGPT的基于人工智能（AI）的临床决策支持系统（AI-CDSS）的开发解决了这一需求，目的是提高预测准确性和用户可访问性。目的：本研究旨在为基于Web的AI-CDSS应用程序开发和验证高级机器学习模型，利用ChatGPT的问答指导能力来增强数据的预处理和模型开发，从而改善了乳腺癌复发的预测。方法：这项研究的重点是通过利用3577名患者的三级医院乳腺癌注册中心（2004-2016）的数据来开发先进的机器学习模型。作为三级医疗中心，它接受了四个分支机构的推荐，即北部地区的3个分支机构和我们国家一个离岸岛上的1个分支机构，可以管理慢性疾病，但将包括乳腺癌在内的复杂手术病例转到主要中心，富含我们研究人群的多样性。模型培训从2004年到2012年使用了患者数据，随后使用2013年至2016年的数据进行了验证，从而确保了我们的预测模型的全面评估和鲁棒性。chatgpt是预处理和模型开发，有助于激素受体分类，年龄构成和单次编码的组成部分。诸如综合少数族裔过采样技术之类的技术解决了数据集的不平衡。使用了各种算法，包括轻梯度增强机，梯度提升和极端梯度提升，并使用诸如曲线下的面积，准确性，灵敏度和F 1尺度的指标评估它们的性能。