XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System决策支持系统
基于临床和基因组的决策支持系统，以定义骨髓增生性综合征患者的同种异体造血干细胞移植的最佳时机
Cristina Astrid Tentori，MD 1.2;卡特琳娜·格雷戈里奥（Caterina Gregorio），博士学位3,4.5；玛丽·罗宾（Marie Robin），医学博士6； Nico Gagelmann，医学博士7； Carmelo Gurnari，医学博士8； Somedeb Ball，MD 9； Juan Carlos Caballero Berrocal，MD 10;卢卡·拉尼诺（Luca Lanino），医学博士1.2； Saverio d'朋友，孟1； MARTA SPAAFIF，博士学位11； Giulia Maggioni，MD 1.2;埃里卡·特拉瓦利诺（Erica Travaglino），理性师12； Elisabetta Sauta，博士学位1； Manja Meggendorfer，博士13； Lin-Pierre Zhao，医学博士6; Alessia Campagna，MD 1.2； Genomed4All，Synthema，Gesmd，Fisim和Eurobloodnet； Victor Savevski，Meng 1； Armando Santoro，MD 1.2; Najla Allai，MD 14；大卫·萨尔曼（David Sallman），医学博士14； Francesc Sole，博士15； Guillermo Garcia-Manero，MD 16； Ulrich Germing，MD 17；尼古拉斯·科格（Nicolaus Koger），医学博士7； Shahram Kordasti，博士18.19；瓦莱里亚·桑蒂尼（Valeria Santini），医学博士20；吉列尔莫·桑兹（Guillermo Sanz），医学博士21；沃尔夫冈·克恩（Wolfgang Kern），医学博士13； Uwe Platzbecker，MD 22; Maria Diez-Campolo，医学博士10； Jaroslaw P. Maciejewski，博士23；莱昂内尔·阿德雷斯（Lionel Adres），医学博士6； Pierre Fenaux，医学博士6； Torsten Haferlach，医学博士13; Amer M. Zeidan，医学博士24；加斯通·卡斯特拉尼（Gastone Castellani），博士25.26; Komrokji Branches，医学博士14; Francesca Ieva，博士学位3,27；和Matteo Giovanni Della Porta，MD 1.2
智能决策支持系统的负责设计
应避免IDSS直接调节用户的行为或灌输特定的价值理论。一位接受采访的专家将系统的功能或处理方式描述为“更多的对话或发现”和“不那么努力”。实践中，这意味着，例如，聊天机器人“应该拒绝如果答案需要道德立场，以回答”（Krügel等，2023; P.4）。同样，我们的一些接受采访的专家建议，IDSS应该避免就政治和民主等敏感话题提出具体建议。这些专家指出，例如，IDSS不会建议谁投票，而是会向用户提供经过验证和受信任的第三方资源的信息，或将其转介给帮助用户做出独立决策的网站和工具。另外，另一位专家提到，如果询问IDSS有关心理问题或自杀的方法，则系统应避免提供建议，但请参阅用户可以在此处获得帮助的联系点（例如，提供电话号码或网站）。
肿瘤临床决策支持系统的人工智能模型
背景和目标 脑肿瘤评估中的比较诊断使得在评估新患者时可以使用医疗中心的可用信息来比较类似病例。通过利用人工智能模型，所提出的系统能够针对给定的查询检索最相似的脑肿瘤病例。主要目标是通过生成更准确的医学图像表示来增强诊断过程，特别关注患者特定的正常特征和病理。与以前的模型的一个关键区别在于它能够仅从二进制信息中生成丰富的图像描述符，从而无需昂贵且难以获得的肿瘤分割。 方法 所提出的模型使用人工智能检测患者特征以从数据库中推荐最相似的病例。该系统不仅建议相似病例，而且在其设计中平衡了健康和异常特征的表示。这不仅鼓励其使用的推广，而且还有助于临床医生的决策过程。这种推广使得未来在不同的医学诊断领域进行研究成为可能，而系统几乎没有任何变化。 结果 我们对我们的方法与类似研究进行了比较分析。所提出的架构在患者的肿瘤和健康区域中均获得了 0.474 的 Dice 系数，这优于以前的文献。我们提出的模型擅长从脑磁共振 (MR) 中提取和组合解剖和病理特征，在依赖较便宜的标签信息的同时获得最先进的结果。这大大降低了培训过程的总体成本。我们的研究结果强调了提高比较诊断和治疗肿瘤病理的效率和准确性的巨大潜力。结论本文为进一步探索所提出的架构的更广泛适用性和优化以增强临床决策提供了实质性基础。本研究提出的新方法标志着医学诊断领域的重大进步，特别是在人工智能辅助图像检索的背景下，并有望使用人工智能作为支持工具而不是黑箱系统来降低成本并提高患者护理质量。
基于本体的糖尿病营养疗法的决策支持系统：系统文献评论
糖尿病是一种非传染性疾病，已达到流行病，全球影响5.37亿人。人工智能可以在糖尿病营养疗法中为患者或临床医生提供支持 - 在大多数1型和2型糖尿病的情况下，第一种药物疗法。尤其是基于本体的推荐人和决策支持系统可以提供专家知识的可计算代表，从而提供患者监管的营养建议或支持临床人员确定最合适的饮食。这项工作提出了对描述此类系统中糖尿病的领域的系统文献回顾，识别其潜在的概念化，系统针对的用户，所解决的糖尿病类型以及提供的营养建议。本综述还深入研究了领域本体论的结构，突出了几个方面可能会阻碍（或促进）其在推荐人中的采用和决策支持系统中用于糖尿病营养疗法。这一审查过程的结果允许强调如何制定推荐，以及临床专家在发展领域本体论中的作用，概述了表征该研究领域的研究趋势。结果还允许确定可以促进临床专家和临床指南的重要作用的研究方向，以使本体更加可互操作，从而使他们能够在有关糖尿病营养治疗的决策过程中发挥重要作用。
MIS 办公自动化 – 决策支持系统
1. 文本处理 2. 数据处理 3. 信息存储 4. 信息检索和更新 5. 消息分发 6. 文件传输和复制 7. 电话会议 办公自动化是一个涉及人员、程序和技术的过程。办公自动化技术包括文字处理器、电信、复印、电子邮件、电子归档、传真传输、微图形和语音技术。办公自动化涉及使用计算机连同其他电子设备来自动化办公室的基本秘书和文书任务。基本办公自动化包括通过局域网相互连接的文字处理器。办公自动化应设计为一个多功能信息系统，为管理人员提供决策支持工具，如：
人工智能决策支持系统
3.4.3 价值论................................................................................................ 85
医疗保健中的AI：通过预测分析和决策支持系统转化患者护理
人工智能（AI）已成为医疗保健中的革命力量，提供了变革性解决方案，以增强患者护理，简化流程并改善整体医疗保健结果。[7]本文深入研究了AI在医疗保健中的关键作用，特别关注预测性分析和决策支持系统如何重塑患者护理。[6]文献综述：医疗保健中的AI正在通过预测分析和决策支持系统来改变患者护理。AI技术，例如机器学习和深度学习，正在用于分析结构化和非结构化的医疗保健数据，包括电子病历和医疗图像[2]。这些技术可以识别患者数据的模式和趋势，这些模式和趋势对人类而言可能并不明显，从而实现了早期的诊断，治疗和预后评估[3]。AI驱动的聊天机器人和虚拟助手也用于自动执行例行任务并提供个性化的健康建议，改善可访问性和
基于机器学习的决策支持系统...
©作者2024。Open Access本文是根据Creative Commons Attribution 4.0 International许可获得许可的，该许可允许以任何媒介或格式使用，共享，适应，分发和复制，只要您对原始作者和来源提供适当的信誉，请提供与创意共享许可证的链接，并指出是否进行了更改。本文中的图像或其他第三方材料包含在文章的创意共享许可中，除非在信用额度中另有说明。如果本文的创意共享许可中未包含材料，并且您的预期用途不受法定法规的允许或超过允许的用途，则您需要直接从版权所有者那里获得许可。要查看此许可证的副本，请访问http://creativecommons.org/licenses/4.0/。Creative Commons公共领域奉献豁免（http://creativecommons.org/publicdomain/zero/zero/1.0/）适用于本文中提供的数据，除非在信用额度中另有说明。
引用：Wong AH，Nath B，Shah D等。急诊部临床决策支持系统的形成性评估：A
摘要简介与心理健康相关的急诊室（ED）的负担正在增长，并且随着这种访问的态度，煽动发作很普遍。专家提供的最佳实践指南建议使用降级技术来尽早评估处于风险的人群和先发制人的干预措施，以防止搅动。时间压力，波动的工作需求以及其他与系统相关的因素在不断发展的行为危机期间提出了有效决策和采用最佳实践建议的挑战。因此，我们建议设计，开发和评估计算机化的临床决策支持（CDS）系统，早期检测和治疗，以减少搅拌工具（ED- TREADS）的事件。我们旨在通过适当的风险评估和及时的干预措施来确定有煽动风险的患者，并指导ED临床医生，以最大程度地减少约束使用并改善患者经验和结果的目标，以防止躁动。方法和分析本研究描述了嵌入的CDS工具的健康记录的形成性评估。在AIM 1下，该研究将收集定性数据，以使用上下文设计方法和以用户为中心的设计过程来设计和开发ED-TREAT。参与者将包括潜在的CDS使用者，即ED医生，护士，技术人员以及在ED访问期间具有限制性使用行为危机管理经验的患者。我们将使用有目的的抽样来确保整个视角，直到我们达到主题饱和。我们的目标是在试点试验下招募至少26名合格受试者。接下来，在AIM 2下，该研究将在美国东北部区域卫生系统的两个成人ED地点进行试验，随机对照试验，以评估ED-TREAT的可行性，保真度和床边的可接受性。在2021年获得了耶鲁大学人类调查委员会的道德和传播伦理批准（HIC＃2000030893和2000030906）。所有参与者将在入学之前提供知情的口头同意。将通过开放访问，经过同行评审的期刊，科学演示或直接电子邮件通知中的出版物传播结果。试用注册号NCT04959279;预兆。