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让医疗保健更安全 IV_快速审查_计算机化临床决策支持，预防用药错误和药物不良事件
结果。我们的搜索产生了 1,335 篇独特的摘要，其中 33 篇文章符合目标标准并被纳入审查（27 篇系统性审查、1 篇审查概述和 5 篇主要研究）。20 篇报告有效性的审查（共 22 篇）被评为“良好”或“公平”质量。叙述性综合中包括的一项主要研究被评为具有“低”偏倚风险。证据涵盖了 CDSS 对各种医疗环境和专业的影响。CDSS 提供的决策支持类型和结果在研究之间是异质的。总体而言，使用药物相关 CDSS 的计算机化医嘱录入与减少用药错误（中等强度证据）和预防药物不良事件（低强度证据）相关。改进或有针对性的药物相关 CDSS 与减少用药错误和药物不良事件（中等强度证据）相关。但是，警报覆盖率很高，且在不同研究中有所不同，覆盖的适当性在很大程度上受警报类型的影响。其他意外后果包括与 CDSS 相关的错误、过度依赖警报、警报疲劳、不适当的警报覆盖和提供商倦怠。另外 48 篇文章重点介绍了 CDSS 实施的障碍和促进因素。
润滑剂状态监测信息综述...
摘要 润滑状态监测 (LCM) 不仅用作机械的预警系统，还可用于基于状态的维护 (CBM) 下的故障诊断和预测。LCM 被认为是一种重要的状态监测技术，因为从润滑剂测试中获得的大量信息表明了对机械和润滑剂的状况和状态的内省反思。整个 LCM 程序的核心是应用概念，其中评估润滑剂分析的信息（用于知识提取）并进行分析，以生成可解释且适用于维护决策支持（知识应用）的输出。对于强大的 LCM，使用各种技术和方法来提取、处理和分析决策支持信息。因此，有必要全面概述 LCM 的应用方法，这将有助于从业者在维护决策支持方面解决 LCM 方面的差距。然而，据我们所知，这样的概述在文献中是缺乏的，因此本综述的目的就在于此。本文系统地回顾了用于维护决策支持的基于 LCM 的方法的最新研究趋势和发展，特别是在设备诊断和预测中的应用。为了将这种担忧具体化，首先讨论了用于 LCM 和维护决策支持的基础油、添加剂、取样和测试。此外，还回顾了 LCM 测试和参数，并将其归类为不同的类别，包括物理化学、元素、污染和添加剂分析。适用于分析来自 LCM 的数据的方法，这里是用于维护决策支持的润滑剂分析，也分为四类：统计、基于模型、人工智能和混合方法。进一步讨论了可能的改进，以提高从维护决策支持方法得出的判断的可靠性。本文最后简要讨论了维护决策背景下 LCM 的未来趋势。本研究不仅通过回顾从 LCM 数据中提取知识以支持维护决策的适用方法，突出了现有文献中的差距，还回顾了润滑的功能和技术方面。就 LCM 和维护决策支持而言，这有望解决理论和实践方面的差距。关键词：润滑剂状态监测；基于状态的维护；维护决策支持；预测；诊断。
基于调查的人工智能在传染病管理临床决策支持中的开发和应用：对越南中部一家医院的一项试点研究
方法：我们选择了越南中部地区疾病负担较重的七种传染病类别：蚊媒疾病、急性胃肠炎、呼吸道感染、肺结核、败血症、原发性神经系统感染和病毒性肝炎。我们开发了一套问卷，收集疑似传染病患者的当前症状和病史信息。我们使用从 1,129 名患者收集的数据来开发和测试诊断模型。我们使用 XGBoost、LightGBM 和 CatBoost 算法来创建用于临床决策支持的人工智能。我们使用 4 倍交叉验证方法来验证人工智能模型。经过 4 倍交叉验证后，我们在单独的测试数据集上测试了人工智能模型，并估计了每个模型的诊断准确性。
基于调查的人工智能在传染病管理临床决策支持中的开发和应用：对越南中部一家医院的一项试点研究
方法：我们选择了越南中部地区疾病负担较重的七种传染病类别：蚊媒疾病、急性胃肠炎、呼吸道感染、肺结核、败血症、原发性神经系统感染和病毒性肝炎。我们开发了一套问卷，收集疑似传染病患者的当前症状和病史信息。我们使用从 1,129 名患者收集的数据来开发和测试诊断模型。我们使用 XGBoost、LightGBM 和 CatBoost 算法来创建用于临床决策支持的人工智能。我们使用 4 倍交叉验证方法来验证人工智能模型。经过 4 倍交叉验证后，我们在单独的测试数据集上测试了人工智能模型，并估计了每个模型的诊断准确性。
SenoGram® 人工智能工具
在一项多读者参与的内部可行性研究中，读者使用 SenoGram ® 估计的 LOM 比使用主观 LOM 分配更准确地区分良性和恶性肿块。读者使用 SenoGram ® 决策支持获得的特异性（98% 灵敏度）高于他们使用主观 LOM 评估所获得的特异性。与没有 SenoGram ® 支持相比，读者使用 SenoGram ® 临床决策支持对他们的 LOM 分配以及随后的 BI-RADS 类别分配也更有信心。
研究基于深度学习在自主驾驶技术中的计算机愿景的研究
摘要 - 本研究旨在探索深度学习在自动驾驶计算机视觉技术中的应用及其对改善系统性能的影响。通过使用高级技术，例如卷积神经网络（CNN），多任务联合学习方法和深度强化学习，本文详细分析了深度学习在图像识别，实时目标跟踪和分类，环境感知和决策支持以及路径计划和导航中的应用。关键领域的申请过程。研究结果表明，所提出的系统的图像识别，目标跟踪和分类的准确性超过98％，并且还证明了环境感知和决策支持，路径计划和导航的有效绩效和实用性。结论指出，深度学习技术可以显着提高自动驾驶系统的准确性和实时响应能力。尽管环境感知和决策支持仍然存在挑战，但随着技术的发展，预计将来将实现更广泛的应用和更大的能力。潜力。索引术语 - 深度学习，自主驾驶，计算机视觉，环境感知
六个月认证 - 糖尿病课程
BMJ在180年前作为医学期刊开始，发表了我们的第一篇研究论文。现在，作为具有全球受众的全球品牌，我们帮助医疗组织和临床医生应对当今最关键的医疗保健挑战。今天，我们的专业知识扩展到医学教育，临床决策支持和质量改进，以增强日常决策和医疗保健服务。但是，我们的核心目标保持不变。我们继续支持医疗专业人员和组织改善医疗保健的交付。我们通过发布新的学术研究，提供专业发展解决方案并创建临床决策支持工具来做到这一点。
CHATGPT作为医学中AI辅助决策支持工具的表现：一项解释症状和管理症状和管理的概念证明
CHATGPT作为医学中AI辅助决策支持工具的表现：一项概念证明研究，用于解释常见心脏病症状和管理（Amstelheart-2）的概念证明研究（Amstelheart-2）作者：Ralf E. Harskamp，MD，PhD1,2*； Lukas de Clercq，MSC 1,2*1。阿姆斯特丹UMC位置阿姆斯特丹大学，荷兰阿姆斯特丹总执业系； 2。阿姆斯特丹公共卫生，个性化医学，阿姆斯特丹，荷兰 * *两位作者都为与通讯作者的通信相同贡献：地址：地址：地址：地址：locatie amc amc afdeling huisartsgeneeskunde电话：+31 20 5667683电子邮件：r.e.harskamp@amsterdamumc.nl支持披露：作者进行了独立调查；调查的AI-Tool（CHATGPT）的开发人员不参与此工作的设计，进行或报告。资金声明：这项研究没有获得任何资金。利益冲突：无道德审查：这项研究是阿姆斯特丹心脏研究的一部分，并免于2023年2月（W23_07＃23.097）的阿姆斯特丹UMC的全面审查医学伦理审查委员会单词计数主要文本：2527
快速离港航道（EDP）设计概念及发展规划
空中交通管理决策支持工具已证明能够提高拥挤的终端雷达进近管制 (TRACON) 设施的到达交通吞吐量，而不会显著影响空中交通管制员的工作量。NASA 艾姆斯研究中心与联邦航空管理局 (FAA) 合作，在确定空中交通管理问题、开发和原型设计概念以及对此类决策支持工具进行现场试验方面发挥着主导作用。中心-TRACON 自动化系统 (CTAS) 是由 NASA 艾姆斯研究中心开发的一套决策支持工具，并包含在 FAA 的自由飞行计划中。本文介绍了 CTAS 的快速离场路径 (EDP) 组件的概念和开发计划。EDP 是一种决策支持工具，旨在为 TRACON 交通管理协调员 (TMC) 提供相关的离场交通负荷和调度信息，并为雷达管制员提供战术控制 TRACON 离场交通的建议。EDP 采用 CTAS 轨迹合成程序来提供无冲突的高度、速度和航向建议。这些建议将帮助 TRACON 离场管制员有效地对离场飞机进行排序、间隔和合并，使其融入航路交通流中。EDP 的预期好处包括减少离场飞机的空中延误、减少燃油消耗和减少由于加快爬升轨迹而产生的噪音影响。EDP 最终将
