XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System医学知识
患者教育中的大型语言模型
llms在医学方面具有巨大的潜力，在包括临床环境在内的各个领域的变革性应用。这些AI驱动的系统可以简化临床工作流程，帮助临床决策，并最终改善患者的结果。最近的研究强调了LLM在临床决策支持中的实用性，提供了有价值的见解，使医疗团队能够做出更明智的治疗决策（8-10）。llms还通过提高材料的质量和可访问性来显示出作为教育工具的希望。但是，从患者的角度来看，他们既有机会又有风险。与受过培训的临床医生不同，患者之间的医学知识水平不同可能阻碍他们严格评估LLM提供的信息的能力。
USMLE分数解释指南
考试的描述步骤1*评估考生是否理解并可以应用医学实践的科学概念，并特别强调了健康，疾病和治疗方式的原理和机制。步骤1不仅可以掌握目前的安全，有能力的医学实践的基础，而且还确保了通过终身学习维持能力所需的科学原则。步骤2临床知识（CK）评估考生是否可以应用医学知识，技能和对在监督下提供患者护理至关重要的临床科学的理解，并重点是预防健康和疾病。步骤2确保适当的关注专门介绍临床科学原则和基本以患者为中心的技能，这为医学的安全有效实践提供了基础。第3步评估考生是否可以应用医学知识和对无监督医学实践至关重要的生物医学和临床科学的理解，重点是在卧床环境中的患者管理。将步骤3纳入USMLE许可检查序列，可确保注意力致力于评估对为患者提供一般医疗护理的独立责任的医生的知识和技能的重要性。了解您的分数报告的步骤2 CK和步骤3的分数从1到300。USMLE利益相关者应避免比较在急剧不同的时间点获得的分数。针对使用统计程序进行调整，调整了各种形式和年份的难度小差异；因此，给定步骤的得分在整个年度和形式之间都是可比性的。然而，重要的是要注意，所有USMLE考试随着时间的流逝而随着测试内容而演变，并且在两个实质上不同的时间点进行的检查可能会在某些内容或某些内容领域的重点方面有所不同。由于每次检查的内容和格式会随着时间的流逝而变化，因此不应与时间分离超过3 - 4年的个体分数进行比较。表1显示了来自LCME认可的美国/加拿大医学院的第一名的平均值和标准偏差（SD），他们在过去3年中进行了测试。
神经科学与精神病学模块研究指南2023
该模块旨在为学生介绍解剖病理学神经病学药理学药理学社区医学生物统计学麻醉儿科精神病学神经外科和物理医学和康复的基本概念。讲座，教程，包括SBL在内的小组会议和实践是该模块的重要组成部分。历史记录在此模块中包括。在不同的团队中工作将提高您的合作和团队合作能力。您将能够通过小组和个人任务来开发解决问题的技能，以将您的医学知识应用于实际情况。本研究指南是为了帮助您的，并使您专注于实现目标。欢迎使用神经科学和精神病学模块，希望学生能够达到所需的模块学习成果。
制药行业 - 医师奖学金计划
“百时美施贵宝医师奖学金计划是一次变革性的、丰富的经历，为我在制药行业的职业发展提供了一个激励和支持的环境。在肿瘤全球药物开发和全球患者安全组织任职期间，无与伦比的指导和合作使我有能力应对药物开发过程的复杂性。我真的很感激这项奖学金提供的机会，因为它们无疑将我塑造成了一名更有能力、更熟练的制药医生。百时美施贵宝致力于通过这项奖学金推进医学知识，这是值得称赞的，我热情地向任何有抱负的医生推荐它，他们希望在行业内获得卓越的培训经验。”
严重健康状况验证表说明
用于照顾患有严重健康问题的家庭成员的家庭假 B 部分：患者信息（如果申请家庭假，由索赔人填写） 名字： 姓氏： 与索赔人的关系： C 部分：医疗保健提供者证明（由患者的授权医疗保健提供者填写。除非另有说明，否则所有字段均为必填项。）授权医疗保健提供者必须填写并签署此部分。表格不完整或更改可能会导致索赔人的福利延迟或被拒绝发放。提供足以核实严重健康问题的相关医疗事实。这必须包括严重健康问题的诊断或症状描述或所需治疗。您的答案应该是基于您的医学知识、经验和对患者的检查做出的最佳估计。
生物医学研究咨询委员会
1。通过研究癌症，心血管疾病，中风和肺部疾病的更好的预防，诊断，治疗和治疗方法，改善佛罗里达人的健康。2。扩大了与烟草使用相关的疾病的预防，诊断，治疗和治疗有关的生物医学知识的基础，包括癌症，心血管疾病，中风和肺部疾病。3。通过将生物医学研究的进步带入医师和其他医疗保健提供者的培训，提高了州的学术保健中心的质量。4。通过采取新的公共卫生和生物医学研究计划来增加该州的人均研究资金，从而吸引该州以外的额外资金。5。在与生物医学研究有关的领域中刺激该州的经济活动，例如药物，生物技术和医疗设备的研究和生产。
维基数据作为生命科学的知识图谱
简介整合数据和知识是生物医学研究中的一项艰巨挑战。尽管新的科学发现正在迅速发现，但很大一部分知识要么被锁定在数据孤岛中（不同的命名法、数据模型和许可条款阻碍了整合；Wilkinson 等人，2016 年），要么被锁定在自由文本中。缺乏集成和结构化的生物医学知识版本会阻碍对这些信息的有效查询或挖掘，从而阻碍我们充分利用积累的科学知识。最近，科学界越来越强调确保所有科学数据的公平性——可查找、可访问、可互操作和可重用——并且越来越多地就一套具体的原则达成共识以确保公平性（Wilkinson 等人，2019 年；Wilkinson 等人，2016 年）。这些原则的广泛实施将极大地
RTX-KG2：构建转化生物医学语义标准化知识图谱的系统
背景：生物医学转化科学越来越多地利用大型结构化知识库（如统一医学语言系统 (UMLS)、语义医学数据库 (SemMedDB)、ChEMBL、DrugBank 和小分子途径数据库 (SMPDB)）和数据的计算推理，以促进发现新的治疗目标和治疗方式。自 2016 年以来，NCATS 生物医学数据翻译器项目一直致力于在分布式系统内联合自主推理代理和知识提供者，以回答转化问题。在该项目内以及更广泛的领域内，迫切需要一个开源框架，可以有效且可重复地构建一个集成的、符合标准的、全面的生物医学知识图谱，该图谱可以以标准序列化形式下载或通过符合 FAIR 数据原则的公共应用程序编程接口 (API) 进行查询。