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医学中的图形人工智能
在临床人工智能（AI）中，图表表示学习，主要是通过图神经网络和图形变压器体系结构，其能力很突出，其能力捕获临床数据集中的复杂关系和结构。使用不同的数据（从患者记录到成像），通过将其中的模式和实体视为与他们的关系相互联系的节点，将AI模型整体地处理数据。图AI促进了跨临床任务的模型转移，从而使模型能够在没有其他参数的情况下在患者群体之间发电，并且最少到没有重新进行了。但是，以人为中心的设计和模型解释性在临床决策中的重要性不能被夸大。由于图形AI模型通过在关系数据集上定义的局部神经转换捕获信息，因此它们在阐明模型基本原理方面提供了机会和挑战。知识图可以通过将模型驱动的见解与医学知识保持一致来增强可解释性。新兴图AI模型集成了各种数据
OMNIBUS IV 军事医学研究与开发 HT0011-21-R-0004
从历史上看，OMNIBUS 合同载体历时九年（包括 OMNIBUS I、II 和 III），是用于发现和整合创新医学知识和材料解决方案以不断提高部队健康准备、恢复力和康复水平的有效载体（合同金额约为 10 亿美元）。OMNIBUS IV 合同载体是前身合同的延续，旨在加强国防部 (DoD) 的相关医学研究和开发计划。OMNIBUS IV 的附加值是通过转化科学支持和服务将研究和开发迁移到医疗实践中。尽管 OMNIBUS IV 主要是一种 RDT&E 合同载体，但任务订单 (TO) 级别的资金来源将根据范围和对适用法律和联邦法规的遵守情况来确定。如果在范围内并获得适当的资金，OMNIBUS IV TO 可能会在合同条款和条件、法律和联邦法规允许的范围内从 DHP RDT&E 基金或其他联邦和非联邦来源获得资金支持。
将临床知识合并到大型语言模型中，以进行医学研究和应用：调查
临床知识是从有关原因，预后，诊断和治疗疾病的研究中学到的信息的收集。这种类型的知识可以改善治愈性能并促进身体健康。随着大型语言模型（LLM）的出现，旨在将学术医学AI系统应用于现实世界中医学场景的医学机构（医学AI）已进入了一个新的发展时代，从而从学术和工业研究中获得了出色的著作，例如Doctorgpt和Pangus-Drug。但是，该领域缺乏对学术界和行业建立医疗AI系统的全面汇编和比较。因此，这项调查重点介绍了医疗AI系统的建筑范例，包括使用临床数据库，数据集，培训管道，整合医学知识图，系统应用程序和评估系统。我们希望这项调查可以帮助相关实践研究人员了解医疗保健各个领域的学术模型的当前表现，以及实施这些科学成就的潜在问题和未来的方向。
医学中的图形人工智能| Zitnik实验室
在临床人工智能（AI）中，图表表示学习，主要是通过图神经网络和图形变压器体系结构，其能力很突出，其能力捕获临床数据集中的复杂关系和结构。使用不同的数据（从患者记录到成像），通过将其中的模式和实体视为与他们的关系相互联系的节点，将AI模型整体地处理数据。图AI促进了跨临床任务的模型转移，从而使模型能够在没有其他参数的情况下在患者群体之间发电，并且最少到没有重新进行了。但是，以人为中心的设计和模型解释性在临床决策中的重要性不能被夸大。由于图形AI模型通过在关系数据集上定义的局部神经转换捕获信息，因此它们在阐明模型基本原理方面提供了机会和挑战。知识图可以通过将模型驱动的见解与医学知识保持一致来增强可解释性。新兴图AI模型集成了各种数据
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对于上下文，ABMS成员委员会（董事会）重新认证计划的演变通过三个阶段进行了追踪。在2000年之前，重新认证以每10年进行认知考试进行了对医学知识和临床技能的单时间检查的形式。响应医学教育的变化和医疗保健质量运动的增长，董事会在2000年通过了一项新计划，称为认证维护（MOC）。尽管仍然以单个时间的考试为基础，但MOC纳入了其他元素，包括专业行为和质量改进（QI）。经过十年的测试新方法，并与专业专业社会和其他利益相关者进行了一段广泛的咨询，并在学习和测试科学方面进行了各种各样的研究，采用了新的标准，以进行纵向持续认证的过程，这些认证已在2024年有效。本综述描述了持续认证演变的每个阶段的研究，以及有关MOC与患者护理与结果之间关系的可用研究。
Leonardo Pellegrinabioasq at clef2025
摘要。在过去的十二年中，大规模的生物医学秘密索引和提问挑战挑战（BioASQ）一直在推动方法和工具的持续发展，以促进生物医学领域的不断增长的科学资源。在这个方向上，每年，BioASQ都会组织共享的任务，代表生物医学专家的真实信息需求并提供各自的基准数据集。以这种方式，它提供了一个独特的普通测试床，世界各地的研究团队可以测试并比较获得生物医学知识的新方法。第十三版BioASQ将在CLEF2025的背景下作为评估实验室举行，提供六个任务：（i）关于生物医学语义问题答案的任务B。（ii）关于回答开发生物医学主题的问题的任务协同作用。（iii）多语言临床摘要的任务多语。（iv）任务Bionne-b insed inted nested nation in link in俄语和英语。（v）心脏病学临床编码的任务elcardiocc。（vi）肠道相互作用信息上的任务gutbrainie。作为bioasq奖励胜过
开发和应用门诊分类系统
背景：尽管新技术提高了医疗服务的效率和便利性，但由于缺乏医学知识，患者仍然很难识别中国三级医院的专业门诊部。目的：我们研究的目的是开发一种精确且可观的门诊分类系统，以改善患者护理的经验和便利性。方法：我们收集了395,790个电子病历（EMR）和500个医疗对话组。将EMR分为3个数据集，以设计和训练分类模型（n = 387,876，98％）和测试（n = 3957，1％）和验证（n = 3957，1％）。根据当前的BERT（来自变形金刚的双向编码器表示）框架更改了分类系统，并通过2021年和2022年10月29日至12月29日的取消率在新华医院的建议精度进行了评估。最后，进行了一项包含306个样本的前瞻性观察性研究，以将系统的性能与分类护士的表现进行比较，该研究是通过计算精度，准确性，回顾前3个推荐部门的评估（Rouse@3）和时间消耗来评估的。
数据分布分析 - 生物医学研究中定量数据的初步方法
统计分析是医学研究的组成部分。它有助于将原始数据转换为有意义的见解，支持假设检验，优化研究设计，评估风险和预后，并促进基于证据的决策。统计分析增加了研究发现的可靠性，有效性和普遍性，最终提高了医学知识并改善了患者护理。没有它，对收集的数据的含义分析是不可能的。得出的结论将是没有根据的和误导的。许多卫生专业人员不熟悉统计分析及其基本概念。临床数据的分析是医学研究的组成部分。识别数据类型（连续，准连续或离散）并检测异常值是第一个也是最重要的步骤。在分析数据分布时，建议使用图形和数值方法。取决于数据分配的类型，可以使用适当的非参数或参数测试进行进一步分析。可以使用各种数学方法（例如平方根或对数）进行标准化的数据，并在下一步中使用参数测试进行分析。本综述提供了对这些概念的基本解释，而无需使用复杂的数学或统计方程，但有几个图形示例的各种统计术语。
与疫苗诱导的免疫血小板减少症一起生活...
在被诊断出患有疫苗诱导的免疫血小板减少症和血栓形成（VITT）后，探索人们长达18个月的人们的经历的抽象目标。设计一项通过Zoom进行的半结构化定性研究，该研究对Vitt的一群人进行。设置参与者讨论了他们的住院和出院后的经验。参与者14个人被诊断为VITT，通过Facebook支持小组招募并在Twitter上进行广告。结果主题分析确定了获得医疗和诊断的挑战；害怕症状的严重程度和预后不明确；以及由于19日大流行所施加的隔离而缺乏家庭支持。回家后，参与者经历了持续的重大症状。害怕复发；对病情的医学知识不足；以及困难应对残留的身体残疾和社会心理损失。还报道说，由于缺乏政府的支持，孤立和遗弃的感觉。结论这是一个受到重大挑战的人群，具有多种健康，财务，社会和心理损失。这些损失因政府和社会认可对他们面临的问题的经历而变得更加复杂。
智能织物空间赋能数字化医学教育
摘要：医学教育在推动全球医学科学发展中发挥着重要作用。然而，医学教学与临床实际任务之间存在的内在差距导致教育效率低下和学生的主动性较弱。传感织物和嵌入式计算的最新发展，以及人工智能（AI）和数字孪生技术的进步，为医学研究向数字化转型铺平了道路。在本文中，我们提出了一种基于新型功能织物材料和由5G和物联网（IoT）技术支持的数字孪生网络的智能织物空间。在这个空间中，医学生可以通过数字和现实世界的协作映射、信息物理交互和实时触觉反馈来学习知识。而提出的服务系统将评估和反馈学生的操作行为，以提高他们的实验技能。我们为医学教育提供了智能织物空间的四个典型应用，包括医学教育培训、健康和行为跟踪、操作回放和再现以及医学知识普及。提出的智能织物空间有可能通过有效和高效的方式促进创新技术，以培养前沿医学生。