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患者和临床医生组输入
Cadth确实会采用合理的护理来防止在已发布的材料中披露个人信息；但是，最终，提交者的责任是确保在提交中不包含识别个人信息或个人健康信息。提交内容的个人的名称以及对内容贡献的个人的所有利益冲突信息都包含在已发布的提交中。
马里兰州临床医生信12.21.23.docx
●医疗保健提供者应确保其实践具有最新的应急人员人员计划，以适应患者的数量增加或员工缺勤。●医院医疗保健提供者应确保熟悉马里兰州紧急医疗服务系统（MIEMSS）重症监护协调中心（C4）。C4的总体目标是让患者接受“在正确的时间，正确的位置正确护理”，包括帮助医生确定需要患者时可用的医院重症监护资源。任何马里兰州医院都有需要重症监护，治疗指导或需要儿科床的患者，均可致电410-706-7797与C4联系。
医生何时使用人工智能会增加责任？
越来越多的自动化和人工智能 (AI) 系统会提出医疗建议，包括个性化建议，这些建议可能会偏离标准护理。法律学者认为，遵循这种非标准治疗建议会增加医疗事故的责任，从而破坏潜在有益的医疗 AI 的使用。然而，这种责任在一定程度上取决于陪审员的判断：当医生使用 AI 系统时，陪审员会在哪些情况下追究医生的责任？方法：为了确定潜在陪审员的责任判断，我们对 2,000 名美国成年人的全国代表性样本进行了在线实验研究。每位参与者阅读了 AI 系统向医生提供治疗建议的 4 个场景中的 1 个。场景改变了 AI 建议（标准或非标准护理）和医生的决定（接受或拒绝该建议）。随后，医生的决定造成了伤害。参与者随后评估了医生的责任。结果：我们的结果表明，在其他条件相同的情况下，从人工智能系统获得提供标准护理建议的医生可以通过接受而不是拒绝该建议来降低责任风险。但是，当人工智能系统推荐非标准护理时，拒绝该建议并提供标准护理并没有类似的屏蔽效果。结论：侵权法制度不太可能破坏人工智能精准医疗工具的使用，甚至可能鼓励使用这些工具。
COVID-19 的放射学发现：人工智能与放射科医生的比较
背景：随着 COVID-19 负担的加重，快速可靠的筛查方法势在必行。胸部 X 光片在快速分诊患者方面起着关键作用。不幸的是，在资源匮乏的环境中，训练有素的放射科医生很少。目的：本研究评估并比较人工智能 (AI) 系统与放射科医生在检测 COVID-19 胸部 X 光片发现方面的表现。受试者和方法：测试集包括三个月内 457 张疑似 COVID-19 肺炎患者的 CXR 图像。一位拥有 13 年以上经验的放射科医生和人工智能系统 (NeuraCovid，一款与人工智能模型 COVID-NET 配对的 Web 应用程序) 对 X 光片进行了评估。通过计算灵敏度、特异性和生成受试者工作特征曲线来比较人工智能系统和放射科医生的表现。RT-PCR 测试结果被用作金标准。结果：放射科医生的灵敏度和特异性分别为 44.1% 和 92.5%，而 AI 的灵敏度和特异性分别为 41.6% 和 60%。AI 系统将 CXR 图像正确分类为 COVID-19 肺炎的曲线下面积为 0.48，放射科医生为 0.68。放射科医生的预测优于 AI，P 值为 0.005。结论：放射科医生检测 COVID-19 肺部病变的特异性和灵敏度优于 AI 系统。
名称：雅各布·哈特（Jacob Hart）标题：组织或代理：主题：SB01325- AA允许自然疗法医生开处方和管理维生素B12。 supp
我的名字叫杰克·哈特（Jake Hart），我是一个病人，他从自然疗法中受益匪浅。我写信分享我的个人经验，并表示对SB 1325的强烈支持。我和我的妻子一直试图怀孕一年多。我们与她的Obgyn医生一起工作，她告诉我们我们应该尝试其他形式的怀孕（IVF）。我们不愿意走那条路线，而是选择去看自然疗法的医生。她指导我们实施了几种方法来帮助我们的身体通过维生素和生活方式改变，以获得怀孕的最佳机会。根据自然疗法医生进行的这些变化，我们能够怀孕，现在有一个美丽的4个月大女儿。我不相信没有自然疗法的医生的帮助，我们会自然怀孕。到目前为止，传统医学提供了有限的缓解，使我们感到沮丧和困惑。个性化方法和专注于自然疗法不仅使我们怀孕，而且还对我的生活产生了深远的影响。但是，我知道我的自然疗法医生受到康涅狄格州现行法律的限制。如果它们能够开出某些天然物质或以不同的方式管理它们，我的治疗可能会更有效。
患者/临床医生/行业输入
亚临床炎症，脱髓鞘和神经退行性过程发生在存在症状之前的MS的最早阶段。放射学分离综合征（RIS）是MS的最早可检测阶段。患有RIS的人患有病变（即脑和脊髓）暗示了磁共振成像（MRI）所见，但没有MS的任何临床症状。将近一半患有RI的人将在十年内被诊断出患有MS。大约有85-90％的MS患者最初被诊断出患有复发性疾病病程，其特征是急性炎症攻击（复发），随后是缓解期。大约有10％的人被诊断出患有进行性MS，并且从一开始就会持续恶化症状。患有RI的人可以被诊断为MS的复发或渐进课程。
重症监护临床医生的药代动力学/药效学
研究药物从给药部位移动到药理作用部位并从体内消除的过程称为“药代动力学”。影响药物在体内移动（动力学）和命运的因素有：（1）从剂型中释放；（2）从给药部位吸收进入血液；（3）分布到身体各个部位，包括作用部位；（4）通过代谢或排泄原形药物从体内消除的速率。这些过程通常用首字母缩略词 ADME 来表示：吸收、分布、代谢和排泄。药物的 ADME 参数用各种术语来描述，例如 Cmax（血清中药物的最大浓度）；Tmax（达到最大药物浓度的时间）
怀疑真菌病真菌：皮肤科医生和病理学家的噩梦
方法这项研究得到了卫生科学大学伦理委员会的批准（批准号：2021.11.251，日期：2021年12月20日）。从所有临时患者中获得书面知情同意。由皮肤科部门组成，并在2020年6月至2021年8月之间由皮肤科部门进行了总共254例患者及其皮肤活检。从医院记录和病理报告中明显地收集了临床和病理数据。从医院记录中获得了患者信息，包括年龄，性别，活检位置和前临床诊断。Preliminary clinical diagnoses were grouped as follows: group 1 (erythematous scaly patch, papule and plaque, tumor, erythro- derma), group 2 (petechiae, purpura), group 3 (pigmentation dis- order), group 4 (follicular involvement), and group 5 (other, such as alopecia, atrophy/poikiloderma, nonspecified病变）。在患者表现出多种临床模式的情况下，他们被视为“单个”或“多个”临床表现。由于某些患者有多次临床表现，因此1例患者可能会超过1组。在初步临床诊断中诊断为MF的患者根据诊断顺序分为组：“第一”，“第二”，“第三”或“第四及以上”。
I-AI：一种可控制、可解释的人工智能系统，用于解读放射科医生对准确 CXR 诊断的高度关注
摘要 在胸部 X 光 (CXR) 诊断领域，现有研究通常仅侧重于确定放射科医生的注视点，通常是通过检测、分割或分类等任务。然而，这些方法通常被设计为黑盒模型，缺乏可解释性。在本文中，我们介绍了可解释人工智能 (I-AI)，这是一种新颖的统一可控可解释流程，用于解码放射科医生在 CXR 诊断中的高度关注度。我们的 I-AI 解决了三个关键问题：放射科医生注视的位置、他们在特定区域关注的时间以及他们诊断出的发现。通过捕捉放射科医生凝视的强度，我们提供了一个统一的解决方案，可深入了解放射学解释背后的认知过程。与当前依赖黑盒机器学习模型的方法不同，这些方法在诊断过程中很容易从整个输入图像中提取错误信息，而我们通过有效地屏蔽不相关的信息来解决这个问题。我们提出的 I-AI 利用视觉语言模型，可以精确控制解释过程，同时确保排除不相关的特征。为了训练我们的 I-AI 模型，我们利用眼球注视数据集来提取解剖注视信息并生成地面真实热图。通过大量实验，我们证明了我们方法的有效性。我们展示了旨在模仿放射科医生注意力的注意力热图，它编码了充分和相关的信息，仅使用 CXR 的一部分即可实现准确的分类任务。代码、检查点和数据位于 https://github.com/UARK-AICV/IAI。1. 简介