XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System医疗保健
基于论点的自然语言解释和评估医疗保健
采矿论点是一个自动自然语言处理（TALN）和计算机论证模型的全面扩展领域，旨在在自然语言中自动识别文本资源中的论证结构（即组成部分和关系）。在媒体领域，通过提供自动检测论点结构以根据证据支持医学的方法，被证明是有益的。这些方法的重要性是基于以下事实：尽管神经模型在医学诊断预测中的准确性，但其结果的解释仍然有问题。本文解决了这个开放的问题，并着重于对自然语言中的论证解释的生成和评估，以帮助医学诊断预测，以帮助临床医生进行决策和教育。首先，我提出了一条新的完整管道，以根据医学本体论和从检查文本中检测到的医学本体论和临床实体进行自然考试（MCQ）医学的永久解释（MCQ）医学。我定义了对医疗指定实体（NERC）的认可和分类的艺术状态，以检测患者表达的症状以及我根据ONTTO-LOGIE的条款对医疗措施进行的，以证明提供给医学生提供的临床病例的诊断。关键字：自动自然语言处理，提取论证结构，解释性论点。管道称为SYMEXP，允许我们的系统基于模板以自然语言生成安排解释，以证明正确的答案是正确的，以及为什么提出的其他选项不正确。其次，我提出了一个框架，用于评估基于论证的解释，称为Abexa，以自动提取医学MCQ的论证结构，并突出显示一组可自定义的标准，以表征临床解释和文档的论点。abexa通过在自动论证图上定义一组模式来解决从论点的角度评估解释的问题。非常彻底，我为解毒剂软件的持续设计和开发做出了贡献，该软件提供了不同的解释性人工智能模块，这些模块由医学争论。我们的系统提供了以下功能：用于医学领域的多语言论证分析，临床诊断的解释，提取和生成，医学领域的多语言语言模型以及医学MCQ的第一个多语言基准。总而言之，在本文中，我探讨了人工智能与论证理论结合如何导致更透明的健康和卫生系统。，我们通过在医学支持方面展示其所有潜力，例如医学生，将结果应用于关键的医学领域。
自由民主运动（FDM）医疗保健政策
自由民主运动（FDM）设想了一种医疗保健系统，该系统优先考虑个人责任，竞争和创新，同时确保所有百慕大人的负担得起。我们的医疗保健模型旨在消除就业依赖性，确保医疗保健访问是个人选择，而不是就业条件。我们致力于保留双重付款人模型，拒绝政府控制的普遍医疗保健，并确保将心理健康和药物滥用治疗作为医疗保健问题，而不是犯罪问题。
未来：国际共识指南，医疗保健中可信赖和可部署的人工智能
Karim Lekadir, 1.2 Alejandro F Frangi, 3.4 Antonio R Porras, 5 Ben Glocker, 6 Celia Cintas, 7 Curtis P Langlotz, 8 Eva Weicken, 9 Folkert W Athsselbergs, 10.11 Fred Prior, 12 Gary S Collins, 13 Georgios Kaissis, 14 Gianna Tsakou, 15 Irène Bvat, 16 Jayashere Kalpathy-Cramer，17 John Mongan，18 Julia in Schnabel，19 Kaisar Kushibar，1 Katrine Riklund，20 Kostas Marias，21 Lameck M Amugongo，22 Lauren A Fromont，Fromont，23 Lena Maier-Hein，23 Lena Maier-Hein，24 LeonorCerdá-Alberich，25 luishirious，25 luiismartí，25 luiismartí-batifi。 Jorge Cardoso, 27 Maciej Bobowicz, 28 Mahsa Shabani, 29 Manolis Tsiknakis, 21 Maria in Zuluaga, 30 Marie-Christine Fritzsche, 31 Marina Camacho, 1 Marius George Linguraru, 32 Markus Wenzel, 9 Marleen de Bruijne, 33 Martin G Tolsgaard, 34 Melanie Goisauf, 35 Mónica Cano Abadía, 35 Nikolaos Papanikolaou, 36 Noussair Lazrak, 1 Orol Pujol, 1 Richard Osuala, 1 Sandy Napel, 37 Sara Colantonio, 38 Smriti Joshi, 1 Stefan Klein, 33 Susanna Aussó, 39 Wendy a Rogers, 40 Zohaib Salahuddin，41 Martijn P A Starmans 33;代表未来的ai联盟Karim Lekadir, 1.2 Alejandro F Frangi, 3.4 Antonio R Porras, 5 Ben Glocker, 6 Celia Cintas, 7 Curtis P Langlotz, 8 Eva Weicken, 9 Folkert W Athsselbergs, 10.11 Fred Prior, 12 Gary S Collins, 13 Georgios Kaissis, 14 Gianna Tsakou, 15 Irène Bvat, 16 Jayashere Kalpathy-Cramer，17 John Mongan，18 Julia in Schnabel，19 Kaisar Kushibar，1 Katrine Riklund，20 Kostas Marias，21 Lameck M Amugongo，22 Lauren A Fromont，Fromont，23 Lena Maier-Hein，23 Lena Maier-Hein，24 LeonorCerdá-Alberich，25 luishirious，25 luiismartí，25 luiismartí-batifi。 Jorge Cardoso, 27 Maciej Bobowicz, 28 Mahsa Shabani, 29 Manolis Tsiknakis, 21 Maria in Zuluaga, 30 Marie-Christine Fritzsche, 31 Marina Camacho, 1 Marius George Linguraru, 32 Markus Wenzel, 9 Marleen de Bruijne, 33 Martin G Tolsgaard, 34 Melanie Goisauf, 35 Mónica Cano Abadía, 35 Nikolaos Papanikolaou, 36 Noussair Lazrak, 1 Orol Pujol, 1 Richard Osuala, 1 Sandy Napel, 37 Sara Colantonio, 38 Smriti Joshi, 1 Stefan Klein, 33 Susanna Aussó, 39 Wendy a Rogers, 40 Zohaib Salahuddin，41 Martijn P A Starmans 33;代表未来的ai联盟
未来：国际共识指南，医疗保健中可信赖和可部署的人工智能
Karim Lekadir, 1.2 Alejandro F Frangi, 3.4 Antonio R Porras, 5 Ben Glocker, 6 Celia Cintas, 7 Curtis P Langlotz, 8 Eva Weicken, 9 Folkert W Athsselbergs, 10.11 Fred Prior, 12 Gary S Collins, 13 Georgios Kaissis, 14 Gianna Tsakou, 15 Irène Bvat, 16 Jayashere Kalpathy-Cramer，17 John Mongan，18 Julia in Schnabel，19 Kaisar Kushibar，1 Katrine Riklund，20 Kostas Marias，21 Lameck M Amugongo，22 Lauren A Fromont，Fromont，23 Lena Maier-Hein，23 Lena Maier-Hein，24 LeonorCerdá-Alberich，25 luishirious，25 luiismartí，25 luiismartí-batifi。 Jorge Cardoso, 27 Maciej Bobowicz, 28 Mahsa Shabani, 29 Manolis Tsiknakis, 21 Maria in Zuluaga, 30 Marie-Christine Fritzsche, 31 Marina Camacho, 1 Marius George Linguraru, 32 Markus Wenzel, 9 Marleen de Bruijne, 33 Martin G Tolsgaard, 34 Melanie Goisauf, 35 Mónica Cano Abadía, 35 Nikolaos Papanikolaou, 36 Noussair Lazrak, 1 Orol Pujol, 1 Richard Osuala, 1 Sandy Napel, 37 Sara Colantonio, 38 Smriti Joshi, 1 Stefan Klein, 33 Susanna Aussó, 39 Wendy a Rogers, 40 Zohaib Salahuddin，41 Martijn P A Starmans 33;代表未来的ai联盟Karim Lekadir, 1.2 Alejandro F Frangi, 3.4 Antonio R Porras, 5 Ben Glocker, 6 Celia Cintas, 7 Curtis P Langlotz, 8 Eva Weicken, 9 Folkert W Athsselbergs, 10.11 Fred Prior, 12 Gary S Collins, 13 Georgios Kaissis, 14 Gianna Tsakou, 15 Irène Bvat, 16 Jayashere Kalpathy-Cramer，17 John Mongan，18 Julia in Schnabel，19 Kaisar Kushibar，1 Katrine Riklund，20 Kostas Marias，21 Lameck M Amugongo，22 Lauren A Fromont，Fromont，23 Lena Maier-Hein，23 Lena Maier-Hein，24 LeonorCerdá-Alberich，25 luishirious，25 luiismartí，25 luiismartí-batifi。 Jorge Cardoso, 27 Maciej Bobowicz, 28 Mahsa Shabani, 29 Manolis Tsiknakis, 21 Maria in Zuluaga, 30 Marie-Christine Fritzsche, 31 Marina Camacho, 1 Marius George Linguraru, 32 Markus Wenzel, 9 Marleen de Bruijne, 33 Martin G Tolsgaard, 34 Melanie Goisauf, 35 Mónica Cano Abadía, 35 Nikolaos Papanikolaou, 36 Noussair Lazrak, 1 Orol Pujol, 1 Richard Osuala, 1 Sandy Napel, 37 Sara Colantonio, 38 Smriti Joshi, 1 Stefan Klein, 33 Susanna Aussó, 39 Wendy a Rogers, 40 Zohaib Salahuddin，41 Martijn P A Starmans 33;代表未来的ai联盟
未来：国际共识指南，医疗保健中可信赖和可部署的人工智能
Karim Lekadir, 1.2 Alejandro F Frangi, 3.4 Antonio R Porras, 5 Ben Glocker, 6 Celia Cintas, 7 Curtis P Langlotz, 8 Eva Weicken, 9 Folkert W Athsselbergs, 10.11 Fred Prior, 12 Gary S Collins, 13 Georgios Kaissis, 14 Gianna Tsakou, 15 Irène Bvat, 16 Jayashere Kalpathy-Cramer，17 John Mongan，18 Julia in Schnabel，19 Kaisar Kushibar，1 Katrine Riklund，20 Kostas Marias，21 Lameck M Amugongo，22 Lauren A Fromont，Fromont，23 Lena Maier-Hein，23 Lena Maier-Hein，24 LeonorCerdá-Alberich，25 luishirious，25 luiismartí，25 luiismartí-batifi。 Jorge Cardoso, 27 Maciej Bobowicz, 28 Mahsa Shabani, 29 Manolis Tsiknakis, 21 Maria in Zuluaga, 30 Marie-Christine Fritzsche, 31 Marina Camacho, 1 Marius George Linguraru, 32 Markus Wenzel, 9 Marleen de Bruijne, 33 Martin G Tolsgaard, 34 Melanie Goisauf, 35 Mónica Cano Abadía, 35 Nikolaos Papanikolaou, 36 Noussair Lazrak, 1 Orol Pujol, 1 Richard Osuala, 1 Sandy Napel, 37 Sara Colantonio, 38 Smriti Joshi, 1 Stefan Klein, 33 Susanna Aussó, 39 Wendy a Rogers, 40 Zohaib Salahuddin，41 Martijn P A Starmans 33;代表未来的ai联盟Karim Lekadir, 1.2 Alejandro F Frangi, 3.4 Antonio R Porras, 5 Ben Glocker, 6 Celia Cintas, 7 Curtis P Langlotz, 8 Eva Weicken, 9 Folkert W Athsselbergs, 10.11 Fred Prior, 12 Gary S Collins, 13 Georgios Kaissis, 14 Gianna Tsakou, 15 Irène Bvat, 16 Jayashere Kalpathy-Cramer，17 John Mongan，18 Julia in Schnabel，19 Kaisar Kushibar，1 Katrine Riklund，20 Kostas Marias，21 Lameck M Amugongo，22 Lauren A Fromont，Fromont，23 Lena Maier-Hein，23 Lena Maier-Hein，24 LeonorCerdá-Alberich，25 luishirious，25 luiismartí，25 luiismartí-batifi。 Jorge Cardoso, 27 Maciej Bobowicz, 28 Mahsa Shabani, 29 Manolis Tsiknakis, 21 Maria in Zuluaga, 30 Marie-Christine Fritzsche, 31 Marina Camacho, 1 Marius George Linguraru, 32 Markus Wenzel, 9 Marleen de Bruijne, 33 Martin G Tolsgaard, 34 Melanie Goisauf, 35 Mónica Cano Abadía, 35 Nikolaos Papanikolaou, 36 Noussair Lazrak, 1 Orol Pujol, 1 Richard Osuala, 1 Sandy Napel, 37 Sara Colantonio, 38 Smriti Joshi, 1 Stefan Klein, 33 Susanna Aussó, 39 Wendy a Rogers, 40 Zohaib Salahuddin，41 Martijn P A Starmans 33;代表未来的ai联盟
未来：国际共识指南，医疗保健中可信赖和可部署的人工智能
Karim Lekadir, 1.2 Alejandro F Frangi, 3.4 Antonio R Porras, 5 Ben Glocker, 6 Celia Cintas, 7 Curtis P Langlotz, 8 Eva Weicken, 9 Folkert W Athsselbergs, 10.11 Fred Prior, 12 Gary S Collins, 13 Georgios Kaissis, 14 Gianna Tsakou, 15 Irène Bvat, 16 Jayashere Kalpathy-Cramer，17 John Mongan，18 Julia in Schnabel，19 Kaisar Kushibar，1 Katrine Riklund，20 Kostas Marias，21 Lameck M Amugongo，22 Lauren A Fromont，Fromont，23 Lena Maier-Hein，23 Lena Maier-Hein，24 LeonorCerdá-Alberich，25 luishirious，25 luiismartí，25 luiismartí-batifi。 Jorge Cardoso, 27 Maciej Bobowicz, 28 Mahsa Shabani, 29 Manolis Tsiknakis, 21 Maria in Zuluaga, 30 Marie-Christine Fritzsche, 31 Marina Camacho, 1 Marius George Linguraru, 32 Markus Wenzel, 9 Marleen de Bruijne, 33 Martin G Tolsgaard, 34 Melanie Goisauf, 35 Mónica Cano Abadía, 35 Nikolaos Papanikolaou, 36 Noussair Lazrak, 1 Orol Pujol, 1 Richard Osuala, 1 Sandy Napel, 37 Sara Colantonio, 38 Smriti Joshi, 1 Stefan Klein, 33 Susanna Aussó, 39 Wendy a Rogers, 40 Zohaib Salahuddin，41 Martijn P A Starmans 33;代表未来的ai联盟Karim Lekadir, 1.2 Alejandro F Frangi, 3.4 Antonio R Porras, 5 Ben Glocker, 6 Celia Cintas, 7 Curtis P Langlotz, 8 Eva Weicken, 9 Folkert W Athsselbergs, 10.11 Fred Prior, 12 Gary S Collins, 13 Georgios Kaissis, 14 Gianna Tsakou, 15 Irène Bvat, 16 Jayashere Kalpathy-Cramer，17 John Mongan，18 Julia in Schnabel，19 Kaisar Kushibar，1 Katrine Riklund，20 Kostas Marias，21 Lameck M Amugongo，22 Lauren A Fromont，Fromont，23 Lena Maier-Hein，23 Lena Maier-Hein，24 LeonorCerdá-Alberich，25 luishirious，25 luiismartí，25 luiismartí-batifi。 Jorge Cardoso, 27 Maciej Bobowicz, 28 Mahsa Shabani, 29 Manolis Tsiknakis, 21 Maria in Zuluaga, 30 Marie-Christine Fritzsche, 31 Marina Camacho, 1 Marius George Linguraru, 32 Markus Wenzel, 9 Marleen de Bruijne, 33 Martin G Tolsgaard, 34 Melanie Goisauf, 35 Mónica Cano Abadía, 35 Nikolaos Papanikolaou, 36 Noussair Lazrak, 1 Orol Pujol, 1 Richard Osuala, 1 Sandy Napel, 37 Sara Colantonio, 38 Smriti Joshi, 1 Stefan Klein, 33 Susanna Aussó, 39 Wendy a Rogers, 40 Zohaib Salahuddin，41 Martijn P A Starmans 33;代表未来的ai联盟
pps关于医疗保健相关感染，抗菌使用和抗菌管理
注释1：LTC和Mix是原则上的特色菜，只能特殊用作患者或顾问专业（例如，对于LTC，使用MEDGEN，GER，GER，RHB代替；用于混合，仅使用患者主要疾病的特殊疾病）。
医疗保健和社会援助部门概况重点
伦敦拥有强大的基础设施，设有世界一流的医疗机构和最先进的医院，例如伦敦健康科学中心和圣约瑟夫医疗保健伦敦。森林城市也是西方大学著名的基础科学和临床健康研究人员的所在地，舒尔希医学院和牙科学院内的罗巴特研究所（Robarts Research Institute）（在卫生科学学院）以及两家旨在加强医院创新的新研究机构。圣约瑟夫和伦敦健康科学中心研究所（LHSCRI）的Lawson研究所将利用每个医院的独特临床重点领域，同时将研究进一步与Care一起融合在一起，从而有助于提高发现改善患者成果的发现3。健康提供者，学术界和行业之间的合作推动了患者护理的创新和改善，并使伦敦的医院环境成为全国认可的发现和知识翻译中心。
冠状病毒感染因素对加纳医疗保健工人的疫苗吸收的感知因素对横断面分析的证据
该研究使用了横截面设计，并在2022年4月24日至6月23日之间从加纳阿散蒂地区的曼蓬市政府收集了一次性数据。该研究认为，不同干部（表1）的医护人员对Covid-19疫苗的吸收是一种综合因变量。然后，我们确定了列出共同感知因素的关联因素，例如感知的COVID-19感染的严重性，感知的疫苗安全，感知到的原籍国，Covid-19感染的风险以及WHO或GHANA MINIS MINIS HEALTH（MOH）对专家建议（MOH）对专家建议的信任。使用在线Google表格从参与者那里收集了参与者以前的病史和社会人口统计学特征，例如年龄，性别，宗教，宗教，婚姻状况，教育地位和居住区，并在多个逻辑回归模型中进行了调整（图1）。
智能纺织品在医疗保健领域的应用
本文探讨了智能纺织品在将医疗环境转变为优先考虑患者健康的空间方面的作用。我们将研究智能纺织品在医疗环境中的优势，例如通过联网服装实时监测生命体征。此外，我们将介绍元设计作为一种设计方法，该方法考虑用户、医疗环境和技术之间的交互，以创造令人满意的体验。通过将智能纺织品的先进功能与以患者为中心的元设计方法相结合，可以创建满足患者需求的护理空间。本文的目的是介绍将元设计融入智能纺织品设计的过程，旨在提高患者用户体验的质量。在此过程中，我们将强调协作方法并拥抱技术创新，以利用持续改进的潜力并为用户提供高质量的体验。最后，我们将强调采用多维方法来评估智能纺织品对患者用户体验的影响的重要性。关键词