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西奈山医疗系统在人工智能方面的进步
通过数据驱动的数字技术改善性少数群体的健康：性少数群体（SGM），例如有色人种的同性恋、双性恋和变性人，比白人 SGM 人群和非 SGM 有色人种更容易出现不理想的健康行为，例如睡眠质量差和身体活动不足。越来越多的证据表明，慢性少数群体压力源（即归因于个人的一个或多个少数群体身份的独特压力源）与 SGM 成年人的心理和身体健康状况恶化有关，包括心血管疾病、高血压和情绪障碍。然而，在生态有效条件下，没有一项研究检查过日常交叉少数群体压力源与有色人种 SGM 人群中任何这些健康结果之间的关联。这个由
德克萨斯州 EMS 创伤和紧急医疗系统绩效改进计划
1. 无伤害 - 患者无症状或未检测到症状，不需要治疗或干预。2. 轻度伤害 - 患者有症状，症状轻微，功能丧失或伤害轻微或中等但短暂，不需要干预或仅需要轻微干预。3. 中度伤害 - 患者有症状，需要干预（例如额外手术、治疗或延长住院时间），需要更高级别的护理，或可能经历永久或长期功能丧失。4. 严重伤害 - 患者有症状，需要挽救生命或其他重大医疗或外科手术干预，或可能缩短预期寿命并可能经历重大永久性或长期功能丧失。5. 死亡 - 该事件是导致患者死亡的一个因素。
主题：为深空探索启用精准医疗系统
简介随着探索级任务的持续时间和与地球的距离不断扩大，特别是月球和火星表面任务 1,2 ，机组人员健康监测的进步和医疗自主权的提高变得至关重要 3 。新兴的精准健康方法和技术通过实施到不断发展的环境控制和生命支持系统以及机组人员健康和表现 (ECLSS-CHP) 架构 4 中，为实现这些目标提供了机会。本白皮书将概述一个全面的飞行精准健康系统，该系统由个性化的遗传、分子、临床和环境信息提供信息，以在航天飞行期间维持机组人员的健康和表现。主要目标是为关键的生物和物理科学 (BPS) 研究和开发工作提供建议，并提供支持该系统发展的新兴技术的示例。
医疗系统中 AI 种族检测的风险 - 斯坦福 HAI
本项研究之所以能够实现，是因为多所大学和医院共同努力，将开放医疗数据变为公共资源，使我们的研究人员能够在不与商业利益发生冲突的情况下探索重要的研究问题。
将人工智能和大数据融入智能医疗系统：全面回顾当前实践和未来方向
摘要：COVID-19 大流行揭示了全球医疗保健系统的脆弱性和弹性，引发了创新浪潮，包括加速采用人工智能 (AI) 和大数据分析。本文全面考察了这些技术在当代智能医疗保健系统发展中的应用，重点关注它们在全球范围内改变健康管理的潜力。本研究探讨了人工智能和大数据在增强医疗服务的适应性、效率和生产力方面的作用，同时还为个人提供了可操作的见解，以改善健康结果。除了确定智能医疗系统中人工智能和大数据协同作用的关键机会（包括疾病检测和预防、个性化医疗、资源分配和医疗保健可及性）之外，本研究还深入探讨了伴随其使用的关键伦理考虑因素。这些包括可解释性、可信度、隐私、安全性和医疗保健公平性的基本原则。重点强调透明、负责和合乎道德的实施战略的重要性，以确保负责任地部署这些技术。此外，本文还讨论了医疗保健领域大数据和人工智能固有的隐私和安全挑战，详细说明了数据泄露、数据滥用和患者机密性威胁等潜在风险。此外，本研究还强调了在人工智能和大数据分析中融入差异隐私和联邦学习等隐私保护技术的重要性。本文提出了一种将人工智能和大数据分析嵌入智能医疗保健系统核心基础设施的前瞻性范例，概述了最佳实践并提供了建议，以有效且合乎道德地利用其变革潜力。提供的见解和发现旨在指导未来的研究、政策和实施工作，重点是利用人工智能和大数据的力量来增强全球健康恢复力，刺激创新，并在智能医疗设施领域推动建设性变革。
美国退伍军人事务部医疗系统中 BNT162b2 KP.2 疫苗对抗 COVID-19 的早期有效性
参考文献 1. Polack FP、Thomas SJ、Kitchin N 等人。BNT162b2 mRNA Covid-19 疫苗的安全性和有效性。N Engl J Med 。2020 年 12 月 31 日；383(27):2603-2615。doi:10.1056/NEJMoa2034577 2. Sadoff J、Gray G、Vandebosch A 等人。单剂量 Ad26.COV2.S Covid-19 疫苗的安全性和有效性。N Engl J Med 。2021 年 6 月 10 日；384(23):2187-2201。doi:10.1056/NEJMoa2101544 3. Marra AR、Kobayashi T、Callado GY 等人。 COVID-19 疫苗在预防新冠后遗症中的有效性：最新研究的系统文献综述和荟萃分析。Antimicrob Steward Healthc Epidemiol。2023；3(1):e168。doi:10.1017/ash.2023.447 4. Watson OJ、Barnsley G、Toor J、Hogan AB、Winskill P、Ghani AC。COVID-19 疫苗接种第一年对全球的影响：一项数学建模研究。Lancet Infect Dis。2022 年 9 月；22(9):1293-1302。doi:10.1016/s1473-3099(22)00320-6 5. Mathieu E、Ritchie H、Rodés-Guirao L 等人。冠状病毒 (COVID-19) 疫苗接种。访问时间：2024 年 12 月 17 日。https://ourworldindata.org/covid-vaccinations 6. Caffrey AR、Appaneal HJ、Lopes VV 等人。BNT162b2 XBB 疫苗在美国退伍军人事务医疗系统中的有效性。Nat Commun。2024 年 11 月 2 日；15(1):9490。doi:10.1038/s41467-024-53842-w 7. 美国退伍军人事务部。退伍军人事务部 COVID-19 国家摘要。访问时间：2024 年 1 月 31 日。https://www.accesstocare.va.gov/Healthcare/COVID19NationalSummary 8. 美国退伍军人事务部。VA 的 COVID-19 疫苗。访问时间：2024 年 1 月 31 日。https://www.va.gov/health-care/covid-19-vaccine/ 9. CDC。疫苗接种趋势。访问时间：2024 年 12 月 13 日。https://www.cdc.gov/respiratory-viruses/data/vaccination-trends.html#cdc_data_surveillance_section_3-covid-19-vaccine 10. Caffrey AA, HJ。Lopes, VV。Puzniak, L. Zasowski, EJ。Jodar, L. LaPlante, KL。McLaughlin, JM。BNT162b2 XBB 疫苗在美国退伍军人事务医疗系统中的有效性。自然通讯。2024 年 11 月 2 日；15(1):9490。11. Foppa IM, Haber M, Ferdinands JM, Shay DK。用于流感疫苗有效性研究的案例测试阴性设计。疫苗。2013 年 6 月 26 日；31(30):3104-9。doi:10.1016/j.vaccine.2013.04.026 12. De Serres G、Skowronski DM、Wu XW、Ambrose CS。测试阴性设计：与随机安慰剂对照临床试验的黄金标准相比，疫苗效力估计的有效性、准确性和精确度。欧洲监测。2013 年 9 月 12 日；18(37)doi:10.2807/1560-7917.es2013.18.37.20585 13. Jackson ML、Phillips CH、Benoit J 等人。选择偏差对测试阴性研究中疫苗有效性估计的影响。疫苗。 2018 年 1 月 29 日；36(5):751-757。doi:10.1016/j.vaccine.2017.12.022 14. Tartof SY、Slezak JM、Frankland TB 等人。BNT162b2 XBB 疫苗对抗 COVID-19 的估计有效性。JAMA Intern Med。2024 年 8 月 1 日；184(8):932-940。doi:10.1001/jamainternmed.2024.1640 15. Weinberger DM、Rose L、Rentsch C 等人。与 COVID-19 大流行第一年美国总人口相比，退伍军人事务卫生系统患者的超额死亡率。JAMA Netw Open。2023 年 5 月 1 日；6(5):e2312140。doi:10.1001/jamanetworkopen.2023.12140 16. CDC。COVID 数据追踪器。COVID-NET 实验室确诊的 COVID-19 住院病例。2024 年 12 月 18 日访问。https://covid.cdc.gov/covid-data-tracker/#covidnet-hospitalization-network 17. CDC。呼吸道病毒住院监测网络 (RESP-NET) | RESP-NET | CDC。RESP-NET 交互式仪表板。访问日期：2024 年 12 月 18 日。https://www.cdc.gov/resp-net/dashboard/index.html 18. Kitchen C、Hatef E、Chang HY、Weiner JP、Kharrazi H。评估地区贫困指数与 COVID-19 患病率之间的关联：美国城乡管辖区的对比。AIMS 公共卫生。2021；8(3):519-530。doi:10.3934/publichealth.2021042 19. Cheng D、DuMontier C、Yildirim C 等人。更新和验证美国退伍军人事务部虚弱指数：从 ICD-9 过渡到 ICD-10。J Gerontol A Biol Sci Med Sci。2021 年 6 月 14 日；76(7):1318-1325。 doi:10.1093/gerona/glab071
在发展中的心血管学习医疗系统中优化心血管风险评估和注册：妇女受益最大
自2015年以来，我们根据（Inter）国家心血管风险管理指南组织了一组固定的心血管风险因素的统一结构化集合。我们评估了心血管发展系统发展的现状 - 乌特雷赫特心血管同伴心血管风险管理（UCC-CVRM）及其对心血管风险管理指南的潜在影响。我们进行了一项之前的研究，比较了UCC-CVRM（2015-2018）中包括的患者的数据，并在UCC-CVRM（2013-2015）之前在我们的中心接受治疗的患者，这些患者有资格使用UCC-CVRM使用UCC-CVRM使用UTRECHT患者的患者（UPOD）。比较了UCC-CVRM启动之前和之后的心血管危险因素的比例，以及需要（变化）血压，脂质或血糖降低治疗的患者的比较。我们估计要错过整个队列中UCC-CVRM之前过度张力，血脂异常和HBA1C升高的患者的可能性。在本研究中，截至2018年10月（n = 1904）的患者与7195例年龄相似，性别，转诊和诊断部的UPOD患者匹配。危险因素测量的完整性增加，从0％-77％到UCC-CVRM启动后的82％-94％。在UCC-CVRM之前，我们发现与男性相比，女性的危险因素更多。在UCC-CVRM中解决的这种性差距。分别降低了67％，75％和90％的高血压，血脂异常和HBA1C升高的可能性。性差距与男性相比，女性更明显的发现。总而言之，对心血管风险概况的系统注册大大提高了指南的遵守评估，并降低了缺失水平升高患者并表明治疗指示的风险。
第38 IEEE int。基于计算机的医疗系统研讨会，西班牙马德里，6月18日至20日，2025年
吸引全球受众，CBM是基于计算机的医疗系统的主要会议，也是医学信息学和生物医学信息学领域中的主要会议之一。CBM允许在学术和工业科学家之间交换思想和技术。IEEE CBMS 2025的科学计划将由常规和特殊轨道会议组成，并由国际计划委员会审查并选择了技术贡献以及主题演讲，以及由其领域的领先专家提供的教程。IEEE CBMS 2025版本还旨在托管有关行业和实际案例应用的高质量论文，并允许领导国际项目的研究人员向科学界展示其项目的主要目标，目标和结果（在此处查看项目和行业跟踪）。
未经证实具有附加效益的高成本肿瘤药物正在给医疗系统带来负担
近几十年来，药物研发取得了令人瞩目的进展，带来了靶向疗法、细胞和基因疗法以及 mRNA 疫苗等突破性的生物医学创新。但这种技术进步的激增也给卫生系统带来了挑战，由于大量创新药物（尽管价格昂贵）进入市场，导致预算压力加剧。1-5 这一挑战在肿瘤学领域尤为明显。进入全球药品市场的肿瘤产品份额从 2010 年的 30% 增加到 2020 年的 50%，全球在这些药物上的支出预计将从 2020 年的 1640 亿美元增加到 2025 年的 2690 亿美元。67 在此背景下，需要对昂贵肿瘤药物的合理使用进行研究，以确保卫生系统的预算得到充分利用。