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临床人工智能应用治理，以促进大型医疗系统中安全、公平的部署：关键要素和早期成功
在医疗保健领域成功部署和有意义地采用人工智能的关键挑战之一是人工智能应用的卫生系统级治理。这种治理不仅对患者安全和卫生系统问责至关重要，而且对于培养临床医生的信任以改善采用和促进有意义的健康结果至关重要。在本案例研究中，我们描述了威斯康星大学健康学院 (UWH) 的这种治理结构的发展，该结构从有效性和用户可接受性的评估到安全部署和持续监测有效性，对人工智能应用进行监督。我们的结构利用了一个多学科指导委员会以及项目特定的小组委员会。委员会成员制定了一个多利益相关者的观点，涵盖信息学、数据科学、临床操作、道德和公平。我们的结构包括指导原则，为认可人工智能应用的初始部署和持续使用提供有形参数。委员会的任务是确保所有应用程序的可解释性、准确性和公平性原则。为了实施这些原则，我们提供了一个价值流，以在临床实施的不同阶段应用人工智能治理原则。这种结构使人工智能应用能够有效地在临床上采用。有效的治理提供了几种结果：（1）明确的制度化监督和认可结构；（2）一条涵盖技术、临床和操作等考虑的成功部署之路；（3）一个持续监测的过程，以确保解决方案在临床实践和疾病流行率不断发展的情况下仍然可接受；（4）纳入人工智能应用的道德和公平使用指南。
COVID-19 mRNA 疫苗接种、ABO 血型和大型医疗系统中自我报告的反应原性的严重程度：一份跨部门的简要报告
COVID-19 信使 RNA (mRNA) 疫苗的迅速推出，很大程度上得益于美国国立卫生研究院疫苗研究中心工作人员的现有研究，以及针对通用冠状病毒的“原型冠状病毒疫苗”的制备 [5]。虽然 mRNA 疫苗制造技术和专门知识的开发多年来一直在悄然进步，但公众对辉瑞和 Moderna 的 COVID-19 疫苗的接受度褒贬不一，因为他们不熟悉这项技术，也对疫苗的研究途径和副作用缺乏认识。虽然在临床前试验中看到了显著的疫苗反应原性，但人们对导致个体之间反应原性差异的原因有很多猜测。 2020 年 12 月，辉瑞 [6] 和 Moderna [7] 的 mRNA COVID-19 疫苗上市后不久，有传闻称不同 ABO 血型的人似乎对疫苗接种的反应原性程度不同。反应原性的频率和严重程度似乎与他们的血型有关，其中 A 血型的人比 O 血型的人有更严重的副作用。
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。
美国医疗系统对放射性配体治疗的准备情况
本工作论文由卫生政策伙伴关系和 Avalere Health 与美国专家顾问小组合作编写。该小组对所有国家级成果拥有完全的编辑控制权。该项目由诺华旗下公司 Advanced Accelerator Applications 提供无限制资助，并得到 Nordic Nanovector 的额外支持。
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。
美国医疗系统对放射性配体治疗的准备情况
可能从放射性配体疗法中受益的人群对放射性配体疗法的认识和理解参差不齐。癌症患者及其亲人可以在倡导公平获得新疗法（如放射性配体疗法）方面发挥重要作用。在美国，关于前列腺癌放射性配体疗法的信息有限，30 现有的关于淋巴瘤的信息不包括正在进行的临床试验。31-33 因此，患有这些癌症的人可能不知道这种疗法，也不知道目前正在对其进行研究。许多患有 NET 的人都知道放射性配体疗法，34 因为这种治疗方法已经很成熟，并且经常在研究、宣传和国家癌症组织的网站上讨论。然而，关于这种疗法的信息并不一致，患者宣传和国家临床组织来源的资格标准各不相同。35-37 需要一致和准确的信息来确保癌症患者了解并能够讨论他们的治疗选择，并为自己争取权益。
mRNA BNT162b2 COVID-19 疫苗在美国大型综合医疗系统中长达 6 个月的有效性：一项回顾性队列研究
结果 2020 年 12 月 14 日至 2021 年 8 月 8 日期间，在 4 920 549 名符合资格的个体中，我们纳入了 3 436 957 人（中位年龄 45 岁 [IQR 29–61]；1 799 395 [52.4%] 名女性和 1 637 394 [47.6%] 名男性）。对于完全接种疫苗的个体，预防 SARS-CoV-2 感染的有效率为 73%（95% CI 72–74），预防 COVID-19 相关住院的有效率为 90%（89–92）。预防感染的有效率从完全接种疫苗后第一个月的 88%（95% CI 86–89）下降到 5 个月后的 47%（43–51）。在序列感染中，疫苗对 delta 变体感染的有效性在完全接种疫苗后的第一个月内很高（93% [95% CI 85–97]），但在 4 个月后下降到 53% [39–65]。对其他（非 delta）变体的有效性在完全接种疫苗后的第一个月内也很高，为 97%（95% CI 95–99），但在 4-5 个月时下降到 67% (45–80)。疫苗对各年龄段 delta 变体感染住院的有效性总体上很高（93% [95% CI 84–96]），最长为 6 个月。
利用先进制造的 3D 鼻窦模型和远程医疗系统进行功能性内镜鼻窦手术的远程培训
方法：南澳大利亚州阿德莱德的两位鼻科医师对日本北海道的三位耳鼻喉科医师进行了培训，让他们使用难度不断增加的新型 3D 鼻窦模型进行额窦解剖。先进的鼻窦模型是根据慢性鼻窦炎患者的计算机断层扫描 (CT) 扫描结果 3D 打印而成的。阿德莱德的外科医生首先使用 Zoom 和 Quintree 远程医疗平台向日本外科医生讲授了构建块概念，以便从三维角度了解额窦。他们实时直接监督外科医生计划并实施额窦解剖。日本外科医生被要求完成一份关于他们经验的问卷，并记录进行额窦解剖所需的时间。该课程已向全球 200 多名耳鼻喉科医师直播。
模块描述医疗系统工程
◾介绍和组织。CFD的历史发展。CFD的重要性。主方法（有限差异， - 元素， - 元素）用于离散。◾向量和并行计算。如何使用超级计算机，最佳计算循环，验证过程，最佳实践指南。◾方程式线性系统。迭代解决方案方法。示例和示例。三角形系统。实现MATLAB-SCRIPT，用于用Dirichlet-Neumann边界条件在腔（泊松方程）中使用简单流的溶液。◾融合标准和测试的选择。网格独立性。对解决方案的影响。◾根据comsol介绍有限元素。基于一个简单示例的comsol介绍和实际使用。◾执行CFD：CAD，网格产生和解决方案。网格的重要性。最佳实践（ERCOFTAC）。gambit介绍，CAD-DATA和网格的生产。网格质量。◾物理模型流利。这些模型对于获得良好解决方案的重要性。流利的简介。网格和收敛标准的影响。一阶和二阶离散化。网格依赖性。◾属性和湍流的计算。湍流建模。在向后的步骤后面的动荡流组合。为最终项目派遣主题。
在学习医疗系统中实现个性化健康
引言医学是一个领域，其中个人的健康可能取决于基于不完美的信息和不完整数据做出决策。尽管存在临床实践指南，以帮助医生护理特定疾病的患者，但这些准则是基于系统评价和专家意见的总体建议。因此，很难确定这些实践指南与特定个体的相关性。此外，长期以来，人们一直没有两名患者完全一样。实际上，威廉·奥斯勒爵士（经常被称为“现代医疗之父”）说：“可变性是生命法则，而且由于没有两个面孔是相同的，[…]没有两个人会反应，并且在我们称为疾病的异常情况下表现出色”。1为了改善患者的预后并降低不必要的医疗保健成本，必须采用个性化和预防性医疗保健方法；必须开发决策支持工具来帮助临床决策，并吸引患者作为个人护理的积极参与者。通过整合改进的统计框架和加工软件的开发，可以构建支持个性化健康的工具。学习健康系统中的个性化健康有可能彻底改变整个医学领域。当然，药物不是一种千篇一律的方法，必须考虑对同一干预的异质反应。2尽管有些区分这些术语以区分因此，在个性化的领域中产生了倡议；个性化，准确性，预测，预防性，个性化和参与性（P4）；或分层的医学/健康，以实现针对个人患者的数据驱动的医疗决策。