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World File Search System多发病
利用人工智能来预测和管理多发病患者的并发症：文献综述
人工智能（AI）正在通过提高诊断准确性，简化治疗方案和增强患者护理的方式来彻底改变医疗保健。本综述评估了AI在预测和控制多个患者中的问题中的应用，强调预测分析，实时数据集成以及诊断中的增强。利用电子健康记录和医学成像的广泛数据集，AI模型促进了早期并发症的预测和及时的疾病疗法，例如癌症，心血管疾病和糖尿病。值得注意的发展包括用于诊断肺癌和乳腺癌的AI系统，显着降低了假阳性，并最大程度地减少了多余的随访。通过PubMed和Google Scholar进行了全面的文献搜索，应用了布尔逻辑，其中包括“人工智能”，“多种疾病”，“预测分析”，“机器学习”和“诊断”等关键词。从2010年1月至2024年12月发表的文章，包括有关使用AI在管理多种繁殖和医疗保健决策中的原始研究，系统评价和荟萃分析的文章。与治疗应用无关的研究，没有结果测量或仅限于社论的研究。本综述强调了AI的能力增强诊断精度并提高临床结果，同时还确定了重大障碍，包括数据偏见，道德问题以及进行严格验证和纵向研究的必要性，以确保在临床环境中的可持续融合。本评论的局限性涵盖了由于语言和出版年的限制而导致的相关研究的可能排除，以及对灰色文献的无视，可能会限制发现结果的全面性。
多中心评估多发病调整的残疾评分，以使用颞疾病图来对与抑郁症相关的风险进行分层：仪器val
1 Fundació de Recerca Clínic Barcelona - Institut d'Investigacions Biomèdiques August Pi i Sunyer, Barcelona, Spain 2 Catalan Health Service, Barcelona, Spain 3 Digitalization for the Sustainability of the Healthcare - Institut d'Investigació Biomèdica de Bellvitge, Barcelona, Spain 4 Department of Measurement and Information Systems, Budapest University of Technology and匈牙利，布达佩斯，布达佩斯，芬兰健康与福利研究所，经济学，芬兰赫尔辛基6号公共卫生和福利系6药物敏动力学系，匈牙利布达佩斯，布达佩斯，布达佩斯，匈牙利7 NAP3.0-SE神经心理学研究小组，匈牙利匈牙利大脑研究小组，匈牙利匈牙利人，苏梅尔河北部，苏梅尔斯大学，苏梅尔斯省北部，semmelwers and semmelweis，budapest and nap3.0-se Neuropopharmologic研究小组糖尿病和肥胖研究所，德克萨斯大学里奥格兰德大学医学院，美国德克萨斯州布朗斯维尔，美国德克萨斯州布朗斯维尔9临床和分子代谢研究计划巴塞罗那，巴塞罗那，西班牙12号，西班牙巴塞罗那市巴塞罗那大学医学学院 *这些作者同样贡献
心房颤动患者的多发病
摘要在房颤的发生率和患病率（AF）的发生率和流行率都存在升级。af与许多其他合并症有关，这有助于多发病的出现。多种病和AF流行率的持续增长对全球医疗系统产生了重大压力。对多种多发病和AF之间关系的理解对于确定有效的医疗保健策略，改善患者预后以充分解决AF的负担至关重要。它不仅始于AF环境中合并症的准确识别。还需要了解不同合并症及其共同相互作用的病理生理学，以及多发病的影响如何。要管理多发性和AF的发病率和患病率的增加和患病率（例如不良事件和住院）所面临的挑战，AF中合并症的治疗已经变得重要，并且在即将到来的几年中需要成为主要重点。在AF中治疗多种病的治疗方面存在许多挑战，因此合并症的鉴定至关重要。需要确定以个人为中心方法的全面多发性管理的综合护理策略，以改善医疗保健策略，并减少与自动房屋相关的脆弱，心血管疾病的风险，并改善患者的结果。