XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System早期发现
人工智力和机器学习 -
AI和ML在实验室医学中最显着的影响之一是提高诊断准确性。例如，AI算法现在被用来解释医学图像，例如组织病理学幻灯片和放射学扫描，其准确性可与人类专家相当甚至超过人类专家[3]。AI模型可以识别临床医生可能会忽略的广泛数据集中的模式，从而可以早期发现癌症，糖尿病和传染病等疾病。一个值得注意的例子是使用深度学习算法在分析检测乳腺癌和黑色素瘤的病理载玻片中，导致更快，更准确的诊断[4]。
定量光诱导荧光数字（QLF-D）在体外检测近端龋齿的验证
随着人们认识到龋齿的发生发展依赖于病理因素和保护因素之间的平衡，当病理因素占主导地位时龋齿就会发展，而当保护因素占主导地位时龋齿则可以被阻止或逆转，龋齿病变的治疗原则逐渐转向对牙釉质病变进行预防性治疗，这样病变才有机会逆转。1–3 为了实施预防性治疗，需要在早期发现龋齿病变。然而，由于龋齿的解剖位置，早期发现龋齿可能很困难，尤其是邻面龋齿。研究发现，75% 的邻面病变位于接触区，25% 位于接触区下方，这使得视觉检测变得复杂。4 因此，当弱化的边缘脊破裂并形成空洞时，通常会检测到邻面病变。5 因此，仅通过目视检查可能会低估邻面龋病的数量。射线检查是另一种检测邻面病变的常用方法，但众所周知，射线检查通常会在晚期阶段检测到龋病，而这些龋病已经超出了再矿化干预的范围。此外，使用电离辐射会使患者面临风险，因此需要考虑替代方法来检测邻面病变。由于目视检查在检测早期邻面龋病方面的表现不够，因此已经开发了增强的视觉评分系统。其中之一是国际龋齿检测和评估系统 (ICDAS)，大量研究报告称，该系统是一种准确且可重复的方法，可以检测早期病变，也可以检测病变的纵向变化。6–8
使用深度学习预测脑卒中
计算机科学与工程系 1,2,3,4 SRM 科学技术学院，Vadapalani 钦奈，印度 摘要：脑中风是一种潜在的致命疾病，当大脑的血液供应突然被切断时就会发生。早期发现和预防对于改善患者的治疗效果至关重要，因为脑中风是全球残疾和死亡的主要原因。随着人工智能和机器学习的发展，人们对使用这些技术创建脑中风预测模型的兴趣日益浓厚。在本文中，我们提出了一种基于深度学习的脑中风预测方法。我们的策略基于卷积神经网络 (CNN) 和循环神经网络 (RNN) 的架构。RNN 分析患者的人口统计信息、病史和测试结果，而 CNN 用于从计算机断层扫描 (CT) 或磁共振成像 (MRI) 扫描等医学图片中提取特征。该模型使用大量患者记录数据集进行训练，包括曾患和未患脑中风的患者。我们的结果表明，上述基于深度学习的策略可以成为早期发现和预防脑卒中的有用工具。医疗保健提供者可以通过识别脑卒中高风险人群，采取主动措施阻止疾病的发生。此外，我们的方法可以与临床决策系统相结合，为患者护理提供即时预测和建议。因此，我们的研究表明，深度学习方法在创建精确可靠的脑卒中预测模型方面具有潜力。未来的研究可能会考察模型预测的可解释性以及我们的模型在不同患者群体和数据源中的通用性 关键词：深度学习、CNN、RNN、早期中风检测、临床决策
Eclipse Papyrus 案例研究系列
系统的使用（即操作描述）及其功能架构。通过使用形式语言而不是文档，目的是提高规范的质量和理解，并处理系统的复杂性。事实上，可以执行正式的分析和验证，减少错误数量并在开发周期的早期发现它们。此前，空客依靠可用且完善的 COTS 工具取得了令人鼓舞的成果，但由于其复杂性，其部署受到限制。因此，新工具的一个关键要求是它必须足够灵活，以适应空客系统工程词汇和概念，并随着流程和方法的逐渐成熟，轻松适应不断变化的需求。
基于人工智能的原发性醛固酮增多症预测模型的开发
九州大学医学院的小川义博教授、孙江宏义项目助理教授以及该大学医学院的研究生金子大辉等人的研究小组利用人工智能（AI）技术，成功开发出仅使用三种易于测量的血液检测项目（醛固酮、钾和钠）就能高精度地预测疾病类型的模型。该AI技术可早期发现在初级保健阶段而非在专科医疗机构可通过手术治愈的疾病患者，从而提供高效且适当的治疗，并有望提高医疗质量。
糖尿病足护理：知识和实践
印度是世界上“糖尿病资本”，有超过7500万人患有糖尿病。[1,2]糖尿病患者的足部溃疡发生率从8％到17％不等。[3]糖尿病足溃疡是糖尿病最常见的并发症之一，是由于微血管和神经性并发症[图1]。知识和实践差的人关于糖尿病足病的人的糖尿病足溃疡发生率更高，导致严重的残疾和住院治疗。[4]适当控制血糖可防止微血管并发症的发展。此外，糖尿病足护理的实践，包括每日足部检查和使用适当的鞋类，在早期发现和预防并发症中被认为很重要。[5]
Helmholtz生物医学工程
全球越来越多的人患有常见疾病，例如糖尿病，痴呆，心血管疾病或癌症。针对此类疾病，我们通过生物医学工程发展了全新的治疗概念。尤其是早期发现，即预防，但也通过生物医学工程进行了革命性的彻底革命 - 然后更精确，更有效地工作：例如，仅对分子水平进行分析，仅在分子水平上分析组织样本，只有在他们的工作中仅适用于它们，并且仅在其上可以使用并在本地使用并在本地使用。医生很快就会依靠全球成千上万种同样存储的案件的经验。
智能手机上用于临床检测皮肤癌的新型 AI 算法——一项验证研究
皮肤癌、恶性黑色素瘤 (MM) 和非黑色素瘤皮肤 (NMSC) 的发病率在世界范围内呈上升趋势。欧洲每年报告的 MM 新病例超过 144,000 例，每年导致超过 27,000 人死亡 [1,2]。最常见的 NMSC 是基底细胞癌 (BCC) 和鳞状细胞癌 (SCC)。然而，欧洲 NMSC 的确切数量无法确定，因为并非所有肿瘤都收集在本地数据库中。来自德国的数据显示，2010 年的发病率为 119-145/100.00 [3,4]。BCC 和 SCC 通常预后良好，但也有可能出现局部破坏性生长，在晚期病例中还可能发生转移性疾病。据报道，BCC 的转移率为 0.0029% 至 0.55%，常见部位是区域淋巴结、肺、骨骼、皮肤和肝脏。据报道，专注于 SCC，所有患者中约有 4% 会发生转移，1.5% 死于该疾病 [ 5 – 9 ]。美国皮肤病学会 [ 10 ] 的最新数据估计，NMSC 每年影响超过 300 万美国人，2020 年诊断出 196,060 例新发黑色素瘤病例。尽管过去十年转移性皮肤癌的治疗取得了进展，但死亡率（尤其是 MM 的死亡率）仍然在很大程度上取决于其早期发现 [ 11 – 13 ]。根据 AJCC-8 分类（美国癌症联合委员会），极薄黑色素瘤的 5 年生存率接近 100%，但晚期黑色素瘤的 5 年生存率不到 30%。因此，早期发现皮肤癌对于避免转移性疾病以及高发病率和死亡率至关重要。值得注意的是，医疗保健成本是另一个可能受早期发现影响的重要因素。澳大利亚最近的一项研究显示，转移性黑色素瘤每例每年平均费用为 115.109 澳元；相比之下，早期 0-1 期黑色素瘤的年平均费用约为 1681 澳元[14]。越来越多的证据表明，人工智能是各个医疗领域（如放射学和皮肤病学）的宝贵补充工具[15，16]。新技术工具的出现，特别是卷积神经网络（CNN），使得基于图像的体外各种皮肤病诊断成为可能[17]。多项研究[18-28]调查了CNN在黑色素瘤识别方面的诊断准确性。值得注意的是，目前大多数皮肤癌识别网络已用于高质量图像的分类。然而，在现实情况下，必须考虑到图像质量和图像特征的巨大差异。最近的一项荟萃分析[29]报告了基于智能手机的应用程序性能不可靠；性能最好的应用程序的灵敏度为80%，特异性为78%。
卫生和人力资源小组委员会报告
4. 该部门应于每年 11 月 1 日前向参议院教育与卫生委员会主席和众议院卫生与公众服务委员会主席报告：(i) 这些计划的公众参与指标；(ii) 医疗服务提供者、社区组织和受这些计划服务的个人的反馈；(iii) 在减少耻辱感和增加围产期和产后抑郁症的早期发现和治疗方面取得的进展；以及 (iv) 改进或扩大这些计划的建议。该部门应在其网站上发布年度报告。该部门应不迟于 2026 年 11 月 1 日提交第一份报告。”
xCT 胱氨酸/谷氨酸反向转运蛋白的免疫靶向增强了 HER2 靶向免疫疗法对乳腺癌的疗效
乳腺癌是全球三大癌症之一，也是女性中最常见的癌症（1）。由于早期发现和治疗方面的进步，乳腺癌的预后有所改善（2）。然而，乳腺癌仍然是发达国家癌症相关死亡的第二大原因，其发病率和死亡率在亚洲、非洲和南美洲呈逐渐上升趋势（2）。全球约 20% 的乳腺癌过度表达或扩增 HER2（erb-b2 受体酪氨酸激酶 2，ERBB2）致癌基因。尽管 HER2 阳性与预后不良和对标准化疗的反应有关，但 HER2 mAb 和抑制剂的引入改善了 HER2 + 乳腺癌患者的无病生存率和总生存率（OS）（3）。然而，大多数患者