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World File Search System误诊
注意力缺陷多动障碍 (ADHD) 的大脑装有法拉利发动机，还有自行车刹车。
根据美国疾病控制与预防中心 (CDC) 的一项全国儿童健康调查 (2003-2011)，被诊断患有注意力缺陷多动障碍 (ADHD) 的男孩数量至少是女孩的两倍。有几种理论试图解释这种差异。最广为接受的解释之一是，患有 ADHD 的女孩经常被忽视，多年都得不到诊断。患有 ADHD 的女孩往往比男孩更少扰乱秩序，因此她们的症状不会受到生活中的成年人的重视。被误诊或未接受 ADHD 治疗的女孩也有可能被误诊为其他精神健康疾病，如焦虑、抑郁、边缘性人格障碍和躁郁症。女孩的 ADHD 仍然被严重误解，但有一些细微差别需要注意。此外，针对女孩 ADHD 的专门研究始于 20 世纪 90 年代，因此可供参考的研究要少得多。导致注意力缺陷多动障碍被污名化的另一个因素是，科学教徒/各种基督教团体继续游说和抗议注意力缺陷多动障碍的诊断，到处游行，举着“不要给我们的孩子服用镇静剂”之类的标语。这编造了一个错误的说法，即治疗注意力缺陷多动障碍的药物是镇静剂，父母只是想让生活更轻松，所以他们给孩子服用镇静剂，而事实恰恰相反
IDVA-2025 年 2 月简讯
误诊只是女性退伍军人在心血管疾病方面面临的一个障碍。退伍军人管理局 (VA) 健康系统研究报告称，将女性退伍军人与未服役女性进行比较时，女性退伍军人肥胖率更高，每个年龄组的糖尿病诊断率也更高。与未服役女性相比，女性退伍军人还面临着更高的无家可归、遭受性侵犯的风险，并且患抑郁症或创伤后应激障碍的几率也更高。与男性相比，女性退伍军人戒烟的成功率较低。
MKECL：医学知识增强的对比度学习，用于几次疾病诊断
抽象人工智能（AI）辅助疾病预测由于其支持临床决策的能力而获得了广泛的研究兴趣。现有作品主要将疾病预测作为多标签分类问题，并使用历史电子病历（EMR）来培训监督模型。然而，在现实世界中，这种纯粹的数据驱动方法提出了两个主要挑战：1）长尾巴问题：常见疾病的EMR过多，并且对于罕见疾病的EMR不足，因此对不平衡的数据集进行培训可能会导致在诊断中忽略偏见模型的偏见模型； 2）很容易误诊疾病：某些疾病很容易区分，而另一些疾病则更加困难。一般分类模型而不强调容易诊断的疾病可能会产生错误的预测。为了解决这两个问题，我们在本文中提出了一种医学知识增强的对比学习方法（MKECL）方法。MKECL将医学知识图和医学许可考试纳入建模中，以弥补有关稀有疾病的足够信息；为了处理难以诊断的疾病，MKECL引入了一种对比度学习策略，以分离容易被误诊的疾病。此外，我们建立了一个名为Jarvis-D的新基准，其中包含从各种医院收集的临床EMR。对实际临床EMR的实验表明，拟议的MKECL优于现有的疾病预测方法，尤其是在几乎没有射击和零拍的情况下。
BMI 702：生物医学人工智能
大多数临床决策都涉及弥合推理差距：要求临床医生“填补”他们缺乏知识或尚无知识的地方，或者尚无知识存在的地方：•误诊，医疗错误，处方错误，处方错误，治疗不足，手术不足，过度治疗，过度治疗，由于不必要的疾病而导致的不必要的疾病•适当的诊断•适当的疾病•适当的疾病•适当的疾病•适当的疾病•适当的疾病•适当的疾病•适当的疾病•不足或过度使用抗生素的部分原因是严重的推论差异
人工智能中的责任分配问题
一家医院发现其人工智能软件对患者进行了误诊——在测试结果上，它将患者评定为健康，而实际上他们并不健康。一些患者因这种假阴性结果而遭受严重后果。在另一个例子中，一家公司用于招聘面试候选人的人工智能软件被发现系统性地歧视某些个人资料。该公司后来因此被起诉。另一个例子是面部识别人工智能软件拒绝让具有特定种族背景的人使用它，因为它无法将该人归类为合法用户。
针对医学图像诊断模型的对抗性攻击及其缓解技术
深度学习是人工智能的一个分支，已被证明是改变医疗诊断和医疗保健的宝贵工具。通过高效分析海量数据集中的复杂模式，深度学习推动了医学影像分析、疾病检测和个性化医疗的重大进展。具体而言，在医学影像方面，深度学习算法在解释 MRI 扫描、X 射线和 CT 扫描方面表现出卓越的精度，有助于早期识别疾病并改善患者治疗效果。此外，这些模型可以分析广泛的患者数据，以支持疾病诊断和预后，最终实现更精确、更及时的诊断和治疗决策。虽然深度学习模型在医学诊断方面具有巨大潜力，但它们很容易受到对抗性攻击的操纵。这些攻击可能会造成严重后果，可能导致误诊并损害患者的健康。对抗性攻击涉及试图通过向模型提供精心制作的输入（称为对抗性示例）来欺骗模型做出错误的预测。这些示例是合法数据的修改版本，人类无法区分，但会导致模型非常肯定地对其进行错误分类。在医学影像分析领域，即使对医学图像进行微小的修改，例如添加难以察觉的噪声或进行微小的有针对性的修改，也会导致深度学习算法误解数据，从而可能导致误诊或错误的治疗建议。同样，在疾病诊断和个性化医疗方面，对手可能会篡改患者数据，诱使模型做出不准确的预测或诊断。
意识的指标和标准
摘要背景：评估其他受试者的意识，特别是非语言和行为障碍的受试者（例如患有意识障碍的患者），是一项众所周知的挑战，但也越来越紧迫。意识障碍的误诊率很高，这提出了对新视角的需求，以激发新的技术和临床方法。主体：我们以最近推出的意识操作指标清单为起点，该清单有助于在非人类动物和人工智能等具有挑战性的案例中识别意识，以探索它们与意识障碍的相关性及其对相关患者的诊断和医疗保健的潜在伦理影响。意识指标是指可以通过观察受试者的行为或认知表现（或从此类表现的神经相关性）推断出的特定能力，这些能力并没有为判断意识的存在定义一个硬性阈值，但可以用来推断基于不同指标之间一致性的等级测量。所考虑的意识指标为识别和评估意识障碍患者的残留意识提供了一种潜在的有用策略，为相关大脑活动的操作化和量化奠定了理论基础。结论：我们的启发式分析支持以下结论：将已识别的意识指标应用于意识障碍可能会激发新的策略来评估三个非常紧迫的问题：意识障碍的误诊；需要检测意识和诊断意识障碍的黄金标准；以及需要对意识障碍进行精细的分类。关键词：意识、意识障碍、神经伦理学、脑损伤、植物人状态、无反应觉醒综合征、微意识状态
在粗毛和卷发上可靠的脑电图记录的新型电极
摘要 - 脑电图是一种强大且负担得起的大脑感测和成像工具，用于诊断神经系统疾病（例如癫痫），大脑计算机接口和基本神经科学。不幸的是，大多数脑电图电极和系统的设计并非旨在适应非洲血统中常见的粗卷发。在神经科学研究中，这可能导致质量差的数据，这些数据可能在从更广泛的人群中记录后可能会在科学研究中丢弃。 在临床诊断中，这可能导致不舒服和/或情感上的征税经验，在最坏的情况下，误诊。 我们先前的工作表明，在玉米裂片中辫子在目标位置暴露头皮会导致现有电极的电极阻抗降低。 在这项工作中，我们设计和实施了利用编织头发的新型电极，并证明，随着时间的推移，我们的电极与编织在一起，降低阻抗，使阻抗的阻抗低于现有系统。在神经科学研究中，这可能导致质量差的数据，这些数据可能在从更广泛的人群中记录后可能会在科学研究中丢弃。在临床诊断中，这可能导致不舒服和/或情感上的征税经验，在最坏的情况下，误诊。我们先前的工作表明，在玉米裂片中辫子在目标位置暴露头皮会导致现有电极的电极阻抗降低。在这项工作中，我们设计和实施了利用编织头发的新型电极，并证明，随着时间的推移，我们的电极与编织在一起，降低阻抗，使阻抗的阻抗低于现有系统。
皮肤鳞状细胞癌作为侵入性乳腺癌的转移：病例报告
皮肤鳞状细胞癌（CSCC）是一种非黑色素瘤（角质形成细胞）皮肤癌。CSCC可以作为原发性CSCC，第二个原发性癌症（SPC）或转移。 组织病理学和遗传或分子研究用于区分SPC与转移。 皮肤转移（CM）通常被误诊为良性皮肤病变。 然而，通过早期诊断和及时治疗，乳腺癌的CM进行了良好的预后。 尽管手术是CSCC的一线治疗方法，但转移性病变对化学疗法和免疫疗法的反应良好。 在这里，我们介绍了一名73岁的妇女的案例，她的皮肤病医生患有局部皮肤病变。 经过详细的放射学和组织病理学研究，她被诊断出患有乳腺癌的CSCC转移。 及时诊断，她的CM对化学疗法反应良好。CSCC可以作为原发性CSCC，第二个原发性癌症（SPC）或转移。组织病理学和遗传或分子研究用于区分SPC与转移。皮肤转移（CM）通常被误诊为良性皮肤病变。然而，通过早期诊断和及时治疗，乳腺癌的CM进行了良好的预后。尽管手术是CSCC的一线治疗方法，但转移性病变对化学疗法和免疫疗法的反应良好。在这里，我们介绍了一名73岁的妇女的案例，她的皮肤病医生患有局部皮肤病变。经过详细的放射学和组织病理学研究，她被诊断出患有乳腺癌的CSCC转移。及时诊断，她的CM对化学疗法反应良好。
对基于AI的基于AI的工具的审查，用于初步诊断皮肤病学表现
摘要在皮肤病的快速发展领域，对皮肤状况的早期和准确诊断对于有效的治疗和患者管理至关重要。我们的项目满足了对皮肤病学可靠有效诊断辅助的日益增长的需求。传统的诊断方法通常需要大量的时间和专业知识，从而导致延迟和潜在的误诊。该项目旨在通过利用人工智能（AI）技术来弥合这一差距，以根据视觉输入提供皮肤病学条件的初步诊断。该工具的主要目标是通过使用最新的AI算法分析皮肤病变和其他表现的图像来提高诊断准确性和速度。该工具将通过提供初步评估来支持皮肤科医生，这可以通过专业评估进一步完善。关键词：皮肤病学，诊断，治疗，误诊，人工智能，表现1。简介皮肤病学疾病包括影响皮肤的广泛疾病，这些疾病通常需要迅速而准确的诊断才能有效管理和治疗。诊断皮肤状况的传统方法通常涉及皮肤科医生的视觉检查，然后在必要时进行实验室测试或活检。虽然经验丰富的皮肤科医生可以根据视觉提示做出明智的决定，但由于专业知识和经验的差异，此过程可能很耗时，并且可能导致诊断的可变性。该项目旨在利用AI增强诊断过程的能力。通过利用最先进的机器学习算法和计算机视觉技术，该工具旨在根据视觉数据对皮肤状况进行初步评估。此初步诊断可以作为确定潜在皮肤病学问题的关键第一步，从而及时且有针对性的医疗干预。