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面向对象设计的最佳人工智能模型研究...
目的：本文旨在开发一种临床决策支持系统（CDSS），该系统可以帮助检测对泌尿系统结石诊断最重要的结石。其中，特别是对于支持CDSS最终判断的人工智能（AI）模型的开发，我们希望通过比较和评估它们来研究最佳的AI模型。方法：本文提出了使用各种AI技术的最佳输尿管结石检测模型。使用AI技术比较和评估机器学习（支持向量机）、深度学习（ResNet-50，Fast R-CNN）和图像处理（分水岭）等方法，以找到一种更有效的输尿管结石检测方法。结果：使用真阳性（TP）和假阴性计算的灵敏度的最终值是TP结果概率的度量，显示出较高的识别准确率，ResNet-50的平均值为0.93。这一发现证实，当开发的平台用于支持实际手术时，可以准确引导到结石区域。结论：可以找到最有效的检测结石方法的总体情况。但各种变量可能会略有不同，通过术语可以发现差异。未来关于泌尿系统疾病的研究将是多种多样的，研究将通过定制专门针对这些疾病的 AI 模型来扩展。
考虑封闭式配电系统和可再生能源的优化电力调度，实现能源社区福利最大化
摘要：监管委员会正在推广封闭式配电系统 (CDS)，它不同于传统的公共接入网络，可以由能源社区 (EC) 拥有和管理。CDS 中包含本地可再生能源潜力和充足的存储设备计划，允许 EC 成员之间进行合作，以降低运营支出 (OPEX)，提供相对于公共监管网络和电力市场提供的电价具有内部竞争力的电价。CDS 运营商可以承担新的角色，即发电和存储资产的集中能源调度员，以最大限度地提高 EC 成员的利润。本文提出了一种创新的最佳有功和无功功率调度模型，以实现社区福利最大化。该提案与现有的公共接入网络上基于社会福利的调度之间的一个关键区别是排除了外部批发电力市场的利润。所提出方法的重点是最大限度地提高所有社区成员的福利。采用基于单一边界的集体 EC 的薪酬框架，考虑基于位置边际定价 (CDS-LMP) 的成员之间的协议。案例研究的结果显示，欧盟委员会对 CDS、可再生能源和存储的投资运营支出减少了 50%，回收期为 6 年。
临床推理与人工智能
背景：人工智能是指一组能够执行与人类智能功能相似的功能的系统。如今，人工智能已成功融入临床决策支持系统 (CDSS)。证据获取：本研究旨在简要介绍临床推理和人工智能的叙述性小型评论。数据来自 Google Scholar、ScienceDirect 和 PubMed 数据库，使用“临床决策支持系统、人工智能和临床推理”关键词。结果：临床决策支持系统分为两类：基于知识和数据驱动。第一类称为基于规则的专家系统，第二类也称为机器学习系统。上述系统和人工智能在解释算法和统计信息方面的用处在于，人为因素很容易犯错，但它们效率更高，错误更少。然而，在处理病人及其主诉和症状时，由于需要进行临床判断，人的因素在获取病人病情的心理意象方面更为有效。人工智能具体应用于诸如诊断电解质紊乱、解释心电图结果和识别心肌肥大的原因等场景。尽管如此，人工智能也存在挑战，例如缺乏对医疗决策和治疗错误的责任感。结论：鉴于人工智能的上述优势和挑战，人工智能和人类智能不能互相超越，两者在临床决策中都具有不可替代的作用。新的观点是，CDSS 的目标是通过将大量信息作为一个整体而不是单独处理来帮助医生做出更好的决策。
DoDI 8540.01，2015 年 5 月 8 日，纳入变更 1， 8/28/ ...
DoD CIO 主题：跨域 (CD) 政策参考：参见附件 1 1。目的。本指令：a.根据 DoD 指令 (DoDD) 5144.02（参考 (a)）中的授权，制定政策、分配职责并确定使用 CD 解决方案 (CDS) 互连不同安全域的信息系统 (IS) 的程序。b. 根据 DoD 指令 (DoDI) 8510.01（参考 (b)）和 DoDI 8500.01（参考 (c)）将 CD 指导与风险管理框架 (RMF) 保持一致，以管理信息安全风险并授权 CDS。c.取代并取消国防部指挥、控制、通信和情报助理部长备忘录（参考文献 (d) 和 (e)）和国防部首席信息官 (DoD CIO) 备忘录（参考文献 (f)）。2.适用性 a.本指令适用于： (1) OSD、军事部门、参谋长联席会议主席办公室 (CJCS) 和联合参谋部、作战司令部、国防部监察长办公室、国防机构、国防部实地活动以及国防部内的所有其他组织实体（在本指令中统称为“国防部组成部分”）。(2) 所有国防部 CDS 都向国防部 IS 提供 CD 功能、从国防部 IS 提供 CD 功能、在国防部 IS 内部提供 CD 功能或在其之间提供 CD 功能，包括任务合作伙伴（例如国际、跨机构、州政府或国防承包商）IS。
自动医疗决策规则从文本提取
医疗决策规则在许多临床决策支持系统（CDS）中起关键作用。但是，这些规则通常是由医学专家制定的，这是昂贵且难以扩大规模的。在本研究中，我们探讨了从文本中自动提取医疗决策规则，从而实现了大规模医疗决策规则的解决方案。我们采用医疗决策规则的表述，作为由条件/决策节点组成的二进制树。这样的树被称为医疗树木，我们介绍了几种生成模型以从文本中提取它们。所提出的模型继承了两类成功的自然语言生成框架的优点，即序列到序列的生成和自动回归产生。为了释放预验证的语言模型的潜力，我们设计了三种线性化样式（自然语言，增强自然语言和JSON代码），是我们模型的目标序列。我们的最终系统在全面的中国基准上实现了67％的树木准确性，优于最先进的基线，提高了12％。结果证明了生成模型在明确建模结构决策路线图上的有效性，并显示出巨大的潜力，可以增强CDSS的发展和可解释的AI。我们的代码将在接受后开源。
人工智能对患者 - 医学家信任的影响
背景：使用人工智能（AI）基于常规护理数据的临床决策支持系统（CDSS）正在越来越多地开发。先前的研究主要集中在使用AI的技术方面，但是患者这些技术的可接受性尚不清楚。目的：我们旨在调查当医疗决策受到CDS的支持时，患者 - 医师信任是否会受到影响。方法：我们对荷兰大学医学中心的患者小组（n = 860）进行了一项小插图研究。患者被随机分为4组 - 高危或低风险病例的干预或对照组。在高风险和低风险病例组中，医生在（干预组）或没有（对照组）CDS的支持下做出了治疗决定。使用具有7点李克特量表的问卷，其中1个指示“完全不同意”，7表示“完全同意”，我们在3个维度上收集了有关患者 - 医学信任的数据：能力，完整性和仁慈。，我们使用Mann-Whitney U检验评估了每个病例对照组和干预组之间患者的信任的差异，并使用参与者的性别，年龄，教育水平，对医疗保健的一般信任以及使用（CO）方差的多变量分析对参与者的性别，年龄，教育水平，对医疗保健的一般信任以及对技术的一般信任进行了修改。结果：总共有398名患者参加。在高风险情况下，干预组的中位数感知能力和完整性较低，但与对照组相比，但没有统计学意义（5.8 vs 5.6; p = .16和6.3 vs 6.0; p = .06）。但是，CDSS应用对医师感知能力的影响取决于参与者的性别（p = .03）。尽管与对照组相比，男性，女性，女性中未发现对医师能力和完整性的看法显着降低（分别为p = .009和p = .01）。在低风险情况下，没有发现两组之间的信任差异。然而，对技术的信任增加对低风险情况下的仁慈和完整性产生了积极影响（分别为p = .009和p = .04）。结论：我们发现，总的来说，患者 - 医师的信任很高。但是，我们的发现表明，AI应用对患者 - 物理学关系的潜在负面影响，尤其是在女性和高风险情况下。对技术的信任总体而言，可能会增加通过治疗专业人员使用CDSS的可能性。
电子推动工具技术在重症监护和围场环境中使用：范围审查协议
版本1 - 评论审稿人Datta，Rashmi Delhi Cantt，《麻醉与重症监护室审查》返回02-NOV-2021一般性评论该提案已被仔细研究。很少有评论嵌入到返回的纸中。但是，本文的范围尚不清楚：作者是否关注各种研究的步骤，以确保实施针对各种疾病条件开发的不同微调CDSS技术？作者是否建议使用这些方法来建议在重症监护患者中进行机械通气断奶的探险？如果是这样，以下内容是无关紧要的： - 轻推技术的细节 - AI技术的开发过程 - 选择特定算法时使用的特定算法时，当符合Nudge技术的参数时，最后一部分将具有一定的意义。- 目前形式的研究变成了人类行为变化 - 随着算法的可用性而发生的变化的发生率。- 可以添加去除技术后的变化持续时间，以进一步说明对Nudge /任何其他基于AI的算法的需求 - 可用的文献将重点关注高级顾问及其对新技术和算法的可接受性。高级术语通常会抵抗变革，无论是技术还是特定算法，可能不是根据其实践/经验。这可以被视为审查员Baysari，Melissa悉尼大学医学与健康评论学院审查返回2022年1月24日返回的一般评论，感谢您有机会审查该协议论文。尽管是局部区域，但我发现本文很难阅读和理解。作者似乎还将CDS和轻推技术视为同一件事，而当他们不在时。
针对急性髓样白血病和胃癌的靶向降解
在组织启动子控制的物种（CGI）的物种r 2之间r 2之间的r 2 r 2 0.75 * 0.03 0.12 *启动子（其他）0.65 ** 0.05 0.05 0.14 *基因0.88 * 0.02 0.13 * 0.02 0.13 *内含子0.55 * 0.55 * 0.09 * 0.09 * 0.20 * 0.61 * 0.61 * 0.04 0.04 0.04 0.04 0. 30. 3. Un 0. 30. 3. Un 0. 3. Undron 0.68 * 0.04 0.13 ** 3' UTRs 0.64 * 0.05 0.15 * TEs 0.51 * 0.11 * 0.23 * CR1s 0.49 * 0.12 * 0.24 * LTRs 0.55 * 0.10 * 0.22 * Fixed differences 0.47 * 0.16 * 0.30 * Family-wise (0.1) adjusted p-value levels: * < 0.05 ** < 0.005 *** < 0.0005 281在组织启动子控制的物种（CGI）的物种r 2之间r 2之间的r 2 r 2 0.75 * 0.03 0.12 *启动子（其他）0.65 ** 0.05 0.05 0.14 *基因0.88 * 0.02 0.13 * 0.02 0.13 *内含子0.55 * 0.55 * 0.09 * 0.09 * 0.20 * 0.61 * 0.61 * 0.04 0.04 0.04 0.04 0. 30. 3. Un 0. 30. 3. Un 0. 3. Undron 0.68 * 0.04 0.13 ** 3' UTRs 0.64 * 0.05 0.15 * TEs 0.51 * 0.11 * 0.23 * CR1s 0.49 * 0.12 * 0.24 * LTRs 0.55 * 0.10 * 0.22 * Fixed differences 0.47 * 0.16 * 0.30 * Family-wise (0.1) adjusted p-value levels: * < 0.05 ** < 0.005 *** < 0.0005 281在组织启动子控制的物种（CGI）的物种r 2之间r 2之间的r 2 r 2 0.75 * 0.03 0.12 *启动子（其他）0.65 ** 0.05 0.05 0.14 *基因0.88 * 0.02 0.13 * 0.02 0.13 *内含子0.55 * 0.55 * 0.09 * 0.09 * 0.20 * 0.61 * 0.61 * 0.04 0.04 0.04 0.04 0. 30. 3. Un 0. 30. 3. Un 0. 3. Undron 0.68 * 0.04 0.13 ** 3' UTRs 0.64 * 0.05 0.15 * TEs 0.51 * 0.11 * 0.23 * CR1s 0.49 * 0.12 * 0.24 * LTRs 0.55 * 0.10 * 0.22 * Fixed differences 0.47 * 0.16 * 0.30 * Family-wise (0.1) adjusted p-value levels: * < 0.05 ** < 0.005 *** < 0.0005 281
毕业项目展示柜
•使用颅骨超声图像的生发基质出血诊断和分级的AI深度学习模型。• BASERAH • A Machine Learning model for Emergency Department Triage Classification and Priority-Based Decision-Making • Streamlining Student Housing Registration • Advancements in Digital Dentistry: AI-Enabled Diagnosis Using X-ray Images • Electronic Smart Gadget for Water Consumption Classification Based on Machine Learning Techniques (Naqy) • NoCam: Camera Disabling Application For Android Phones Using Beacons • Enshedny • HunTumor: Deep Learning Techniques for Brain Tumor Classification • Toyota Cars Image recognition • EasyCommunicate: Eye tracking and Sign language detection system • Application of AI Models for Early Brain Stroke Detection: A Case Study in Saudi Arabia • HAND BIOMETRIC INFORMATION FOR GENDER CLASSIFICATION • Intelligent Plant Diagnosis System using Image Processing • Hand Gesture Recognition for Computer Use • Analyzing Cybersecurity Risks through Natural Language Processing (NLP) • Fit Talks: Forecasting Fitness使用微调变压器的沙特阿拉伯认识性•供水预测数据集建议•增强工作场所安全系统：通过微面部表达分析来检测疲劳和警觉水平•SUKARSENSE•SUKARSENSE•SUKARSENSE：临床决策支持系统（CDSS）（CDSS）用于糖尿病的糖尿病检测和基于机器基于机器基于机器的模型的糖尿病•基于机器的模型•基于机器的模型•基于机器的模型• （目的）•具有可解释的人工智能的湿疹自动检测•SmartMPN：用于分类的智能诊断pH-阴性骨髓增生性肿瘤（MPN）使用深度学习。•垃圾邮件审查检测•基于人工智能的水质预测建模•基于统一区块链的大学生记录系统•使用深度学习
FY2024第3季度
在Sprint 2中，MedRAS团队专注于两个新的重要任务：软件开发和算法成熟。开发继续进一步完善POTAG和IDA，以提高收集的数据的使用。开发还集中在将数据流的管道从收集来源扩展到基于云的存储解决方案，包括Potag，Medic CDSS和BATDOK之间的多方向连接。第二个重点是与我们的壁内算法合作伙伴合作，以扩展现有算法，并将其纳入我们的传感器套件以提供DD 1380的输出。在Sprint 2结束时，MEDRAS计划提供概念验证的原型，以显示DD 1380所需的输入的小节，该dd 1380自动从算法处理传感器数据进行实时填充！