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基于轻量级传感器网络和特征数字序列的飞机智能复合材料蒙皮冲击监测
摘要：由于复合材料在飞机结构中的应用越来越广泛，需要开发能够对大型复合材料结构进行冲击监测的飞机智能复合材料蒙皮（ASCS）。然而，飞机复合材料结构的冲击是一个随机瞬态事件，需要连续在线监测。因此，ASCS的传感器网络和相应的需要作为机载设备安装在飞机上的冲击监测系统必须满足轻量化、低功耗和高可靠性的要求。为了实现这一点，已经提出并开发了一种基于压电传感器和导波的冲击区域监测器（IRM）。它将压电传感器输出的冲击响应信号转换为特征数字序列（CDS），然后采用简单但有效的冲击区域定位算法，实现轻量化和低功耗的冲击监测。但由于ASCS传感器数量庞大，轻量化传感器网络的实现仍是实现可应用的ASCS进行在线连续撞击监测的关键问题。本文提出了三种轻量化压电传感器网络，包括连续串联传感器网络、连续并联传感器网络和连续异构传感器网络。它们可以大大减少ASCS压电传感器的引线，也可以大大减少IRM的监测通道。此外，还提出了基于CDS和轻量化传感器网络的撞击区域定位方法，以使轻量化传感器网络可以应用于具有大量压电传感器的ASCS的在线连续撞击监测。在某无人机复合材料翼盒上验证了轻量化压电传感器网络及相应的撞击区域定位方法。弹着点定位准确率高于92%。
护理和医疗保健领域人工智能公正的指导原则
作为护士，我们知道照顾他人的实际工作不能也不应该被自动化。注册护士和其他医疗保健工作者的工作必须亲自完成。任何人工智能 (A.I.)1 系统，包括自动化工人监控和管理 (AWSM)2 系统和临床决策支持系统 (CDSS)3，都无法取代人类的专业知识和临床判断，而这些对于提供所有患者应得的安全、有效和公平的护理至关重要。护士接受并定期掌握以工人为中心的技术，这些技术可以补充临床技能并提高患者护理质量。但我们担心，某些正在医院和护理环境中实施的技术并不能实现上述两点。在医疗保健环境中应用人工智能必须遵循这些原则，以确保高质量的患者护理、安全和公平。
微型 X 射线的局限性和可行性
随着太空探索向长期任务迈进，可靠的医疗诊断工具变得越来越重要。探索医疗能力 (ExMC) 和探索医疗集成产品团队 (XMIPT) 进行的微型 X 射线 (XR) 技术演示旨在评估微型 XR 设备在航天中的可行性和实用性。本摘要探讨了当前微型 XR 系统的局限性、培训机组人员的挑战、临床决策支持系统 (CDSS) 的潜在作用以及地面图像解释的可行性。我们还建议将微型 XR 整合到其他 ExMC 工作中，旨在确定未来探索级任务所需的能力和资源。微型 XR 设备面临的主要挑战之一是能否获得特定的解剖视图，尤其是在航天器的密闭和失重条件下。当空间有限，无法正确定位患者以及成像设备的体积有限时，操作员可能难以获取诊断质量的图像。由于空间辐射和探测器的限制可能会进一步影响图像质量，这些设备操作程序的灵活性对于它们在空间应用中的成功至关重要。
果蝇 Pten 直系同源基因模型
(A) 果蝇 (Drosophila melanogaster) 和果蝇 (D. miranda) 中 Pten 基因组邻域的同源性比较。细箭头表示果蝇 (D. melanogaster) (上) 和果蝇 (D. miranda) (下) 中目标基因 Pten 所在的 DNA 链。指向右侧的细箭头表示 Pten 在果蝇 (D. miranda) 中位于正 (+) 链上，指向左侧的细箭头表示 Pten 在果蝇 (D. melanogaster) 中位于负 (-) 链上。指向与 Pten 相同方向的宽基因箭头相对于细箭头位于同一链上，而指向 Pten 反方向的宽基因箭头相对于细箭头位于反链上。果蝇 (D. miranda) 中的白色基因箭头表示与果蝇 (D. melanogaster) 中相应基因直系同源，而黑色基因箭头表示非直系同源。灰色箭头表示在两个基因组邻域中都存在但不是同源的基因（在本例中为 Ror），在 D. miranda 中位于 Pten 的上游，但在 D. melanogaster 中位于 Pten 的下游。D. miranda 基因箭头中给出的基因符号表示 D. melanogaster 中的直系同源基因，而基因座标识符是 D. miranda 特有的。（B）GEP UCSC Track Data Hub 中的基因模型（Raney 等人，2014）。D. miranda 中 Pten 的编码区显示在用户提供的轨道（黑色）中；CDS 用粗矩形表示，内含子用细线表示，箭头表示转录方向。后续证据轨迹包括果蝇 (D. melanogaster) 蛋白质的 Spaln（紫色，果蝇 (D. melanogaster) 的 Ref-Seq 蛋白质比对）、NCBI RefSeq 基因的 BLAT 比对（深蓝色，果蝇 (D. miranda) 的 Ref-Seq 基因比对）、TransDecoder 预测的转录本和编码区（深绿色）、成年雌性和成年雄性的 RNA-Seq（分别为红色和浅蓝色；果蝇 (D. miranda) 的 Illumina RNA-Seq 读段比对）以及使用果蝇 (D. miranda) RNA-Seq (SRP009365) 由 regtools 预测的剪接点。所示的剪接点具有最小读取深度 10，其中 10-49、50-99 和 100-499 支持读取分别以蓝色、绿色和粉色表示。 (C) 果蝇 Pten-PB（x 轴）与果蝇直系同源肽（y 轴）的点图。左侧和底部标明氨基酸编号；顶部和右侧标明 CDS 编号，CDS 也以交替颜色突出显示。点图中的间隙表示序列相似性较低的区域。
AI在优化药物剂量和减少药物错误
人工智能（AI）正在通过优化药物剂量并最大程度地减少药物误差，从而显着提高患者的安全性和治疗功效来改变医疗保健。AI算法，尤其是那些利用机器学习和深度学习的算法，分析了大量患者数据，包括遗传信息，病史和实时健康指标，以确定针对个别患者量身定制的最有效的药物剂量。AI在精密医学中脱颖而出的关键领域之一。AI驱动的系统可以处理复杂的数据集，以预测不同患者将如何对特定药物做出反应，从而个性化药物剂量。例如，药物基因组学利用AI了解遗传变异如何影响药物代谢，有助于自定义剂量，以最大程度地提高治疗益处，同时最大程度地减少不良影响。此外，AI通过与电子健康记录（EHR）集成来增强临床决策支持系统（CDSS）。这些AI驱动的CDS为医疗保健专业人员提供了有关潜在用药错误的实时警报，例如不正确的剂量，药物相互作用或患者特定的禁忌症。通过不断从新数据中学习，这些系统会提高其随时间的准确性和可靠性，从而大大降低了药物错误的发生率。AI在自适应剂量算法的发展中也是关键。这些算法使用特定于患者的数据，例如肾功能和肝酶水平，以动态调整药物剂量。这种方法对于管理糖尿病和高血压等慢性病特别有益，在这种情况下，保持最佳药物水平对于有效的疾病管理至关重要。例如，AI可以通过分析其血糖水平的模式来帮助确定糖尿病患者所需的精确胰岛素剂量。除了个体的患者护理外，AI还通过识别和预测不良药物反应（ADR）来帮助更广泛的药物保护工作。机器学习模型可以通过临床试验，上市后的监视和患者报告分析大型数据集，以检测ADR的早期信号，从而及时进行干预和调整药物处方。总而言之，AI在优化药物剂量和减少药物错误方面的作用是个性化医学和患者安全方面的重大进步。通过利用AI的力量，医疗保健提供者可以提供更精确，有效和更安全的治疗方法，最终改善患者的结果并降低医疗保健费用。
研究教师出版社
研究活动的摘要：我们的抗菌管理计划（ASP）旨在优化患者临床结果，同时减少抗菌使用的意外后果，包括药物毒性和抗菌耐药性的发展。Our program focuses on clinical research looking into interventions in improving antimicrobial stewardship practices such as developing facility treatment guidelines with the evaluation of provider compliance and impact on patient outcomes, use of clinical decision support system (CDSS), utilization of rapid diagnostic tools and their impact on patient outcomes, medical use evaluation of specific antimicrobials, and implementation of pharmacy-led antibiotic review or time-out.我们的计划还评估并监视感染性疾病的治疗期间的患者结局，以死亡率，住院时间，成本，包括艰难梭菌感染（包括艰难梭菌感染）的并发症以及抗菌素耐药性的发展。最后，与我们与芝加哥洛约拉大学健康科学部传染病和免疫学研究所（INDIRI）的合作伙伴关系，我们的计划对微生物组研究感兴趣。目前在该领域的项目包括调查Foley导管插入术患者的膀胱微生物组，以及肾移植对受体尿路的微生物组的影响以及与移植结果的相关性。
1 加州精神药物使用指南 ...
加州卫生保健服务部 (DHCS) 和社会服务部 (CDSS) 共同负责监督县儿童福利和缓刑机构为寄养儿童和青少年提供的心理健康服务。加州《寄养儿童和青少年使用精神药物指南》专门针对以下儿童和青少年：(a) 参与儿童福利服务和/或缓刑服务，以及 (b) 被寄养。寄养是指为远离父母或监护人、县机构负有安置和照顾责任的儿童提供 24 小时替代照顾。这包括但不限于寄养家庭、亲属或非亲属大家庭成员 (NREFM) 的寄养家庭、资源家庭、短期寄宿治疗计划、团体之家、紧急庇护所、寄宿设施、儿童保育机构和预收养家庭。与过去二十年描述虐待和忽视影响的研究一致（Brown 等人 1990 年） 1、（Lansford 2002 年） 2 纽约州致力于利用正式和非正式的心理健康服务来减轻虐待和/或忽视的负面影响以及从主要家庭中带走后可能产生的负面影响和后果。这些负面影响和潜在后果被统称为创伤，正如药物滥用和心理健康服务管理局 (SAMHSA 2014) 3 将其定义为“三个 E”：事件、体验和效果：
人工智能驱动的临床决策支持系统
随着人工智能（AI）越来越嵌入医疗保健服务中，本章探讨了开发可靠和道德临床决策系统（CDSS）的关键方面。从从传统统计模型到复杂的机器学习方法的基本过渡开始，这项工作研究了严格的验证策略和绩效评估方法，包括模型校准和决策曲线分析的关键作用。本章强调，在医疗保健中创建值得信赖的AI系统不仅需要技术准确性。它需要仔细考虑公平，解释性和隐私。强调通过AI确保公平的医疗保健提供的挑战，讨论识别和减轻临床预测模型中偏见的方法。然后，本章将解释性挖掘为以人为中心的CDS的基石。此重点反映了这样的理解，即医疗保健专业人员不仅必须信任AI建议，而且还必须理解其基本推理。对医学AI系统隐私漏洞的分析，从深度学习模型中的数据泄漏到针对模型解释的复杂攻击。本文探讨了隐私保护策略，例如差异隐私和联合学习，同时承认隐私保护和模型绩效之间的固有权衡。从技术验证到道德考虑，这种进步反映了开发AI系统的多方面挑战，这些系统可以无缝且可靠地整合到日常临床实践中，同时保持患者护理和数据保护的最高标准。
AIRADF：人工智能启用
医学图像分析在医疗保健中起着至关重要的作用，特别是在计算机视觉应用中。人工智能 (AI) 为解决医疗保健行业的各种问题做出了巨大贡献，包括疾病诊断和分类。类风湿性关节炎 (RA) 是一种导致严重健康问题的自身免疫性疾病。目前基于学习的 RA 诊断方法需要改进流水线和优化。在本文中，我们提出了一个基于深度学习的框架，称为人工智能 (AI) RA 诊断框架 (AIRADF)。该框架包括用于预处理和训练感兴趣区域 (ROI) 的功能，用于自动 RA 检测和分类。RA 检测过程利用称为 Faster RCNN 的深度学习模型，而 RA 分类由增强的 UNet 模型执行。我们引入了一种称为基于学习的类风湿性关节炎检测 (LbRAD) 的算法。我们使用 X 射线图像进行的经验研究表明，所提出的算法在 RA 检测和分类方面优于许多现有的深度学习模型，分别达到 92.81% 和 94.58% 的最高准确率。此外，我们的框架除了 RA 检测之外还能够进行多类分类，从而形成临床决策支持系统 (CDSS)，可帮助医疗专业人员进行 RA 预后。关键词 – 类风湿性关节炎、深度学习、人工智能、图像处理、类风湿
课程结构和教学大纲
计划结果（PO）PO 1：了解卫生系统和政策：展示卫生系统，医疗保健政策以及影响健康信息学和分析的监管环境的全面知识。PO 2：核心信息学知识：获得健康信息学概念，标准和框架（例如EHR，HIES，CDSS，HL7，ICD-10和SNOMED CT）的基础知识。 PO 3：数据分析和统计方法：使用SQL，R和Python等工具来分析和解释复杂的医疗保健数据。PO 4：技术水平：在健康信息技术中发展技术水平，包括数据库管理，数据仓库和云计算，并在EHR系统中具有动手经验，例如Epic和Cerner。PO 5：数据管理和质量保证：实施和管理医疗保健数据治理和质量保证实践，以确保数据完整性，隐私和可靠性。PO 6：分析和解决问题的技能：应用高级数据分析技术来解决医疗保健问题并优化临床决策。PO 7：项目管理和领导力：培养项目管理和领导能力，以有效地管理健康信息学项目并领导多学科团队。PO 8：跨学科合作：与医疗保健专业人员，IT专家和利益相关者有效合作，开发和实施健康信息学解决方案。PO 9：道德和专业责任：在健康信息学和分析实践中遵守道德标准和专业责任。PO 10：创新和持续改进：促进创新的心态和健康信息学实践的持续改进，以增强医疗保健提供和成果。