环境临床文档(ACD)是一种利用人工智能(AI)来转录和解释患者 - 智利对话的技术。ACD平台利用高级语音识别和自然语言处理技术来生成临床医生审查的临床注释。这项技术通常是通过智能手机上的移动应用程序实施的,它利用该设备的麦克风来捕获对话(Tierney等,2024; Misurac等,2023; Albrecht等,Albrecht等,2024)。环境临床文档是生成AI在医疗保健中的主要应用,吸引了研究和开发的大量投资,以及在各种医疗保健环境中快速实施这些技术。为此目的设计了各种环境AI平台和工具,包括AWS HealthScribe,Nuance Dragon Ambient Experience(DAX),DeepScribe和3M M*Modal Fluengence Align。
不仅包括隐性偏见或个人歧视,还包括鼓励和助长这种歧视的规则和实践结构。1 结构性种族主义的一个定义是“社会通过相互加强的住房、教育、就业、收入、福利、信贷、媒体、医疗保健和刑事司法系统助长种族歧视的全部方式”。3 衡量种族主义具有挑战性。它不仅可能是主观的,而且还可能带有政治色彩,并且基于难以收集的数据。尽管如此,为了监测变化和设定目标,有一个可衡量的结果至关重要。出于这个原因,出现了许多衡量种族主义的方法,包括感知歧视量表。3
作者:Dale Shepard(克利夫兰诊所)Matthias Weiss(TheDacare)Bert O'Neil(社区健康网络)Amol Rao(纪念馆)Nihal Abdulla(癌症和血液研究中心)艾哈迈德·扎尔祖尔(Ahmad Zarzour) Parsons(Gundersen Health System)Paul La Porte(TOI临床研究)Samantha Mallahan,Chelsea Osterman,Danielle Skelly,Emily Patnaude,Amy Gordon Franzen,Ezra Cohen,Ezra Cohen,Matthewewnewoney(Matthewewoney(tempus)
本指南草案标志着一个关键里程碑,它是 FDA 以患者为中心的药物开发 (PFDD) 方法指南系列 1 的最后一部分,旨在描述一条可持续的途径,将患者输入作为数据纳入医疗产品开发和决策。我们赞赏该机构在整个系列中努力提供灵活性,包括讨论各种方法,这些方法可以量身定制以制定适合目的的策略。例如,当前的指南草案描述了几种构建基于 COA 的终点的潜在方法,例如多组分和个性化终点,这些终点对于评估具有多种临床表现的疾病的治疗效果很有价值。然而,该指南对审查人员如何评估 COA 数据作为效益风险评估和监管决策中全部证据的一部分提供了有限的见解。目前尚不清楚指南 4 中包含的原则是针对用于标记声明的 COA 终点,还是旨在更广泛地应用,例如,用作评估安全性和耐受性的终点的 COA。我们敦促该机构更加具体地规定用于评估 COA 数据的完整性和临床解释的期望和标准。
背景:临床预测是现代医疗保健不可或缺的一部分,它利用当前和历史医疗数据来预测健康结果。人工智能(AI)在该领域的整合显着提高了诊断准确性、治疗计划、疾病预防和个性化护理,从而改善了患者治疗效果和医疗效率。方法:本系统评价实施了一种结构化的四步方法,包括在学术数据库(PubMed、Embase、Google Scholar)中进行广泛的文献检索、应用特定的纳入和排除标准、提取数据以重点关注 AI 技术及其在临床预测中的应用,以及对收集到的信息进行彻底分析以了解 AI 在增强临床预测方面的作用。结果:通过对 74 项实验研究的分析,确定了 AI 显着增强临床预测的八个关键领域:(1)疾病的诊断和早期发现;(2)疾病过程和结果的预测;(3)未来疾病的风险评估;(4)个性化医疗的治疗反应;(5)疾病进展;(6)再入院风险;(7)并发症风险;(8)死亡率预测。肿瘤学和放射学是从 AI 临床预测中受益最多的专业。讨论:该综述强调了 AI 在各个临床预测领域的变革性影响,包括其在革命性诊断、提高预后准确性、辅助个性化医疗和增强患者安全方面的作用。AI 驱动的工具对医疗保健服务的效率和有效性做出了重大贡献。结论和建议:AI 在临床预测中的整合标志着医疗保健领域的重大进步。建议包括提高数据质量和可访问性、促进跨学科合作、注重道德的 AI 实践、投资 AI 教育、扩大临床试验、制定监管监督、让患者参与 AI 整合过程以及持续监测和改进 AI 系统。
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摘要 根穿孔是指由于再吸收、医源性或龋齿导致牙髓和牙周直接接触的任何情况,无论是病理性还是意外暴露。本研究旨在确定 MTA、Biodentine 和 GIC 在修复根穿孔方面的功效和临床特性。采用系统评价的方法,文章从以前的文献中选择,遵守纳入和排除标准,以确保只有包含相关信息的文章才会被考虑进行审查。本系统评价采用了系统评价和荟萃分析报告项目 (PRISMA) 指南。重点问题是:在 MTA、Biodentine 和 GIC 之间,哪种材料在修复根穿孔方面最有效。研究结果表明,与 MTA 和 GIC 相比,Biodentine 更受青睐,因为大多数研究都支持 biodentine。与 GIC 和 MTA 相比,Biodentine 在修复根穿孔方面报告了更好的临床结果。系统评价发现,大多数先前的研究发现生物牙本质具有更好的临床效果。因此,临床实践可以利用这项研究来保证在处理根穿孔修复时获得更好的临床效果。关键词:MTA、生物牙本质、GIC、根穿孔修复
结果:ICI-DM患者具有男性占主导地位(70.6%),平均体重指数(BMI)为21.2±3.5 kg/m 2,ICI治疗后5(IQR,3-9)周期中的ICI-DM平均发作。大多数(78.3%)ICI-DM患者接受了抗PD-1,78.3%的糖尿病性酮症酸中毒治疗,并且所有C肽水平都低,并且接受了多次胰岛素注射。与T1D患者相比,ICI-DM患者的年龄较大(57.2±12.4 vs 34.1±15.7岁),血糖较高,但HBA1C水平较低(p <0.05)。只有两名(8.7%)ICI-DM患者的胰岛自身抗体阳性,该患者低于T1D患者(66.7%,p <0.001)。A total of 59.1% (13/22) of ICI-DM patients were heterozygous for an HLA T1D risk haplotype, and DRB1*0901-DQA1*03- DQB1*0303 (DR9) and DRB1*0405-DQA1*03-DQB1*0401 were the major susceptible haplotypes.Compared to T1D, the susceptible DR3-DQA1*0501- DQB1*0201 (DR3) and DR9 haplotypes were less frequent (17.7% vs 2.3%; P =0.011 and 34.4% vs 15.9%; P =0.025), whereas the protective haplotypes (DRB1*1101-DQA1*05-DQB1*0301 ICI-DM患者(2.1%vs 13.6%; P = 0.006和4.2%vs 15.9%; P = 0.017)。ICI-DM患者均无T1D相关的高危基因型DR3/DR3,DR3/DR9和DR9/DR9。在23名ICI-DM患者中,有7(30.4%)出现,与ICI相关的1型糖尿病(IFD)(IFD)和16例(69.6%)呈现为ICI相关的1型糖尿病(IT1D)。与IT1D患者相比,IFD患者表现出明显的高血糖,C肽和HBA1C水平低(P <0.05)。与IT1D患者相比,IFD患者表现出明显的高血糖,C肽和HBA1C水平低(P <0.05)。据报道的1型暴发性糖尿病易感性HLA单倍型(DRB1*0405- DQB1*0401或DRB1*0901*0901-DQB1*0303), IFD患者中有66.7%(4/6)的IFD患者是杂合的。据报道的1型暴发性糖尿病易感性HLA单倍型(DRB1*0405- DQB1*0401或DRB1*0901*0901-DQB1*0303), IFD患者中有66.7%(4/6)的IFD患者是杂合的。IFD患者中有66.7%(4/6)的IFD患者是杂合的。
