XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search SystemClinicians
人工智能与临床医生：深度学习研究的设计、报告标准和主张的系统评价
研究选择标准 随机试验注册和非随机研究，比较深度学习算法在医学成像中的表现与当代一位或多位专家临床医生组的表现。医学成像对深度学习研究的兴趣日益浓厚。深度学习中卷积神经网络 (CNN) 的主要特征是，当 CNN 输入原始数据时，它们会开发出模式识别所需的自身表示。算法会自行学习对分类很重要的图像特征，而不是由人类告诉使用哪些特征。选定的研究旨在利用医学成像预测现有疾病的绝对风险或将其分类为诊断组（例如疾病或非疾病）。例如，原始胸部 X 光片上标有气胸或无气胸等标签，CNN 会学习哪些像素模式表明有气胸。
诺和诺德 InnoLet（Protaphane 胰岛素）设备停产后，对医疗服务和临床医生的共识建议：
需要立即采取行动 代表澳大利亚妊娠期糖尿病协会 (ADIPS)、澳大利亚糖尿病教育者协会 (ADEA)、澳大利亚糖尿病协会 (ADS)、澳大利亚糖尿病协会 (DA)、澳大利亚皇家全科医师学院 (RACGP) – 糖尿病特殊兴趣小组和澳大利亚与新西兰妇产科医学协会 (SOMANZ)。 背景 胰岛素低聚糖是一种中效胰岛素，其作用开始于 60 分钟，在注射后 4-12 小时达到峰值，持续时间长达 24 小时。 在澳大利亚，胰岛素低聚糖目前以 100 IU/mL 的形式在小瓶、预填充输送装置和笔式/笔式药筒中提供，作为 Protaphane®（Novo Nordisk）和 Humulin® NPH（Eli Lilly）销售。 Novo Nordisk 最近宣布了其胰岛素产品系列的一系列国际变更，这将影响部分产品在澳大利亚的供应。其中包括从 2025 年 2 月起停产 Protaphane 预填充 InnoLet 设备，从 2026 年 12 月起停产 Protaphane Penfill（请参阅下表）。还宣布了其他产品停产，并将根据需要在单独的更新中进行说明。
计算肿瘤学研讨会-varanasi
Students.................................................INR 3,000 Postdoc/Faculty.....................................INR 5,000 Clinicians/Industry.................................INR 8,500
自最早的记录以来就描述了癌症……
CA A Cancer J Clinicians，第 72 卷，第 1 期，页码：7-33，首次出版日期：2022 年 1 月 12 日，DOI：(10.3322/caac.21708)
纳米医学在医学领域的最新突破
Nanomedicine is a game changer in medical treatment due to its ability to revolutionize the way diseases are diagnosed, treated, and monitored. It has shown promise in improving the bioavailability and targeted delivery of drugs, reducing side effects, and enhancing therapeutic outcomes. These advancements illustrate the growing impact of nanomedicine on personalized healthcare, regenerative medicine, and targeted therapies creating a choice for more effective and accessible treatments in the near future. Its applications across various medical disciplines are expected to continue growing, offering new solutions to some of the most challenging health issues. Despite these advancements, challenges such as biocompatibility, toxicity, and regulatory hurdles remain. Ongoing research and collaboration among scientists, clinicians, and regulatory bodies are essential
UNSW FMH AI能力声明儿童癌症研究所v0.1
o Encode and democratize knowledge accumulated by curating >1000 patients o Integrate patient's tumour molecular profile with treatment and high-throughput drug response data o Expand access to data accumulated to all researchers o Identify novel cancer drivers for functional genomic testing • Develop a paediatric pan-cancer classification and prognostic tool utilising machine learning methods to support clinicians in accurate diagnosis and treatment recommendations in a clinically relevant timeframe • Develop自然语言界面使用大型语言模型来改善可访问性和简化变体策划
健康科学研究所教育
• Advance health sciences education through research, scholarship, education, capacity-building, and community outreach, with the goal of developing health care professionals and scientists for better patient care and health outcomes • Bring together clinicians, educators and researchers in order to enable collaboration across disciplines and professions, foster theory-driven and practice-based research and scholarship, nurture a spirit of curiosity and inquiry, and support the development of educational leaders and researchers • Provide在当地以及国家和国际合作伙伴关系的背景下，知识翻译和整合的知识翻译和整合论坛•建立一个支持跨学科研究和奖学金的环境，试图为该领域的未来领导者提供教育机会，并为临床医生，教育工作者，教育工作者和研究者建立敬意的社区。
McKesson Corporation Understanding Drug Shortages ...
• Critical Care Drug Task Force: Multidisciplinary team of clinicians and supply chain experts that monitor, communicate, and respond to supply chain trends and needs; engage targeted customers as needed for feedback and assess cost sensitivity. • Supply Optimization: Optimize inventory despite constraints, secure backup product and alternatives where available, and obtain supply from multiple manufacturers, when possible. • Diversify Supplier / Manufacturer Partners: Open contracting and formulary model allows us to diversify partners and bring on new market entrants at all times. • New Market Entrants: We support emerging and diversified suppliers with new product launches to bring greater supply to market. • Equitable Allocation: When supply constraints occur, we work diligently to ensure equitable distribution of available supply across all our customers based on their ordering history.
在技术方面揭示了放射科医生的见解...
达沃医生学院公司。使用便利抽样方法是由于参与者的工作性质和可用性的。进行了深度访谈（IDI），以收集研究人员和一位采用Colaizzi方法来识别新兴主题并从分类陈述中群体的主题进行协作的数据。八（8）个主题出现并揭示了两个主要思想。主要思想的前四个主题（1）对技术进步的考虑；对绩效的预测，图像解释中的长期影响，图像解释中的优势和缺点，及其影响影响放射学家的判断。The last four themes under major idea (2) management of technological advancement namely: taking responsibility, taking responsibility in case threatened to be replaced, clinicians' dependency on for image interpretation, and how it will disrupt work routine and schedule.产生了六（6）个主题以总结研究。未来的研究人员应更深入地研究放射科医生对人工智能（AI）的看法，尤其是对于复杂的方式。推荐定性和定量方法以进行全面的理解。关键词：技术进步，人工智能，放射学，现象学，Negros Island I.简介
已发布版本的引文 (APA)：Boonstra, A., & Laven, M. (2022)。人工智能对急诊科临床医生工作设计的影响：系统文献综述。BMC Health Services Research，22，第 669 篇文章。https://doi.org/10.1186/s12913-022-08070-7
摘要 目的：本系统文献综述旨在展示人工智能 (AI) 目前在急诊科 (ED) 中的应用情况，以及它如何改变急诊科临床医生的工作设计。AI 对许多急诊科医疗专业人员来说仍然是新事物，不为人所知，因此不熟悉其功能。方法：使用各种标准来确定文章是否适合回答研究问题。本研究基于过去五年发表的 34 篇关于急诊科 (ED) 使用人工智能 (AI) 的选定同行评审论文。根据系统评价和荟萃分析的首选报告项目 (PRISMA) 指南，扫描、阅读全文并随后分析所有文章。结果：大多数 AI 应用程序都包含基于 AI 的工具，用于辅助临床决策并减轻过度拥挤的急诊科负担。AI 支持主要在分诊期间提供，这是确定患者轨迹的时刻。有充分的证据表明，基于 AI 的应用程序可以改善临床决策过程。结论：AI 在急诊科的应用仍处于起步阶段。许多研究关注的是 AI 是否具有临床效用，例如决策支持、改善资源分配、减少诊断错误和促进主动性。一些研究表明，基于 AI 的工具本质上有能力超越人类技能。然而，从文献中可以明显看出，当前的技术没有这样做的目标或能力。尽管如此，基于 AI 的工具可以通过提供临床决策支持来影响急诊科临床医生的工作设计，这最终可以帮助减轻一部分日益增加的临床负担。关键词：人工智能、临床医生、急诊科、机器学习、工作设计