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《科学》杂志赞助增刊
值得注意的是，2019 年一项针对 700 万人的丹麦研究发现，女性比男性更晚被诊断出健康问题。例如，女性比男性晚四年半被诊断出糖尿病，而女性比男性晚两年半被诊断出癌症。当然，遗传和环境是影响因素，但性别偏见也是造成这种差异的原因之一。《纽约时报》最近的一篇报道说，医生被指责忽视了插入宫内节育器的不适感；2019 年的一项调查显示，不到 5% 的医生在手术过程中提供局部麻醉注射，而许多医生选择开出效果较差的非处方止痛药。这个现代轶事说明了女性“夸大”疼痛的普遍性别刻板印象可能会影响她们从医疗保健专业人员那里得到的护理。
CKM - 核心血管综合征
通常，该综合征涉及高血压，糖尿病，肥胖，血脂异常和慢性肾脏疾病等疾病。因此，所使用的ICD-10代码将取决于每种情况中存在的特定诊断。例如，您可以使用以下代码：
推荐引用 推荐引用 Alam, L., & Mueller, S. (2021). 检查解释对 AI 诊断系统中满意度和信任的影响。BMC 医学信息学和决策，21(1)。http://doi.org/10.1186/ s12911-021-01542-6 取自：https://digitalcommons.mtu.edu/michigantech-p/14974
摘要背景：人工智能有可能彻底改变医疗保健，它越来越多地被用于支持和协助医疗诊断。人工智能的一个潜在应用是作为患者的第一个接触点，在将患者送往专家之前取代初步诊断，使医疗保健专业人员能够专注于治疗中更具挑战性和关键性的方面。但是，要使人工智能系统成功扮演这一角色，仅提供准确的诊断和预测是不够的。此外，它还需要提供（向医生和患者）关于诊断原因的解释。如果没有这一点，准确和正确的诊断和治疗可能会被忽略或拒绝。方法：评估这些解释的有效性并了解不同类型解释的相对有效性非常重要。在本文中，我们通过两个模拟实验来研究这个问题。对于第一个实验，我们测试了重新诊断场景，以了解局部和全局解释的效果。在第二个模拟实验中，我们在类似的诊断场景中实施了不同形式的解释。结果：结果表明，解释有助于提高关键重新诊断期间的满意度指标，但在重新诊断之前（进行初步治疗时）或之后（当替代诊断成功解决病例时）几乎没有影响。此外，关于该过程的初始“全局”解释对即时满意度没有影响，但改善了对人工智能理解的后期判断。第二个实验的结果表明，与没有解释或仅基于文本的原理相比，结合视觉和基于示例的解释与原理相结合对患者满意度和信任的影响明显更好。与实验 1 一样，这些解释主要影响重新诊断危机期间的即时满意度指标，在重新诊断之前或成功解决诊断后几乎没有优势。结论：这两项研究帮助我们得出关于面向患者的解释性诊断系统如何成功或失败的几个结论。基于这些研究和文献综述，我们将为医疗领域的 AI 系统提供的解释提供一些设计建议。
为不稳定青年提供住房和艾滋病毒资源
• 终止美国的艾滋病流行（EHE）：美国疾病控制与预防中心的倡议将艾滋病预防和治疗活动重点放在 50 个地方，这些地区占新增艾滋病诊断病例的一半以上，以及 7 个农村负担较重的州。
增强肿瘤学模型 (EOM) 支付方法网络研讨会
为期七年的自愿付费和交付模式于 2023 年 7 月开始，计划于 2030 年 6 月结束，重点关注创新支付策略，为正在接受癌症治疗且被诊断患有某些癌症的 Medicare 按服务收费 (FFS) 受益人提供高质量、以人为本、公平的医疗服务
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•特定的诊断：评估者应通过测试数据指示特定的DSM（精神障碍诊断和统计手册）诊断。非特异性诊断，例如“个人学习风格”，“学习差异”，“学术问题”和“测试困难或焦虑”本身并不构成学习障碍。
医疗保健领域的人工智能
医疗保健系统在确保人们的健康方面发挥着至关重要的作用。建立准确的诊断是这一过程的重要组成部分。由于消息来源强调误诊和漏诊是一个常见问题，因此必须寻求解决方案。诊断错误在急诊室很常见，急诊室被认为是一个压力很大的工作环境。当今的行业被迫应对快速变化的技术进步，这些进步导致系统、产品和服务的重塑。人工智能 (AI) 就是这样一种技术，它可以作为诊断问题的解决方案，但伴随着技术、道德和法律挑战。因此，本论文旨在研究人工智能如何影响诊断的准确性，以及它在医疗保健中的整合与技术、道德和法律方面的关系。本论文从文献综述开始，文献综述作为理论基础，并允许形成概念框架。概念框架用于选择受访者，结果对教授、研究人员、医生和政治家进行了 12 次采访。此外，还进行了一项调查，以获取公众对此事的看法。研究结果表明，人工智能已经足够成熟，能够做出比医生更准确的诊断，并以行政任务的形式减轻医务人员的负担。一个障碍是可用的数据不完整，因为法律阻碍了患者数据的共享。此外，人工智能算法必须适合所有社会少数群体，并且不能表现出种族歧视。欧洲人工智能联盟于 2018 年成立，旨在控制该技术。可以在国家和地区层面制定类似的举措，以保持对其正确使用的某种形式的控制。
一种基因致病性工具“ genepy”识别丢失的双质...
目的：100,000个基因组项目诊断出了四分之一的受影响参与者，但有26％的诊断不在应用基因面板上；许多人是从头变体。评估没有基因面板的双重变体更具挑战性。方法：我们试图使用Genepy识别丢失的双重诊断，其中包含等位基因频率，Zygosity和一个用户依赖的有害度量，每个参与者都会产生每个基因的综合基因分数。我们计算了78,216个100,000个基因组项目参与者的2862个隐性疾病基因的遗传评分。对于每个基因，我们对参与者的基因分数进行了排名，并在没有诊断的情况下对受影响的参与者进行了仔细检查，他们的分数在每个基因的前5名中排名。在参与者表型与感兴趣的疾病基因重叠的情况下，我们提取了稀有变体和应用相，clinvar和ACMG分类。结果：3184个未经分子诊断的人的受影响的个体的遗传评分为前5位，而3184中的682个（21％）的表型与顶级基因重叠。在669（18％）表型匹配的病例中的122例（不包括13例撤回参与者）中，我们确定了假定的错过诊断（占所有未诊断参与者的2.2％）。另外334例（50％）中有334例可能遗漏了诊断，但需要验证功能验证。结论：大规模应用基因研究已确定了456个潜在诊断，证明了新型诊断策略的价值。©2024作者。由Elsevier Inc.代表美国医学遗传与基因组学院出版。这是CC下的开放访问文章（http://creativecommons.org/licenses/4.0/）。
科学家现在可以使用头发诊断孩子的自闭症
尽管认为环境变量和遗传变量被认为是涉及的，但科学家仍然不确定疾病的确切因果关系。根据英国的NHS，育儿，疫苗接种，食物或感染不良。根据美国的一项研究，自2017年的三年中的自闭症诊断增加了50％。