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Wirral的学习障碍和自闭症谱系障碍
资料来源：参考4注意：仅包括国家资助的特殊学校。用于“任何LD或ASD”的百分比是按照SEN需求和/或EHC计划的所有学生的比例计算的。用于特定诊断的百分比是用“任何LD或ASD”的所有学生的一部分计算的。学习障碍和挑战10
使用不良事件的常见术语标准（CTCAE版本5.0）评估抗癌疗法不良事件的严重性
住院或住院的延长；禁用；限制自我保健ADL 4级（威胁生命的后果）：紧急干预。5级（死亡）与不良事件有关。其他皮肤病学诊断包含在官方CTCAE V5网站https://ctep.cancer.gov/protocoldevelopment/electronic applications/docs/ctcae v5快速参考5x7.pdf。
超声 +人工智能的力量
标题Health的AI应用程序可实现可靠，一致的超声检查，以帮助临床医生提供更精确的诊断，并改善治疗决策 - 最终改善了患者的结果。此次收购旨在帮助新手用户扩大对超声成像的可负担访问，并与全球范围更广泛地转移到Precision Care。
STIRNEMANN - 伦敦大学学院探索
两个转诊中心（一个在法国，一个在英国）。纳入标准为：妊娠 11 周后，胎儿超声检查中至少可见一处异常；出生后确认异常；根据出生后/尸检调查（包括体格检查、基因检测和影像学检查）确认或排除相关的罕见疾病；并且，确认后，DSS 软件可识别该综合征。该软件回顾性地评估病例，使用完整表型作为单一输入，或根据软件提示逐步输入表型特征，模拟其在现实临床环境中的使用。外部专家小组对不一致病例进行裁决，即 DSS 输出与出生后确认（“确定”）的诊断之间存在分歧的病例。评估了该软件前 10 个鉴别诊断输出中已确诊诊断的比例，以及该软件正确选择综合征或孤立病症作为最佳猜测的灵敏度和特异性。
已发布版本的引用 (APA)：Ploug, T., & Holm, S. (2020)。可争议的人工智能诊断的四个维度——以患者为中心的可解释人工智能方法。医学人工智能，107，文章 101901。https://doi.org/10.1016/j.artmed.2020.101901
近年来，人工智能决策的可解释性问题引起了广泛关注。在考虑人工智能诊断时，我们建议将可解释性解释为“有效的可争议性”。从以患者为中心的角度来看，我们认为患者应该能够对人工智能诊断系统的诊断提出异议，而对人工智能诊断中与患者相关的方面进行有效质疑需要获得不同类型的信息，这些信息包括：1）人工智能系统对数据的使用，2）系统的潜在偏见，3）系统性能，以及 4）系统与医疗专业人员之间的分工。我们论证并定义了“可争议性”所要求的十三个具体信息。我们进一步表明，可争议性不仅比一些提出的可解释性标准要求更弱，而且它不会为人工智能和医疗专业人员的诊断引入毫无根据的双重标准，也不会以牺牲人工智能系统性能为代价。最后，我们简要讨论一下这里介绍的可争议性要求是否是特定于领域的。
设计和实施专家系统
摘要此摘要介绍了针对医疗领域量身定制的复杂专家系统的设计和实施。利用人工智能和知识表示技术的力量，该系统模仿了经验丰富的医疗专业人员的决策能力。所提出的系统涵盖了一个结构良好的知识库，这些知识库从权威的医疗来源汇编而成，包括各种症状，疾病和治疗方法。已经开发了可以充当系统和医疗保健提供商之间的桥梁的用户友好界面。开发的接口熟练提出了相关的问题，捕获输入数据，并以可理解的方式传达系统的发现。通过一种解释机制维持了系统决策过程的透明度，该机制证明了诊断和治疗建议的合理性，从而灌输对最终用户的信心。针对已建立的医疗基准的广泛测试和验证确保系统的可靠性和功效。由于它与医疗保健的数字化转型保持一致，因此该专家系统有可能提供快速，一致和专家支持的医疗诊断和处方。
VSS 2024 摘要
尽管视觉科学在研究发育和精神疾病中的非典型功能方面有着丰富的历史，但这些研究往往将单一诊断与规范比较组进行比较（病例对照方法）。然而，通过孤立地研究诊断，我们无法确定病例对照差异是特定于疾病的，还是反映了在多种疾病中发生的神经变化。病例对照方法的一个相关挑战是人们越来越认识到分类诊断在生物学或心理学上并不是离散的实体：多种诊断通常同时发生在个体中，具有相同诊断的个体之间存在相当大的异质性，并且诊断个体和具有亚临床特征的个体之间通常存在相似性。此外，分类诊断与潜在生物学（例如基因、神经功能）没有明确的对应关系。因此，最近出现了一种概念转变，即从传统的病例对照方法转向考虑神经多样性的连续、跨诊断维度，这可能更好地反映潜在的生物学（参见 NIH 的研究领域标准框架）。通过研究不同条件下的视觉功能维度，我们将阐明非典型视觉功能病例中涉及的机制，同时也有助于了解非临床人群中的个体差异。本次研讨会将汇集超越传统病例对照方法的前沿研究，以展示这一最近的概念转变。代表不同职业阶段、科学方法和国籍的演讲者将介绍涵盖一系列疾病（例如自闭症、阅读障碍、精神分裂症、躁郁症、偏头痛）和方法（EEG、fMRI、心理物理学、计算建模、问卷）的研究。Cathy Manning 将首先介绍传统的病例对照方法及其局限性，然后介绍 EEG 和行为研究，以确定自闭症和阅读障碍儿童的视觉运动处理和决策中的收敛和发散。其次，Michael-Paul Schallmo 将展示自闭症和精神分裂症成人均具有较弱的周围抑制，并且与精神症状的连续维度相关。第三，Victor Pokorny 将描述最近的一项荟萃分析，该分析发现，精神分裂症、躁郁症和相关亚临床人群的视觉空间背景使用普遍减弱的证据令人惊讶地薄弱，但对比感知的特定改变的证据则更为有力。第四，Brian Keane 将描述涉及高阶视觉网络的功能连接是如何