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分析供应链管理的绩效测量和指标：概念框架
技术进步正在帮助应对诊断和管理糖尿病的挑战。机器学习（ML）是人工智能（AI）的一个分支，就是这样的创新，这表现出了巨大的希望。ML算法允许计算机分析数据，查找模式并做出预测。 随着大型数据集的可用性，包括临床记录，遗传信息和生活方式因素，正在开发基于ML的方法来改善糖尿病护理。 这些方法可以识别有风险的人，支持早期诊断并帮助制定个性化的治疗计划（Rajkomar等，2019）。 ML已经成功诊断其他疾病。 它可以处理大型，复杂的数据集，以找到甚至专家可能会错过的模式（Shickel等，2018）。 对于糖尿病，ML应用范围从发现疾病的早期迹象到预测并发症和改善治疗计划（Wang等，2018）。 与OMICS数据结合使用，例如基因组学，蛋白质组学和代谢组学ML，也可以帮助鉴定出早期诊断和精密医学的新生物标志物（Marcos等，2020）。ML算法允许计算机分析数据，查找模式并做出预测。随着大型数据集的可用性，包括临床记录，遗传信息和生活方式因素，正在开发基于ML的方法来改善糖尿病护理。这些方法可以识别有风险的人，支持早期诊断并帮助制定个性化的治疗计划（Rajkomar等，2019）。ML已经成功诊断其他疾病。它可以处理大型，复杂的数据集，以找到甚至专家可能会错过的模式（Shickel等，2018）。对于糖尿病，ML应用范围从发现疾病的早期迹象到预测并发症和改善治疗计划（Wang等，2018）。 与OMICS数据结合使用，例如基因组学，蛋白质组学和代谢组学ML，也可以帮助鉴定出早期诊断和精密医学的新生物标志物（Marcos等，2020）。对于糖尿病，ML应用范围从发现疾病的早期迹象到预测并发症和改善治疗计划（Wang等，2018）。与OMICS数据结合使用，例如基因组学，蛋白质组学和代谢组学ML，也可以帮助鉴定出早期诊断和精密医学的新生物标志物（Marcos等，2020）。
数字患者双胞胎可改善诊断和治疗
创建机器的数字双胞胎已经是一项非常复杂的事业。那么，与人类有机体这样做必须有多困难？Fraunhofer实验软件工程研究所的研究人员正在研究数字患者双胞胎的可能性，挑战和潜力。，他们的目标是将来对数字“复制品”进行药物测试，然后再服用第一份药丸。在这次采访中，特蕾莎·阿伦斯（Theresa Ahrens）博士和乔纳斯·马塞洛（Jonas Marcello）博士共同领导弗劳恩霍夫（Fraunhofer）IESE的数字健康工程部门，解释了数字患者双胞胎的好处和附加值。什么是数字患者双胞胎？特蕾莎·艾伦斯（Theresa Ahrens）：从本质上讲，数字患者双胞胎是生物单元的精确而动态的虚拟率。这种高度发达的模型可以模拟检查，用于检查，细胞结构，组织，器官，甚至整个人，理想地包含其现实世界中的所有信息，我的意思是实际患者。数字型双胞胎是动态的，因此它们会考虑随着时间的流逝而发生的变化，并且可以模拟基本的生理过程。这使我们能够做出各种谓词，例如关于生理功能，例如，如果医生正在考虑为患者考虑某些药物，这些功能会有所帮助。数字患者双胞胎如何改善医疗服务？乔纳斯·马塞洛（Jonas Marcello）：数字患者双胞胎具有广泛不同应用的巨大潜力。举例说明，这些模型可以帮助可视化人体内部的代谢过程。机械生产是否有相似之处？虚拟双胞胎在医学上提供的一个大机会是，它们可以用来识别药物的影响，包括药物相互作用和侧面效果，甚至在该人服用第一颗药物之前。Marcello：与生产环境中的数字双胞胎一样，机器可以取消预测性维护，情况也相似：这为预分制的健康监测铺平了道路。和该技术在早期筛查和预防方面也打开了新的门，因为虚拟复制品可以在健康问题的开始阶段提供线索，或揭示出较高的特定疾病风险。这允许
使用神经系统标准诊断死亡的形式
•毁灭性脑损伤后的患者仍然深深昏迷（GCS 3/15），没有观察到的脑干反射，并且具有机械通气的肺部，但循环和其他身体功能持续存在。（代码6.2）•此表格适用于年龄超过2岁的成年人和儿童。对于2岁以下的儿童，需要其他诊断警告 - 使用37周到2年测试表的儿童。（代码6.38，附录2）•理想情况下应为家庭提供观察一组临床测试以确认死亡的机会。通常，第二组测试是最适合家庭见证的测试。（代码6.9）•需要体外膜氧合的患者（ECMO）：补充2008年ECMO患者代码的指导已发表并保持有效。使用第7页的2025代码中概述的呼吸暂停测试参数。（代码6.68）
遗传性癌症及癌症诊断后的基因检测
遗传性癌症具有家族遗传性。当保护我们免受癌症侵害的基因发生改变而无法发挥作用时，就会发生这种现象。这种改变被称为致病变异、可能致病变异、有害变异，有时也被称为“突变”。致病变异会增加罹患某些类型癌症的风险。但是，并非每个携带致病变异的人都会患上癌症。
Medikal：将知识图作为LLM的助手集成，以增强EMRS的临床诊断
电子病历（EMRS）虽然与现代医疗保健不可或缺的一部分，但由于其复杂性和信息还原而呈现临床推理和诊断的Challenges。为了解决这个问题，我们提出了Medikal（将K Nowledge图作为L LMS的ssistants），该框架将大型语言模型（LLMS）与知识图（kgs）结合在一起，以增强诊断性capabilies。Medikal根据其类型将医疗记录中的实体分配给实体的重要性，从而使候选疾病的精确定位在公里内。它创新采用了类似残留的网络样方法，从而使LLMS诊断可以合并为kg搜索结果。通过基于路径的重新算法算法和填充风格的提示模板，它进一步完善了诊断过程。我们通过对新型开源的中国EMR数据集进行了广泛的实验来验证Medikal的有效性，这表明了其在现实环境中提高临床诊断的潜力。代码和数据集可在https：//github.com/csu-nlp-group/medikal上公开获得。
基于集体人工智能的 AD 诊断和预后深度分级
摘要。准确诊断和预后阿尔茨海默病对于开发新疗法和降低相关成本至关重要。最近，随着卷积神经网络的进步，已经提出了使用结构 MRI 自动执行这两项任务的方法。然而，这些方法往往缺乏可解释性和泛化性，并且在性能方面受到限制。在本文中，我们提出了一种新颖的深度框架来克服这些限制。我们的框架由两个阶段组成。在第一阶段，我们提出了一个深度分级模型来提取有意义的特征。为了增强这些特征对领域转移的鲁棒性，我们引入了一种创新的集体人工智能策略来进行训练和评估步骤。在第二阶段，我们使用图卷积神经网络来更好地捕获 AD 特征。我们基于 2074 个受试者的实验表明，与最先进的方法相比，我们的深度框架在不同数据集上对 AD 诊断和预后都具有竞争力。
婴儿和儿童 HIV 感染的诊断
大多数在 1 至 2 个月大时有围产期 HIV 暴露的非母乳喂养婴儿以及所有在 4 至 6 个月大时有 HIV 暴露的非母乳喂养婴儿都可以通过病毒学检测确诊 HIV。抗体检测（包括抗原/抗体组合免疫测定）无法确定婴儿是否感染 HIV，因为可能检测到来自分娩父母的 HIV 抗体通过胎盘转移（即假阳性）；因此必须使用病毒学检测。1, 2 病毒学检测呈阳性（即核酸检测 [NAT]——一类包括 HIV RNA 和 HIV DNA 聚合酶链反应 [PCR] 检测以及相关 RNA 定性或定量检测的检测）表明可能感染了 HIV。通常同样推荐血浆 HIV RNA 和 HIV DNA NAT。然而，这两种检测方法都可能受到抗逆转录病毒疗法 (ART) 的影响，因为抗逆转录病毒 (ARV) 药物会通过胎盘从孕妇转移到胎儿，或者作为预防或推定 HIV 疗法给婴儿服用 ARV 药物。一般而言，通过全血检测细胞相关病毒的定性 HIV 前病毒 DNA PCR 检测受 ARV 的影响较小。
使用高分辨率MRI进行颅内动脉粥样硬化的精确诊断：
Wang，Y。等，中国有症状的颅内大动脉狭窄和闭塞的患病率和结局：中国颅内动脉粥样硬化（CICAS）研究。中风，2014年。45（3）：663-9。Lange，M.C。等人，在缺血性中风的不同亚型中的中风复发。颅内疾病的重要性。arq neuropsiquiatr，2018年。76（10）：649-653。
在资源有限的情况下诊断和管理获得性 XIII 因子缺乏症：病例报告
20. Zanon E、Pasca S、Sottilotta G、Molinari AC、Ferretti A、Di Gregorio P。重组 FXIII 治疗 FXIII 缺乏症患者的多中心真实世界经验：从药代动力学到临床实践。意大利 FXIII 研究。输血。2023；21(4)：350-5。
早期诊断为MRI，一般运动和神经检查的早产儿的脑瘫
标题页早期诊断为早产儿的早期诊断MRI，一般运动和神经学检查Shipra Jain，MD，1,2,3 Karen Harpster，OTR/L，PhD，3,4,5 Stephanie Merhar，MS，MS，MS，MS，1,2,3 Beth Kline Kline-Fath，1,2,3 Beth Kline-sita，3,6,6,7 Mekib，3,7 MEKAT AATTA，3,7 MEKAT AATTA， Priyanka Illapani 1,3 Colleen Peyton，DPT，9 Nehal A. Parikh，DO，MS。辛辛那提婴儿神经发育早期预测研究（Cineps）研究人员的1,2,3隶属关系：1辛辛那提儿童医院医疗中心，俄亥俄州辛辛那提，俄亥俄州，俄亥俄州辛辛那提2中心，俄亥俄州辛辛那提市，美国4个职业治疗和物理治疗部，辛辛那提儿童医院医疗中心，俄亥俄州辛辛那提，俄亥俄州辛辛那提5号5号康复健康科学康复，锻炼，运动和营养科学系俄亥俄州7辛辛那提大学医学院放射学系，俄亥俄州辛辛那提市8辛辛那提儿童医院医学中心生物统计学和流行病学司，俄亥俄州辛辛那提市9号物理治疗和人类运动科学系和人类运动科学系，伊利诺伊州西北大学的儿童兴趣：资助者在调查结果的设计，分析或表现中没有发挥作用。数据共享声明：可以根据合理的要求向通讯作者请求所有DEDIADIAD参与者数据。资金来源：由国立卫生研究院支持R01-NS094200和R01- NS096037，来自国家神经系统疾病和中风研究所（NINDS）和R01 EB029944-01，来自国家生物医学成像和BioEngibering（Nibib）的R01 EB029944-01。论文介绍信息：本文于2023年4月30日在美国华盛顿特区的小儿学术社会国际会议上发表。