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医学和法医学领域的人工智能和诊断
摘要：法医学诊断涉及许多学科和技术领域，包括死亡学和临床法医学，以及由这两大极点动员的所有学科：刑事学、弹道学、人类学、昆虫学、遗传学等。诊断涵盖三个主要相互关联的概念：病理分类（诊断）；体征或症状空间；以及使一组体征与类别相匹配的操作（诊断方法）。数字化在所有活动领域的推广——包括法医学、我们社会对数据和数字设备的适应以及计算、存储和数据分析能力的发展——为日益广泛地采用人工智能 (AI) 创造了有利环境。人工智能可以干预诊断的三个方面：病理类别空间、体征空间，以及最后两个空间之间的匹配操作。它的干预可以采取多种形式：它可以提高诊断方法的性能（准确性、可靠性、稳健性、速度等），更好地定义或分离已知的诊断类别，或更好地关联已知的体征。但它也可以带来新的元素，而不仅仅是提高性能：人工智能利用任何数据（这里的数据扩展了症状和经典体征的概念，这些体征来自人类观察者的五种感官，通过技术手段放大或未放大，或来自互补检查工具，如成像）。通过其关联各种大容量数据源的能力，以及发现未怀疑的关联的能力，人工智能可以重新定义诊断类别，使用新体征并实施新的诊断方法。我们在本文中介绍了人工智能如何在法医科学中应用，其方法主要侧重于改进现有技术。我们还研究了与其普及相关的问题、其发展和采用的障碍以及与在法医诊断中使用人工智能相关的风险。
SUV的层次结构：从诊断到治疗学，再到有效的疗法
o 80 y前，索尔·赫兹（Saul Hertz）率先使用了131 I的医学用途，可成功地治疗患有良性和恶性甲状腺条件的患者。今天，它仍然是我们的模范疗法。124 I PET/CT，用于成像甲状腺癌的成像，在肿瘤学放射性药物中具有最高的肿瘤到背景对比度，直接转化为我们使用疗法方法来治愈患有晚期转移性疾病的患者的能力。近年来，针对生长抑素受体和前列腺特异性膜抗原（PSMA）受体的放射性标记的肽已成为治疗神经性糖果和前列腺癌的新标准，从而改善了许多患者的生活。尽管治疗方法非常有效，并改善了生活和生活质量，但与131 I不同，它们主要提供姑息治疗的结果，而131 I通常会实现完整的终身反应。在其核心上，疗法本质上是辐射装置。机械因果靶向肿瘤的能力在现代医学中是独一无二的。放射碘的简单性
疫苗，治疗学和诊断制造和监管加强项目：总统的报告和建议
ADB – Asian Development Bank APVAX – Asia Pacific Vaccine Access Facility COVID-19 – coronavirus disease DGDA – Directorate General of Drug Administration DGHS – Directorate General of Health Services DMC – developing member country EDCL – Essential Drugs Company Limited EPI – Expanded Programme on Immunization GAVI – Global Alliance for Vaccines and Immunization GBT – global benchmarking tool GESI – gender equality and social inclusion GMP – good manufacturing practices HSD, MoHFW – Health Services Division, Ministry of Health and Family Welfare LDC – least developed country LMIC – lower middle-income country ML – maturity level NIP – national immunization program NRA – national regulatory authority OP – operational priority PAM – project administration manual R&D – research and development VPD – vaccine-preventable disease VTD – vaccine,治疗性和诊断者 - 世界卫生组织注释（i）孟加拉国政府财政年度（FY）于6月30日结束。“ fy”在日历年之前表示财政年度结束的年，例如2024年6月30日结束。（ii）在本报告中，“ $”是指美国美元。
临床实验室中的分子诊断
分子诊断（MOLDX）是分析样品中遗传物质（通常是DNA或RNA）的测定方法，以表明疾病风险，诊断疾病，预测疾病病程，选择治疗或监测治疗的有效性。MOLDX的重要性和规模显着增长，从2000年所有体外诊断（IVD）的4％市场份额到2021年的24％（Kalorama，2021）。随着成本，有效性和可用性的最新改善，Moldx很快将很快成为临床实验室中最常见的测试类型。虽然其他诊断方法（免疫测定，临床化学，微生物学等）由于检测到蛋白质生物标志物或病原体而具有某些疾病状态的优势，Moldx通常更敏感，具体，可重复且可靠。它们的测定时间比免疫测定时间较慢，但比微生物学方法快得多（小时而不是几天）。MOLDX的局限性包括其成本，仪器的复杂性以及受过训练的员工进行样品准备，操作仪器和分析数据的需求。
革命性诊断：医学实验室的创新...
电子邮件：jitendra.saraswat@mangalayatan.edu.edu.in摘要：医疗实验室技术正在进行变革性的进化，以自动化，护理测试，下一代测试，人工智能，数字病理学，液体活检和3D打印等创新为标志。这些进步正在重塑诊断，增强准确性，速度和个性化。自动化和机器人技术优化效率并降低错误。护理点测试使快速的诊断能够接近患者，从而改善了急诊护理和访问。下一代测序可以实现个性化医学。人工智能增加了各个领域的诊断。数字病理增强了准确性和远程咨询。液体活检提供实时见解。3D打印提供量身定制的医疗解决方案。随着这些技术的成熟，他们承诺将彻底改变医疗保健，最终改善患者的结果和医疗保健系统效率。关键字：诊断，自动化，护理点测试，个性化药物，3D打印
56289-001：疫苗、治疗学和诊断学制造和监管加强项目
图 II.1：能源部项目 LCC 和 ECC 申请及授予流程 33 图 II.2：适用于该项目的国家许可流程流程图 34 图 III.1：项目区域位置图 41 图 III.2：项目布局规划 42图 III.3：拟议的项目活动和时间表 43 图 III.4：疫苗的多样性和复杂性（来源：美国药物评论，2016 年） 44 图 III.5：疫苗工艺开发的概述（来源：美国药物评论）药物审查， 2016 年） 45 图 III.6：疫苗研究与开发（从开始到结束：来源：C OLE-P ARMER） 45 图 IV.1：拟议项目工地的照片 51 图 IV.2：孟加拉国地震分区图 53 图 IV.3：孟加拉国气候区 55 图 IV.4：马达利普尔气候图，显示全年平均每日最低和最高温度、降水量和风速 56 图 IV.5：马达利普尔站（左）和 K Hulna 地区的年降水量趋势和季节周期（右） 56 图 IV.6：M ADARIPUR 气象站的年度风速和风向 57 图 IV.7：2008 年至 2018 年 G OPLAGANJ 区地下水位变化（FA027 表示 G OPALGANJ SADAR） 57 图 IV.8：现场地表水和地下水采样 59 图 IV.9：2020 年 G OPLAGANJ 区雨季和旱季地下水盐度 60 图 IV.10：2020 年旱季和雨季地下水位变化。 60 图 IV.11：现场空气质量数据水平测量（EDCL 内外，G OPLAGANJ）64 图 IV.12：G OPALGANJ S ADAR 拟建疫苗工厂 4 千米范围内的土地利用地图 67 图 IV.13：G OPALGANJ 的气候参数变化 71 图 VI.1：与主要利益相关方的焦点小组讨论和磋商会议 89 图 VI.2：KII 期间的照片 90
雅培诊断技术作为Nathifa Bradshaw董事监管事务Kjelsasveien 161 NO-0884 OSLO挪威
我们已经审查了您的第510（k）节上述设备的意图上的第510（k）节，并确定该设备在1976年5月28日，在跨国商业的法律销售的谓语中，在1976年5月28日，与医疗设备的纳入日期相关的是，该设备在法律上销售的谓词在法律上销售的谓词，该设备在法律上销售的谓词是相等的，该谓语是在医疗设备上或已纳入了医疗设备的范围。不需要批准前市场批准申请（PMA）的化妆品法案（法案）。因此，您可能会销售该设备，但要遵守该法案的一般控制条款。尽管这封信将您的产品称为设备，但请注意，一些清除的产品可能是组合产品。位于https://www.accessdata.fda.gov/scripts/cdrh/cdrh/cfdocs/cfpmn/pmn.cfm上的510（k）上市通知数据库。该法案的一般控制条款包括年度注册，设备上市，良好的制造实践，标签和禁止品牌和掺假的禁令。请注意：CDRH不评估与合同责任保证有关的信息。我们提醒您，设备标签必须是真实的，不要误导。
对AI对诊断的影响的全面审查和...
摘要 - 由于医疗保健中人工智能（AI）的快速采用，医疗创新的新时代已经开始，这正在改变患者护理和医疗实践的许多方面。在本研究中检查了AI在医疗保健中的各种应用，特别着重于医学成像，量身定制的治疗路径，道德问题，药物开发，临床实践整合和心理健康领域。每个部分探讨了AI应用程序的潜在优势，困难和可能的未来方向，以阐明AI如何改变医疗程序。人工智能（AI）算法正在通过提高速度和准确性来改变医学成像分析领域的疾病检测和患者护理结果。人工智能（AI）支持的个性化治疗途径根据独特的患者概况优化了干预措施，为更高效或以患者为中心的医疗保健打开了大门。随着AI的影响力扩大，包括透明度，隐私和算法偏见在内的道德问题至关重要，因此必须在技术发展和道德行为之间保持仔细的平衡。AI对药物研究的影响广泛，可以更快地识别前瞻性候选者和治疗个性化。强大的基础设施，开放式沟通和AI与人类专业知识的一致性是将AI整合到临床实践中所必需的。虽然AI和心理健康的交集使早期发现，个性化治疗和持续支持是可能的，但道德考虑对于保护患者的安全和数据隐私仍然至关重要。医疗保健从业人员，AI开发人员，研究人员，伦理学家和患者之间的合作成为整个研究的反复主题。跨学科的合作使AI驱动的解决方案是由道德，负责任和以患者为中心的护理创建，测试和应用的。在技术进步和道德责任之间取得健康平衡的奉献精神对于应对AI的困难是必要的，因为它的革命潜力继续在追求更好的医疗保健和福祉方面出现。