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Severn基金会NHSE SW培训传单中的医生
什么是精密医学？与我的罕见疾病和癌症患者有何关系？基因组学如何影响处方？我如何与患者和家庭谈论基因组学？在哪里可以找到有关基因组学的更多信息？癌症药房
精神病学的机器学习：让医生在黑匣子上？
算法和硬件的最新进展已经对机器学习产生了巨大的希望（ML），以成为复杂问题的几乎通用解决方案。这种热情迅速接管了医学研究，导致越来越多的出版物强调了ML的潜力，并伴随着越来越强烈的主张进入临床实践[1]。关于脑成像，通常是创新的领先者，这种发展背后的动机似乎很明显：MRI是高度标准化的，并且已经建立了数十年的受试者之间的分析。此外，几个大型和开放的数据集为模型培训提供了相对良好的资源[2]。精神病学也有临床需求：神经精神疾病是全球发病率和残疾调整后的生活年份的主要原因，因此，希望ML能够加速精神病学的诊断和疾病进度。尽管ML对精神病学有潜在的影响，但目前的状态和轨迹是否与高期望和经常大胆的诺言保持一致，这似乎是有争议的[3]。尤其是在精神病学中，需要更多考虑先决条件和更多方向来翻译
VSS 2024/25 医生指南 - 简介 - 第 1 章
（六）格林-巴利综合征是一种急性麻痹性疾病，通常由先前的感染、手术或罕见的免疫接种引起。该病的特征是四肢逐渐无力和反射消失。海外研究估计，接种流感疫苗后患上格林-巴利综合征的风险约为每百万接种疫苗者一至两例。在2023-24年度，香港录得一例接种流感疫苗的人士（接种季节性流感疫苗后五天六周内）患上格林-巴利综合征。在2019年至2023年期间，香港公立医院每年因各种原因入院的格林-巴利综合征病例数为33至60例。
NHS心理学家在对阿斯利康疫苗的罕见反应后死亡，验尸官
尽管Covid-19今年在全球范围内杀死的人数比2020年杀害了更多的人，但在美国，疫苗的犹豫意味着每天接受疫苗的人数减少，而每天大约每天30万人接种疫苗，而4月初每天接近近200万人。1近66％的18岁以上的人（1.78亿）接受了至少一剂疫苗，其中包括超过1.51亿疫苗的疫苗接种疫苗。65岁以上的人中有88％的人至少接受了一剂疫苗，而18至64岁的人中只有66％。2
将来人工智能将能够替代医生？ - 叙述审查
本文对人工智能（AI）在医学的未来中的作用进行了全面的叙述，重点是替代各种临床应用中的医生的潜力。它探讨了机器人和深度学习，尤其是卷积神经网络（CNN）等AI技术，并在肿瘤学，心脏病学和牙科等领域中讨论了它们在AI辅助诊断中的应用。本文重点介绍了AI在医学中的优势和缺点，包括其分析大量医学数据并提高诊断准确性的能力，以及与患者数据保护和决策透明度有关的道德和实践挑战。尽管AI具有转变医疗保健的巨大潜力，但本文得出结论，目前仍然是临床医生的支持工具，无法完全取代临床决策。它强调了应对剩余挑战和继续研究以最大程度地发挥AI医学潜力的重要性。
当医生和人工智能互动时：关于人类对人工智能风险的责任
摘要 关于是否将人工智能 (AI) 系统视为负责任的道德实体（也称为“人工道德代理” (AMA)）的讨论已经持续了一段时间。在这方面，我们认为“道德代理”的概念只能归因于人类，这是基于人类的自主性和感知能力，而人工智能系统缺乏这些能力。我们从有意义的控制和尽职调查的角度分析了人工智能系统存在下人类的责任，并反对医学中完全自动化的系统。从这个角度来看，我们专注于基于人工智能的诊断系统的使用，并阐明在设计、开发和使用人工智能系统时形成的复杂的人员、组织和人工制品网络。然后，我们讨论了当不良事件是由人工智能系统的错误引起或诱发时，支持将责任归咎于人类的关系判断标准。
OMA安全计划和程序
我们需要足够的医生，护士，个人支持工人和其他一线卫生专业人员在我们需要的地方。最脆弱的地方需要一个变得更好的地方。我们需要社区中强大的公共卫生系统。必须提供更多的家庭护理，长期护理和姑息治疗的支持，以释放每年被足够稳定的患者占用的数十万张病床，以便离开医院。需要更多的重点放在社区护理上，以减轻对医院的压力。
人工智能与人类医生在分诊诊断方面的比较研究
简介与背景。AI 虚拟助手具有巨大潜力，可帮助患者自我评估症状并在适当时寻求进一步治疗，从而减轻医疗系统负担过重的压力。为了使这些系统对全球医疗保健做出有意义的贡献，它们必须得到患者和医疗专业人员的信任，并满足不同地区和不同人群患者的需求。我们基于概率图模型 (PGM) 开发了 AI 虚拟助手，并证明它能够为患者提供分类和诊断信息，其临床准确性和安全性可与人类医生相媲美。重要的是，此次评估评估了 AI 和人类医生的准确性和安全性，并且与之前的研究不同，它还考虑了两种代理的信息收集过程 [ 1 , 2 ]。通过这种方法，我们希望通过直接将人工智能系统的表现与人类医生进行比较，建立对人工智能系统的信任，因为人类医生并不总是同意患者症状的原因或最合适的分诊建议。至关重要的是，该系统基于生成模型，允许相对直接的重新参数化，以反映不同地区和人口群体的当地疾病负担。这是一个很有吸引力的特性，特别是考虑到人工智能虚拟助手有可能在全球范围内改善医疗保健服务时。方法。我们的人工智能系统的核心是 PGM [ 3 ]，旨在为用户提供分诊建议并提出可能的病症。图形模型的结构由医学专家定义，并通过流行病学数据和专家引出的组合进行参数化。给定一组用户输入的当前症状和风险因素，该模型推断出最可能的情况并生成后续问题 [ 4 , 5 , 6 , 7 ]。该系统的决策功能是通过使用效用模型扩展底层生成模型来提供的，该效用模型作为疾病后验的函数，旨在提供分类建议，以最大限度地减少对患者的预期伤害，同时也惩罚过度分类。
AI可以提高癌症治疗的功效，但医生仍然是关键
研究人员指出，尽管AI可以是一个有用的工具，但医生需要信任它才能使其正常工作。他们的研究发现，当医生对其建议充满信心时，他们更有可能遵循AI建议。“我们的研究表明，AI可以成为医生的强大工具，” Moffitt机器学习部门应用研究科学家Dipesh Niraula博士说。
Strand Life Sciences启动门户，以帮助患有罕见病的医生
诊断； 2025年2月28日，为班加罗尔的低收入患者提供折扣测试：在罕见疾病日之际，Reliance Industries子公司和领先的基因组学公司Strand Life Sciences和Life Sciences，今天启动了Strandomics Portal，以改善罕见疾病的诊断。这个新的在线门户网站可让临床医生快速轻松地访问有关遗传变异的信息，从而为每种情况提供全面的视野。这意味着患者更快，更准确地诊断。除了门户网站外，Strand Life Sciences还将以降低经济不利背景的患者的成本降低成本提供罕见的疾病基因检测，从而使这些关键测试更容易获得。链接学门户网站通过：•提供清晰，快速的遗传见解以更好地诊断•允许医生独立审查一组更广泛的遗传变异型•通过更好的专家Ramesh Hariharan博士，Ramesh Hariharan博士和Strand Life Signics的专家，我们的遗传诊断，我们的遗传学>“我们属于士兵”>“我们是属于遗传学的，我们都可以改善产前诊断，我们可以诊断出来。我们将继续创新并投资于诸如Strandomics门户网站之类的工具，以赋予医生与罕见疾病作斗争的能力。”关于Strand Life Sciences：Reliance Industries Limited的子公司Strand Life Sciences是一家基于基因组学的研究和诊断公司，将生物信息学中的长期记录与最先进的实验室分析和庞大的医院合作伙伴网络相结合，以推动新一代的患者护理Strand的客户包括全球医疗工具，诊断和制药公司。Strand还是印度基因组测试的先驱，其悠久的全球生物信息学记录使其成为肿瘤学，罕见疾病，妇女健康和传染病领域中基因组诊断最受信任的公司。此外，Strand正在积极扩展到消费者基因组学，使具有个性化见解的人能够对其基因组成。有关更多信息，请访问https://strandls.com