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Apache Spark用于分析电子健康记录
电子健康记录（EHRS），预示着他们有可能彻底改变医疗保健结果的潜力，作为宝贵数据的存储库。这项研究对Apache Spark进行EHR分析的整合提供了令人信服的探索，特别关注升高糖尿病护理。利用Apache Spark与强大的机器学习框架一起，我们通过处理广泛的数据集，进行彻底的预处理并提取相关功能来自动化EHR分析。Apache Spark的固有分布式处理能力促进了机器学习模型的并发培训和评估。其内存数据处理显着降低了对磁盘输入/输出的依赖，从而提高了性能和可扩展性。这种方法启用了迅速而彻底的EHR数据分析，随后的见解有效地可视化和报告。这位有能力的医疗保健专业人员可以做出明智的决定。该过程的迭代性质允许持续完善，并根据有见地的数据增强医疗保健结果。EHR分析中Apache Spark与机器学习技术之间的协同作用是一种有效而有效的策略。这种方法通过实现有效的糖尿病预测和管理来显着提高医疗保健结果，最终有助于卓越的患者护理并降低医疗保健费用。调查结果强调了将当代数据分析工具整合到医疗保健领域的变革潜力。
计算机的自然语言处理应用程序......
摘要：在大数据时代，基于文本的医疗数据（如电子健康记录 (EHR) 和电子病历 (EMR)）正在迅速增长。EHR 和 EMR 是从患者那里收集的，用于记录他们的基本信息、实验室检查、生命体征、临床笔记和报告。EHR 和 EMR 包含有用的信息，可帮助肿瘤学家进行计算机辅助诊断和决策。然而，医生从 EHR 和 EMR 数据中提取他们需要的有价值信息并分析这些信息非常耗时。最近，越来越多的研究工作将自然语言处理 (NLP) 技术（即基于规则、基于机器学习和基于深度学习的技术）应用于 EHR 和 EMR 数据，用于肿瘤学的计算机辅助诊断。本综述的目的是叙述性地回顾肿瘤学计算机辅助诊断的 NLP 应用领域的最新进展。此外，我们打算缩小人工智能 (AI) 专家和临床专家之间的研究差距，以设计更好的 NLP 应用程序。我们最初从 PubMed、Google Scholar 和 ACL Anthology 三个电子数据库中确定了 295 篇文章；然后，我们删除了重复的论文，并根据摘要内容手动筛选了不相关的论文；最后，经过文献综述的筛选过程，我们总共纳入了 23 篇文章。此外，我们进行了深入分析，并将这些研究分为七种癌症类型：乳腺癌、肺癌、肝癌、前列腺癌、胰腺癌、结直肠癌和脑肿瘤。此外，我们在本文中确定了 NLP 应用在支持临床实践方面的当前局限性，并提出了一些有希望的未来研究方向。
选定机场增强电气弹性的努力
•FAA近年来，由于老化的空中交通管制系统，FAA遇到了越来越多的挑战，并且对最关键和高危系统的现代化现代化的速度却很慢。2023年的运营风险评估确定了FAA的138个系统，51（37％）是不可持续的，备件的短缺，持续资金的短缺，几乎没有技术刷新资金或能力的大量短缺。另外54（39％）的可能是不可持续的。•教育部联邦学生援助办公室没有充分计划部署免费的联邦学生援助申请（FAFSA）处理系统。新系统的初始推出被推迟了几次，面临几个关键的技术问题，并且经历了非常差的客户服务。这导致了截至2024年8月25日提交FAFSA的高中生和其他首次提交FAFSA的9％。•在2001年至2018年之间进行了三次失败的尝试之后，弗吉尼亚州开始了第四次努力 - 电子健康记录（EHR）现代化计划，以取代其健康记录系统。在2022年，国防部分析研究所估计，EHR现代化生命周期成本将总计498亿美元 - 实施13年的327亿美元和171亿美元的维持费用为15年。va仍处于在160个地点部署其新的EHR系统的早期阶段。截至2024年12月，VA将EHR系统部署到其六个地点，并计划在2026年在四个地点部署它。EHR实施的剩余位置超过160个。
CVP-患者资格筛查记录作弊... - CT.gov
如何使用本指南：• 您的诊所或 EHR 供应商应使用本指南文件在您的电子健康记录 (EHR) 中映射疫苗资金，以确保您的诊所准确筛查和记录患者在剂量水平上的资格。• 如果您的 EHR 根据您的登记人群设置了默认资格类别（在 CT WiZ 下的诊所工具 - 注册 - 单击打印 - 查看您的提供者/诊所人群以查看哪个类别拥有最多的患者），请确保每次接种疫苗时都进行筛查并更新剂量水平的资格，因为每个患者和剂量可能不符合您的默认设置。• 如果您直接进入 CT WiZ 用户界面，请单击此处接受“添加和管理”疫苗并更新每剂资格的培训。• 如果您需要帮助，请提交帮助台工单 - 选择免疫接种（CT WiZ）。
CVP Update -CT.GOV
如何使用此指南：•您的诊所或EHR供应商应使用此指南文件来绘制电子健康记录（EHR）中的疫苗资金，以确保您的诊所在剂量水平上准确筛查和记录患者的资格。•如果您的EHR根据您的入学人数设置了默认资格类别（在CT Wiz中找到的临床工具 - 注册 - 单击 - 打印 - 查看您的提供者/诊所人群以查看哪些类别的患者最多），请确保每次筛选疫苗接种时进行疫苗接种，并在每个患者的剂量水平上更新，并且不适合每个患者，并且不适合您的dose和Dose dose的设置。•如果您直接在CT Wiz用户界面中输入，请单击此处以培训以“添加和管理”疫苗并更新每个剂量的资格。•如果您需要帮助，请提交服务台票 - 选择免疫接种（CT WIZ）。
项目 2.A.I–综合交付系统，项目要求
• 所有 PPS 提供商都必须纳入 IDS（医疗、行为、急性后、长期护理和社区服务提供商） • 利用合作的 HH 和 ACO 人口健康管理系统和能力 • 患者获得适当的医疗保健和社区支持 • 到第 3 年结束，所有 PPS 安全网提供商都与当地 HIE/RHIO/SHIN-NY 共享 EHR 系统，并在临床合作伙伴之间共享健康信息，包括安全通知/消息传递 • 到示范第 3 年结束，参与安全网提供商使用的 EHR 系统符合有意义使用和 PCMH 第 3 级标准 • 积极使用 EHR 和其他 IT 平台进行人口健康管理，包括使用有针对性的患者登记，适用于所有参与安全网提供商 • 到示范第 3 年结束，获得 2014 年第 3 级 PCMH 初级保健认证，扩大初级保健提供者的访问范围，并符合 EHR 有意义使用标准 • 视情况与 Medicaid 管理式医疗组织和其他付款人签订合同，作为一个集成系统并建立基于价值的支付安排 • 与 Medicaid MCO 建立每月会议 • 通过将提供商报酬与患者结果相结合来强化向基于价值的支付改革的过渡 • 让患者参与综合交付系统
利用生成式人工智能解决医疗保健领域的最大负担
在临床医生的监督下，Gen AI 能够以患者的母语生成出院总结或说明，以确保患者更好地理解；合成护理协调记录或交接记录；并实时创建检查表、医生巡房的实验室总结和临床医嘱。Gen AI 生成和合成语言的能力还可以改善 EHR 的工作方式。EHR 允许提供商访问和更新患者信息，但通常需要手动输入并且容易出现人为错误。医院和医生团体正在积极测试 Gen AI，包括预先填充 EHR 中的访问总结、建议更改文档以及提供相关研究以支持决策等。一些医疗系统已经将该系统作为试点项目整合到他们的运营中。
推荐引用 推荐引用 Duell, J., Fan, X., Burnett, B., Aarts, G., & Zhou, S. (2021) ‘可解释的人工智能方法对电子健康记录分析的解释比较’，2021 年 IEEE EMBS 国际生物医学和健康信息学会议 (BHI)，。网址为：https://doi.org/10.1109/bhi50953.2021.9508618 本文由 PEARL 健康学院免费提供给您，可供开放获取。它已被 PEARL 的授权管理员接受纳入护理和助产学院。有关更多信息，请联系 openresearch@plymouth.ac.uk。
摘要 —可解释人工智能 (XAI) 旨在为用户提供可理解的解释。SHAP、LIME 和 Scoped Rules 等 XAI 算法计算机器学习预测的特征重要性。尽管 XAI 引起了广泛研究关注，但将 XAI 技术应用于医疗保健以指导临床决策具有挑战性。在本文中，我们对 XAI 方法给出的解释进行了比较，作为分析复杂电子健康记录 (EHR) 的第三级扩展。利用大规模 EHR 数据集，我们根据 XAI 模型估计的预测重要性比较 EHR 的特征。我们的实验结果表明，所研究的 XAI 方法会根据具体情况生成不同的顶级特征；它们在共享特征重要性方面的差异值得领域专家进一步探索，以评估人类对 XAI 的信任。索引词 —可解释的人工智能、黑盒、玻璃盒、机器学习、电子健康记录
Emory精神病学和行为科学系荣誉BMI谈话 - 4月16日-Yaomin Xu
摘要：多种健康状况在个人中共存非随意的，这对医疗保健和社会来说是日益严重的挑战。理解多发性模式可以导致更好的预防，治疗和个性化护理。电子健康记录的出现（EHR）系统提供了大量数据，用于研究现实世界的患者健康动态。然而，对EHR的主要设计用于计费和管理的关注提出了有关基于EHR的研究的一致性和可重复性的问题。在这项研究中，我们使用了国际疾病（ICD）代码分类来分析疾病合并症模式并采用了网络建模，以检查两个主要EHR系统的多发性。我们的发现揭示了她的系统之间高度相关的多发性模式，并通过图理论分析证实了本地（节点和边缘），全局（网络统计）和MESO（相邻连接结构）量表的多发性网络的一致性。此结果为开发有效的框架提供了新的见解，以分析和比较多种多发性网络中的复杂结构。我们的案例研究表明，识别多发性网络中的子图是检测疾病状况群集的有效方法，在多个多发性网络的图谱特征的支持下，我们开发了一种完整的在线网络聚类聚类算法作为识别这些簇的有效方法。为了促进访问这些复杂的数据集并促进进一步的发现研究和假设生成，我们开发了一套交互式可视化工具，用于复杂的在线数据分析利用来自多个EHR/Biobank数据源的数据。这些工具是开源的，可供公众使用，旨在使研究人员能够直观地探索多种多发性网络中的复杂疾病关系，从而增强了我们的集体理解并促进了在多重警察的背景下开发新颖的精确药物解决方案。