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搜索策略1（（健康状态监控[标题/摘要]或...
1。健康调查/人口健康调查收集了反对者，健康行为和健康护理决定因素1。健康监测用于衡量反风速性行为和健康行为的流行，监测效果，衡量社区attitudesto健康政策计划，ASW Ellasassessstrendsin健康和疾病结果。hese Health Surveysw allinclude thy surveysw hich是在国家级别进行的。2。特定疾病或基于人群的注册：通常集中于个人诊断条件的注册表ISACOLLOTITION涉及个人的信息2 .m任何有关人们的注册信息的信息具有特定的疾病或状况，与他人有关的人的健康状况可能会涉及一个智能的研究。自愿基础。3。进行了国家人群以调查M ajorchronic疾病的开发原因，即心血管疾病，癌症，糖尿病，神经退行性/ - 精神疾病，m usculosketalaldaseaseases，呼吸和感染性疾病以及他们的临时型式casgailical stagesorigal fornical fornical formentimationalimhealthim pocementmentim popmentmentsathenationallevel。4。临床试验数据包括数据的安全性和干预效果。thisdatamay可通过国家或国际审判登记处获得。5。6。例如，Clinicalt rials.gov，Cochrane l Ibrary，Wo ho Internationalclinicalt rialsr egistry p latform（ICT R P），欧洲临床clinicalt rialsdatabase等。Administrative data sources w ere initially developed for administrative use,not for public health surveillance and have alargercoverage ofpopulation.Forexample,birth certificates, deathcertificates,census, biobankdata(i.e.,it isabiorepository thataccepts,processes,stores anddistributesbiospecimens[i.e.,blood,urine,spinalfluid,etc.]和搭配的Dataforusein研究与临床护理3），GIS（地理信息S/GP S/GEODATA），社会经济数据，andretirement/pensionData等。电子健康/患者/医疗记录（EHRS）包括Administrative数据，临床Dataofpatients and clationants and decterants of Healthealthicators（即各种型号）。在科学文献中，电子健康记录（EHR S）通常是指患者的记录或电子媒体记录。“ EHR SARE描述了Patient Datain DigitalForm 4的Asarepository，并包括以下信息：主动和遗传诊断； Pastmedical Histormity; PhystMedical Histomentory; Physphysexaminations;实验室测试命令和结果；当前处方；当前处方；放射学图；放射性图像；住院信息；住院信息；顾问报告；详细信息;详细信息护理；免疫信息；病理学报告；病理学；病理学；社会历史；生活方式；过敏；遗传信息；健康扫描结果；医生，护士，社交服务，物理治疗noteSataDaDrisemanight和discharge 5。''
医疗保健中的人工智能（AI）
将人工智能（AI）整合到医疗保健中是革命性的步骤，也是提高患者结果，运营效率和诊断精度的绝佳机会。但是，道德，法律和社会挑战持续存在，必须适当解决，以确保公平，安全和可信赖的医疗保健系统。AI驱动的医疗保健应用中的机会AI在医疗保健系统的不同领域具有巨大的潜力。在医学成像中，AI驱动的算法可以鉴定放射学扫描中的肿瘤，这可以与专家放射科医生相提并论。此外，AI驱动的诊断工具可以检测糖尿病性视网膜病和肺炎，从而显着改善预后。在发现新药时，AI通过分析大量可用的基因组和分子数据集来加速潜在的候选药物的识别，从而大大缩短了传统上冗长的药物发育周期。通过实时数据收集和个性化的健康干预措施， AI驱动的可穿戴设备改善了患者监测。 AI驱动的远程医疗和虚拟健康助理，主要是在服务不足的地区，帮助远程咨询，改善治疗计划并使患者受益。 AI还通过使日常任务自动化，减少工作量并最大程度地减少人类错误来优化医院的管理工作流程。 AI实施中的道德挑战尽管有益，AI还是熟悉需要关注的道德复杂性。 数据隐私是最令人关注的因素。 算法偏见是另一个挑战。AI驱动的可穿戴设备改善了患者监测。AI驱动的远程医疗和虚拟健康助理，主要是在服务不足的地区，帮助远程咨询，改善治疗计划并使患者受益。AI还通过使日常任务自动化，减少工作量并最大程度地减少人类错误来优化医院的管理工作流程。AI实施中的道德挑战尽管有益，AI还是熟悉需要关注的道德复杂性。 数据隐私是最令人关注的因素。 算法偏见是另一个挑战。AI实施中的道德挑战尽管有益，AI还是熟悉需要关注的道德复杂性。数据隐私是最令人关注的因素。算法偏见是另一个挑战。AI系统在很大程度上依赖电子健康记录（EHR）和其他敏感的患者数据来训练算法。未经授权访问医疗信息可能会导致对系统的可信度的滥用和关注。如果用于训练AI模型的数据缺乏多样性，则由此产生的算法可能会产生偏斜的结果，从而导致解释错误。例如，从特定人群学的数据集上主要在数据集上训练的诊断工具可能不适用于其他组，从而加剧了健康差异。AI决策的透明度和解释性对于维持信任至关重要。许多AI模型和激烈的学习系统充当“黑匣子”，哪个
连续葡萄糖监测（CGM）
用户体验。下一代CGM传感器在葡萄糖测量中提供了更高的准确性和精度，从而减少了CGM读数和传统指尖测量之间的差异。某些CGM系统具有可以在更长持续时间内佩戴的传感器最小化传感器更改频率并增强用户便利性的传感器。CGM系统可以与胰岛素泵集成，以创建混合闭环系统（人工胰腺系统），基于实时葡萄糖数据自动化胰岛素的递送，以优化血糖控制。CGM系统现在具有无线连接性，可以无缝数据传输到智能手机或基于云的平台。智能手机应用程序为用户提供实时葡萄糖数据，趋势分析和可自定义的警报。尽管具有优势，但CGM Technology提出了挑战和考虑。CGM系统和传感器可能会昂贵，并且可以受到保险范围，医疗保单或地理位置的限制。CGM的精度可能会受到传感器校准，插入技术和间质性液葡萄糖滞后的因素的影响。有效使用CGM需要培训来解释葡萄糖数据，了解系统警报，解决技术问题并将CGM洞察力整合到日常糖尿病管理中。适当的传感器插入技术和位点旋转对于最大程度地减少不适，皮肤刺激以及与传感器粘合剂相关的潜在过敏反应至关重要。CGM的未来有望继续创新和扩展。研发工作着重于进一步提高CGM传感器的准确性，最大程度地降低校准要求，并提高各种患者人群的可靠性。人工智能（AI）算法和机器学习的整合以分析CGM数据模式，预测葡萄糖趋势并实时提供个性化的治疗建议。CGM系统可以与数字健康平台，电子健康记录（EHR）和远程医疗服务集成，以促进远程监控，与医疗保健提供者以及协作糖尿病护理的数据共享。除了糖尿病管理之外，正在探索CGM技术，用于在研究，临床试验和个性化医学方法中应用，以优化健康结果和疾病管理。
数字健康战略实施路线图
数据 在健康和技术背景下，数据是指通常通过医疗设备、数字健康记录或健康研究收集和存储的电子信息。这些信息可以包括患者病史、生物特征读数、基因组数据、医学扫描图像或统计健康信息。它提供了对健康趋势、疾病模式、治疗效果的重要见解，并有助于开发个性化医疗、改进医疗策略、进行高级研究和改善患者结果。 数字健康 使用信息和通信技术来改善健康结果、医疗服务和促进健康。它包括使患者能够更好地了解和管理其健康的工具和信息。 电子健康记录 (EHR) EHR 是患者医疗记录的数字版本，旨在在不同的医疗机构（如医院、诊所和药房）之间共享。EHR 旨在改善医疗服务提供者之间的患者护理协调和沟通。 综合护理 一种协调、无缝的医疗保健提供方式，将各种医疗服务提供者、服务和环境聚集在一起，为患者提供全面、整体的护理。互操作性 互操作性是医疗保健系统目标技术架构的核心理念，意味着技术符合一组允许数据交换和集成的标准。 患者赋权 是关于支持患者积极参与决策并解决重要问题，以获得更好的健康和社会护理结果。 患者 参与医疗保健系统各个方面的患者和/或服务用户，包括访问他们的健康信息、寻求预防措施建议、接受医疗保健、治疗或医疗专业人员的支持。 共享护理记录 从各种电子数据源汇总的数字记录，提供患者在各个医疗保健环境中的健康状况的整体视图。它可以包含有关患者的诊断、测试结果、程序、护理计划等信息。 简要护理记录 可供医疗保健专业人员使用的患者基本临床信息（包括药物和过敏症）的数字快照。
医疗保健中的人工智能（AI）
将人工智能（AI）整合到医疗保健中是革命性的步骤，也是提高患者结果，运营效率和诊断精度的绝佳机会。但是，道德，法律和社会挑战持续存在，必须适当解决，以确保公平，安全和可信赖的医疗保健系统。AI驱动的医疗保健应用中的机会AI在医疗保健系统的不同领域具有巨大的潜力。在医学成像中，AI驱动的算法可以鉴定放射学扫描中的肿瘤，这可以与专家放射科医生相提并论。此外，AI驱动的诊断工具可以检测糖尿病性视网膜病和肺炎，从而显着改善预后。在发现新药时，AI通过分析大量可用的基因组和分子数据集来加速潜在的候选药物的识别，从而大大缩短了传统上冗长的药物发育周期。通过实时数据收集和个性化的健康干预措施， AI驱动的可穿戴设备改善了患者监测。 AI驱动的远程医疗和虚拟健康助理，主要在服务不足的地区，帮助远程咨询，改善治疗计划并使患者受益。 AI还通过使日常任务自动化，减少工作量并最大程度地减少人类错误来优化医院的管理工作流程。 AI实施中的道德挑战尽管有益，AI还是熟悉需要关注的道德复杂性。 数据隐私是最令人关注的因素。 算法偏见是另一个挑战。AI驱动的可穿戴设备改善了患者监测。AI驱动的远程医疗和虚拟健康助理，主要在服务不足的地区，帮助远程咨询，改善治疗计划并使患者受益。AI还通过使日常任务自动化，减少工作量并最大程度地减少人类错误来优化医院的管理工作流程。AI实施中的道德挑战尽管有益，AI还是熟悉需要关注的道德复杂性。 数据隐私是最令人关注的因素。 算法偏见是另一个挑战。AI实施中的道德挑战尽管有益，AI还是熟悉需要关注的道德复杂性。数据隐私是最令人关注的因素。算法偏见是另一个挑战。AI系统在很大程度上依赖电子健康记录（EHR）和其他敏感的患者数据来训练算法。未经授权访问医疗信息可能会导致对系统的可信度的滥用和关注。如果用于训练AI模型的数据缺乏多样性，则由此产生的算法可能会产生偏斜的结果，从而导致解释错误。例如，从特定人群学的数据集上主要在数据集上训练的诊断工具可能不适用于其他组，从而加剧了健康差异。AI决策的透明度和解释性对于维持信任至关重要。许多AI模型和激烈的学习系统充当“黑匣子”，哪个
个性化药理学的综合生物信息学方法：未来观点
Bharath K M。Pharm（药理学系），由印度Erode的Nandha药学院1 st. 摘要：个性化药理学的新兴领域有望通过针对单个遗传特征来调整治疗策略来彻底改变医疗治疗。 综合生物信息学是结合计算工具和生物学数据的学科，是这种转换的最前沿。 通过利用基因组学，蛋白质组学和代谢组学的大量数据集，生物信息学方法可以鉴定生物标志物和对药物反应的预测，从而促进了个性化医学的发展。 本文探讨了综合生物信息学在个性化药理学中的未来观点和应用。 它突出了推动该领域进步的关键技术和方法，例如机器学习，数据挖掘和系统生物学。 多摩学数据的整合被强调是理解影响药物疗效和安全性的基因，蛋白质和代谢产物之间复杂相互作用的关键因素。 此外，本文讨论了电子健康记录（EHR）和现实数据在增强生物信息学模型准确性方面的作用，从而确保了更精确和个性化的治疗计划。 还检查了人工智能（AI）和机器学习的最新进步，证明了这些技术如何用于预测不良药物反应并优化药物剂量。 关键词：生物信息学，药理学，个性化医学。Bharath K M。Pharm（药理学系），由印度Erode的Nandha药学院1 st.摘要：个性化药理学的新兴领域有望通过针对单个遗传特征来调整治疗策略来彻底改变医疗治疗。综合生物信息学是结合计算工具和生物学数据的学科，是这种转换的最前沿。通过利用基因组学，蛋白质组学和代谢组学的大量数据集，生物信息学方法可以鉴定生物标志物和对药物反应的预测，从而促进了个性化医学的发展。本文探讨了综合生物信息学在个性化药理学中的未来观点和应用。它突出了推动该领域进步的关键技术和方法，例如机器学习，数据挖掘和系统生物学。多摩学数据的整合被强调是理解影响药物疗效和安全性的基因，蛋白质和代谢产物之间复杂相互作用的关键因素。此外，本文讨论了电子健康记录（EHR）和现实数据在增强生物信息学模型准确性方面的作用，从而确保了更精确和个性化的治疗计划。还检查了人工智能（AI）和机器学习的最新进步，证明了这些技术如何用于预测不良药物反应并优化药物剂量。关键词：生物信息学，药理学，个性化医学。审查了网络药理学和药物基因组学的应用，提供了有关这些方法如何有助于鉴定新药物靶标和重新利用现有药物进行个性化治疗的见解。尽管有前途的进步，但仍然存在一些挑战，包括数据集成，标准化以及对鲁棒验证框架的需求。道德考虑（例如患者隐私和数据安全）也得到了解决，强调了开发透明和安全的生物信息学系统的重要性。总而言之，综合生物信息学有望显着影响个性化的药理学，为研究和临床实践提供新的途径。通过克服当前的挑战并利用技术进步，个性化医学的未来具有改善患者预后和优化治疗干预措施的巨大潜力。本文提供了对个性化药理学综合生物信息学的最先进方法和未来方向的全面概述，旨在为这个动态领域的进一步的研究和发展提供信息。
Tim Noonan，卫生与公众服务部/民权办公室（OCR）
收件人：Tim Noonan，HHS/民权办公室 (OCR) 发件人：Mitchell Berger，（以个人身份发表评论），mazruia@hotmail.com。 2025.5.1 关于：HIPAA 安全规则旨在加强受保护电子健康信息的网络安全，https://www.federalregister.gov/documents/2025/01/06/2024-30983/hipaa-security-rule-to-strengthen-the-cybersecurity-of-electronic-protected-health-information [Docket HHS– OCR–0945–AA22] 亲爱的 Noonan 先生： 我写信是为了简要评论上述拟议规则。我特别敦促 OCR/HHS 在最终更新的 HIPAA 安全规则中：A. 延长合规日期；B. 澄清安全规则条款对纸质记录的应用（包括主要使用电子健康记录的人）； C. 删除机密性、完整性和可用性 (CIA) 的定义；D. 引用更新的 FDA 指南；E. 讨论 2024 年 2 月的物质使用障碍患者记录机密性最终规则 (42 CFR 第 2 部分)，并讨论将安全规则应用于同样受第 2 部分约束的 HIPAA 覆盖实体和未覆盖实体；F. 考虑其他新兴技术或方法的影响，例如区块链技术和居家医院计划；G. 讨论成本影响和潜在解决方案；H. 讨论公共卫生紧急情况下的豁免感谢您对此意见的考虑，这仅代表我个人的观点。A. 延长合规日期：拟议的安全规则与其他要求相交叉，包括如上所述的对 42 CFR 第 2 部分和 HIPAA 生殖健康规则的更改。1此外，其他要求（例如涵盖网络事件报告的要求）也将影响许多也受安全规则变化约束的实体。2 过去相关的监管变化提供了最多两年的合规时间。 3 虽然本规则提议的合规日期为最终规则发布后六个月/180 天，但我敦促至少提供一年的合规时间。B. 澄清安全规则条款对纸质记录的应用（包括主要使用电子健康记录的人）：拟议规则表明大多数医疗机构都使用电子健康记录 (EHR)，并指出（见脚注 112）“截至 2021 年，几乎
AI在优化药物剂量和减少药物错误
人工智能（AI）正在通过优化药物剂量并最大程度地减少药物误差，从而显着提高患者的安全性和治疗功效来改变医疗保健。AI算法，尤其是那些利用机器学习和深度学习的算法，分析了大量患者数据，包括遗传信息，病史和实时健康指标，以确定针对个别患者量身定制的最有效的药物剂量。AI在精密医学中脱颖而出的关键领域之一。AI驱动的系统可以处理复杂的数据集，以预测不同患者将如何对特定药物做出反应，从而个性化药物剂量。例如，药物基因组学利用AI了解遗传变异如何影响药物代谢，有助于自定义剂量，以最大程度地提高治疗益处，同时最大程度地减少不良影响。此外，AI通过与电子健康记录（EHR）集成来增强临床决策支持系统（CDSS）。这些AI驱动的CDS为医疗保健专业人员提供了有关潜在用药错误的实时警报，例如不正确的剂量，药物相互作用或患者特定的禁忌症。通过不断从新数据中学习，这些系统会提高其随时间的准确性和可靠性，从而大大降低了药物错误的发生率。AI在自适应剂量算法的发展中也是关键。这些算法使用特定于患者的数据，例如肾功能和肝酶水平，以动态调整药物剂量。这种方法对于管理糖尿病和高血压等慢性病特别有益，在这种情况下，保持最佳药物水平对于有效的疾病管理至关重要。例如，AI可以通过分析其血糖水平的模式来帮助确定糖尿病患者所需的精确胰岛素剂量。除了个体的患者护理外，AI还通过识别和预测不良药物反应（ADR）来帮助更广泛的药物保护工作。机器学习模型可以通过临床试验，上市后的监视和患者报告分析大型数据集，以检测ADR的早期信号，从而及时进行干预和调整药物处方。总而言之，AI在优化药物剂量和减少药物错误方面的作用是个性化医学和患者安全方面的重大进步。通过利用AI的力量，医疗保健提供者可以提供更精确，有效和更安全的治疗方法，最终改善患者的结果并降低医疗保健费用。
AI抄写员：提高临床医师效率...
3 Devos研究生院，美国密歇根州诺斯伍德大学，对医疗保健系统的需求不断增强，这增加了对医师和其他医疗保健专业人员的负担，其中大量时间致力于记录患者的遭遇。 延长的图表期不仅有助于医师生产率降低，而且还成为医师倦怠的重要因素。 这项研究调查了人工智能（AI）减轻这一挑战的潜力，重点是AI驱动的医疗涂鸦，以减轻传统图表方法的负担，以记录患者遭遇并提高医生的整体生产率。 这项研究有助于对AI在医疗保健中的作用进行持续的论述，并试图向医疗保健专业人员，管理人员和决策者提供有关整合AI-Power Adi-power医疗订皮术以提高医师效率并降低广泛图表对整体生产力和福祉的影响的潜在好处。 k eywords医师生产率，人工智能（AI）抄写员，电子健康记录，图表，医师倦怠1。 在不断发展的医疗保健领域中，医生和其他医疗保健专业人员的作用变得越来越苛刻，大量时间致力于绘制电子健康记录（EHR）的精心任务[1,2]。 每小时医生在直接临床护理上花费，在诊所日，最多需要多达两个小时的EHR和与行政相关任务[2]。 2。3 Devos研究生院，美国密歇根州诺斯伍德大学，对医疗保健系统的需求不断增强，这增加了对医师和其他医疗保健专业人员的负担，其中大量时间致力于记录患者的遭遇。延长的图表期不仅有助于医师生产率降低，而且还成为医师倦怠的重要因素。这项研究调查了人工智能（AI）减轻这一挑战的潜力，重点是AI驱动的医疗涂鸦，以减轻传统图表方法的负担，以记录患者遭遇并提高医生的整体生产率。这项研究有助于对AI在医疗保健中的作用进行持续的论述，并试图向医疗保健专业人员，管理人员和决策者提供有关整合AI-Power Adi-power医疗订皮术以提高医师效率并降低广泛图表对整体生产力和福祉的影响的潜在好处。k eywords医师生产率，人工智能（AI）抄写员，电子健康记录，图表，医师倦怠1。在不断发展的医疗保健领域中，医生和其他医疗保健专业人员的作用变得越来越苛刻，大量时间致力于绘制电子健康记录（EHR）的精心任务[1,2]。每小时医生在直接临床护理上花费，在诊所日，最多需要多达两个小时的EHR和与行政相关任务[2]。2。这些任务不仅限于办公时间，医生每天晚上额外投资一到两个小时，以进行其他与EHR有关的和文书的任务[2]。电子健康记录的出现（EHR）旨在简化文档流程，但医生发现自己正在努力应对延长的图表期，从而对生产力和整体工作满意度产生了不利影响[1]。这项研究深入研究了一种变革性的解决方案（Ai II），以减轻传统图表方法所带来的挑战。通过通过AI驱动的医疗涂鸦来利用AI的力量，我们的目标不仅减轻了文档的负担，而且还会使范式转向更有效，更充分的医疗保健生态系统。c harting conundrum：随着医生在复杂的患者遇到的网络中，p降雨降雨，图表的负担出现是一个强大的障碍。在文档上花费的时间不仅妨碍了他们提供
大语言模型的基础能力在使用临床注释
超过10％的手术患者经历了主要的术后并发症，例如肺炎和血凝块，从肺栓塞（PE）到深静脉血栓形成（DVT）[1-5]。这些并发症通常会导致死亡率增加，重症监护病房入院，延长住院和更高的医疗费用[6]。可以通过早期鉴定患者危险因素来避免这些可预防的并发症[7，8]。最近的报告表明，清晰的围手术途径，被定义为手术前后的非手术性程序，例如共同的决策，术前评估，增强的手术准备和分裂计划，可以平均在各种手术中降低两天的住院，随后精心设计的干预措施减少了30％至80％。这远远超过了药物或治疗干预措施的影响[7]。这强调了早期确定患者风险因素并实施有效的预防措施以改善患者预后的关键作用。大多数旨在预测术后风险的机器学习模型主要利用数值和分类变量或时间序列测量[1，5]。These models typically include features such as demographics, history of comorbidities, lab tests, medications, and statistical features extracted from time series [ 1 , 5 ], along with features reflecting surgical settings like scheduled surgery duration, surgeon name, anesthesiologist name, and location of the operating room [ 5 ], as well as factors such as drug dosing, blood loss, and vital signs [ 9 ].基于文本的临床笔记在手术护理之旅中所做的临床笔记具有巨大的信息价值，并有可能预测术后风险。与疾病的电子健康记录（EHR）（例如表格或时间序列数据）不同，临床笔记代表了一种临床叙事的一种形式，从而使临床医生可以通过传统的表格数据传达对患者历史的传达记录[10]。临床注释中的信息价值可以帮助影响患者毛刺过程和超越患者的过程[11]的决策过程。这包括准备手术的准备，将患者转移到手术室以及临床医生任务的优先级[11，12]，强调了他们在实现安全患者结果方面的重要性[12，13]。在Chatgpt出现之后，大量有关医学LLM的研究主要集中在召开聊天机器人的应用和开发方面，以支持临床医生，提供患者护理并增强临床