XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search SystemEHRS
注意力缺陷多动障碍诊断评估，兴奋剂风险评估和政策指导
OIG发现，开处方的信息不足以支持与新兴奋剂处方相对应的ADHD诊断，并使用了不一致的评估方法。，43％的心理健康和60％的初级保健EHR表明，刺激剂被开处方以促进护理的连续性，并记录了患者报告的ADHD诊断和治疗史。然而，50％的心理健康和46％的初级保健处方者依靠患者的自我报告，并且没有记录试图验证医疗服务提供者先前诊断的尝试。在启动兴奋剂之前未能建立或验证多动症诊断可能会导致患者接受不保证或有害的治疗。12
对微球的评论：类型，配方方法，...
摘要 - 医疗保健行业目前正在经历一场由电子健康记录（EHRS），远程医疗和可穿戴技术的进步所推动的变革性数字革命。这些创新提供了许多好处，包括增强的患者护理和加速医学研究。医疗保健的数字化彻底改变了患者护理和医学研究。ehrs可以在医疗保健提供者中无缝共享患者信息，从而更准确地诊断和有效的治疗方法。远程医疗可以增强可及性，特别是对于偏远地区的患者，而可穿戴技术可提供连续的健康监测，促进早期发现潜在的健康问题。AI正在成为解决医疗保健数字化构成的数据隐私挑战的有力工具，以及AI与区块链技术的整合构成了医疗保健数据的出现趋势。AI驱动的数据隐私措施还可以通过确保患者数据并确保遵守HIPAA和GDPR等法规，从而显着使医疗保健中的客户关系管理（CRM）系统受益匪浅。现实世界中的案例研究说明了AI的有效性，例如实施AI驱动安全系统的大型医疗保健组织。
促进临床文本的表型：Medkit库
摘要：表型包括应用算法来识别与特定，潜在复杂，性状或条件相关的个人，通常是从电子健康记录（EHRS）集合中的。由于EHR的许多临床信息都在文本中，因此文本的表型在依赖EHR的次要使用的研究中起着重要作用。但是，临床文本的内容和形式的异质性和高度专业化的方面使这项任务特别繁琐，并且是观察研究中时间和成本限制的来源。为了促进表型管道的开发，评估和可重复性，我们开发了一个名为MED KIT的开源Python库。它可以启用由易于重复使用软件砖制成的数据处理管道，名为MedKit Operations。除了图书馆的核心外，我们还共享我们已经开发的运营和管道，并邀请表型社区重新使用和丰富。
我们所有人的研究计划：包括新数据发布在内的重要更新
○目前包括参与者提供的调查答复、身体测量数据、来自 EHR 和可穿戴设备的数据以及基因组数据 ●调查浏览器：详细说明每个调查中包含的问题 ●研究项目目录：研究人员工作台内每个研究项目的描述
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。
数字化质量测量战略路线图 2022 年 3 月
医疗保险和医疗补助服务中心 (CMS) 按照国会的要求和使命，在广泛的住院和门诊护理环境中实施质量测量计划。1 这些计划为质量衡量表现提供奖励和/或惩罚，有助于改善医疗保健，改善患者结果，为消费者选择提供信息，并促进向数字健康生态系统的转变。在过去十年中，CMS 已经推进了电子健康记录 (EHR) 数据的使用，以增强和扩大质量测量。但是，为了质量报告而从 EHR 访问临床患者数据仍然很繁重。2 此外，CMS 目前的质量测量方法不易纳入新兴的数字数据源，例如患者报告结果 (PRO) 和患者生成的健康数据 (PGHD)。需要简化数据标准化、收集、交换、计算和报告的方法，以充分利用临床和以患者为中心的信息进行测量、质量改进和学习。
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
使用丹麦真实的克罗恩病中的药物再利用 -
AIM：使用电子保健记录（EHRS）的药物重新利用，通过重新利用现有药物来实现新的治疗适应症，尤其是对于缺乏有效疗法的患者，提供了一种有希望的替代方法。肠纤维化是克罗恩病（CD）的严重并发症（CD），提出了重大挑战，没有可用的药理学治疗而提高发病率和死亡率。本文着重于通过种群广泛的现实世界数据和人工智能（AI）方法来识别与CD患者纤维化风险升高或降低纤维化风险相关的药物。方法：从1996年至2019年诊断为65岁或65岁的患者在丹麦EHR中诊断为24岁。主要结果是需要特定的外科手术，即进行回肠造口术和回肠切除术作为肠纤维化的代理。这项研究探索了与通过机器学习驱动的生存分析增加或降低研究结果风险相关的药物。结果：在9179例CD患者中，1029（11.2％）接受了手术，主要是男性（58.5％），平均年龄为76岁，有10种药物与肠道造口术和卵巢切除术治疗手术术的较高风险有关。相比之下，有10种药物与这些疾病进行手术的风险降低有关。结论：本研究的重点是使用丹麦EHR和先进的统计方法来重新利用现有药物，以防止CD患者的肠纤维化手术。这些发现为这种情况的潜在治疗方法提供了宝贵的见解，从而满足了至关重要的未满足医疗需求。有必要进行进一步的研究和临床试验，以验证这些再利用药物在防止CD患者中与肠纤维化相关的手术方面的有效性。关键词：克罗恩病，药物重新利用，炎症性肠病，肠纤维化，机器学习，现实世界数据
风险因素星座
与医疗保健相关的感染（HAIS）和抗菌耐药性（AMR）是上低收入国家的主要公共健康威胁。电子健康记录（EHR）是实现不同目标的宝贵数据来源，包括在医疗保健环境中对HAI和AMR群集的早期发现；评估可归因的发病率，死亡率和残疾调整后的终身年份（Dalys）；以及政府政策的实施。在意大利，HAI的负担估计为每100,000人口702.53 dalys，其大小与缺血性心脏病的负担相同。 但是，EHR中的数据通常不是均匀的，没有正确的链接和设计，或者与其他数据相比不容易。 此外，如果没有适当的流行病学方法，就无法检测到相关信息。 在这项回顾性观察性研究中，我们根据“ Policlinico tor vergata”（PTV）在意大利的医院出院形式（HDFS）和临床记录数据的基础上建立并设计了一个新的管理系统。 所有数据当前都在单独的EHR中可用。 我们提出了一种监视警报微型主义的原始方法，并因此估算了整个2018年期间的HAI。在意大利，HAI的负担估计为每100,000人口702.53 dalys，其大小与缺血性心脏病的负担相同。但是，EHR中的数据通常不是均匀的，没有正确的链接和设计，或者与其他数据相比不容易。此外，如果没有适当的流行病学方法，就无法检测到相关信息。在这项回顾性观察性研究中，我们根据“ Policlinico tor vergata”（PTV）在意大利的医院出院形式（HDFS）和临床记录数据的基础上建立并设计了一个新的管理系统。所有数据当前都在单独的EHR中可用。我们提出了一种监视警报微型主义的原始方法，并因此估算了整个2018年期间的HAI。