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叙事功能或结构化功能？大语模型的研究
众所周知，抽象的癌症治疗会引入心脏毒性，对结局产生负面影响和生存。识别患有心力衰竭风险（HF）的癌症患者对于改善癌症治疗结果和安全性至关重要。这项研究检查了机器学习（ML）模型，以使用电子健康记录（EHR）（包括传统的ML，时间感知的长期短期记忆（T-LSTM）（T-LSTM）和大型语言模型（LLMS），使用从结构性医疗代码中得出的新型叙事特征。我们确定了来自佛罗里达大学健康的12,806名患者，被诊断出患有肺部，乳腺癌和结直肠癌，其中1,602名患者在癌症后患有HF。LLM，GatorTron-3.9b，达到了最佳的F1分数，表现优于传统的支持向量机39％，T-LSTM深度学习模型乘以7％，并且广泛使用的变压器模型BERT，5.6％。分析表明，所提出的叙事特征显着提高了特征密度和提高的性能。引言癌症和心血管疾病是美国（美国）的前2个死亡原因，它们通常在多个层次上共存并相交。1-3癌症是全球重要的公共卫生问题，也是美国第二常见的死亡原因。在2023年，美国有1,958,310例新的癌症病例，导致609,820例死亡。4肺癌和支气管癌是最致命的癌症形式，估计导致127,070例死亡，其次是结直肠癌，估计有52,550例死亡。Yang等。 angraal等。 Yu等。Yang等。angraal等。Yu等。Yu等。乳腺癌是最常见的癌症诊断，估计有30万人。已知许多癌症治疗方式，例如化学疗法和放射疗法，都引入心脏毒性并可能导致心脏故障，这是癌症患者疾病和死亡的重要原因。5例癌症患者经常面临双重挑战，即不仅要管理其原发性癌症，而且还涉及癌症治疗的潜在心脏毒性作用。6即使不是直接心脏毒性，癌症治疗也会导致代谢，能量平衡，贫血和其他生理压力源的变化，这些胁迫可能会加速或发现先前存在的患者心脏病的倾向。为了解决这个问题，心脏肿瘤学是结合心脏病学和肿瘤学知识以识别，观察和治疗癌症患者心血管疾病的越来越感兴趣的领域。HF的发生率显着有限，对癌症的治疗方案显着影响，并对生活质量产生负面影响。使用电子健康记录（EHR）来识别有HF风险的癌症患者，以帮助决策并提高癌症治疗的安全性。通常将HF的预测作为二进制分类任务进行处理，该任务是使用机器学习模型来对其进行访问的，以将给定的个体分类为正（以HF风险）或负面（无HF风险）类别。先前的研究探索了使用EHR来使用传统的机器学习模型和基于神经网络的深度学习模型来预测HF的风险。混合神经网络11-13，包括混合动力7系统地探索了传统的机器学习模型，包括逻辑回归（LR），随机森林（RF），支持向量机（SVMS）和梯度增强（GB），具有单速和术语频率内文档频率（TF-IDF）特征编码策略。8开发了使用LR，RF，GB和SVM的HF患有HF的门诊病人的死亡率和住院模型。9探索了英国生物库的基因组学数据以进行心力衰竭预测。在这些先前的研究中，来自EHR的结构化医疗法规通常表示为具有零值和零值的向量，其中零表示患者没有相应的特征，而患者表示患者具有相应的特征，称为单次编码。然而，在单次编码期间，EHR的事实结构被简化为向量表示，而无需考虑时间关系。为了捕获事件时间结构，研究人员探索了深度学习方法，例如使用长期短期记忆（LSTM）10实施的复发性神经网络。
药物安全中的预测建模：研究AI在预测不良药物反应中的使用
摘要：药物安全中的预测建模利用人工智能（AI）积极识别和减轻不良药物反应（ADR），从而大大提高了药物保护工作。通过分析包括患者人口统计学，医学历史，药物相互作用，遗传易感性和临床试验数据的大量数据集，AI算法可以识别复杂的模式并以前所未有的准确性来预测潜在的风险。这超过了传统方法的局限性，这些方法通常依赖于对不良事件报告的回顾性分析。1个机器学习技术，例如深度学习和自然语言处理，在从包括电子健康记录（EHRS），社交媒体和科学文献的各种数据源中提取有价值的见解方面发挥了关键作用。例如，深度学习模型可以分析复杂的医学图像并识别与药物毒性相关的微妙生物标志物。
机器学习和人工智能方法在涉及电子健康记录或行政索赔数据的老年心理健康研究中的应用：系统评价
Error 500 (Server Error)!!1500.That’s an error.There was an error. Please try again later.That’s all we know.对ML和AI方法在心理健康障碍研究中的应用，包括所有年龄段，确定的28项研究，其中6项利用EHR数据来源（1）。迄今为止，尚无评论检查ML和AI
主动档案如何支持现代AI策略
数据管理和临床决策支持：结构化数据的宝贵见解可用于改善患者护理，更快地识别疾病过程，并提供对过去和将来的治疗路径的见解。组织在电子健康记录（EHRS）中有效管理和分析大量医疗数据的能力和档案馆提供了患者的整体情况，同时提供了护理的连续性。通过从结构化数据（例如实验室结果和生命体征）和非结构化数据（例如医师笔记和成像报告）中提取有价值的见解，医疗保健提供者可以使用数据驱动的方法做出更好的护理决策。使用算法对患者数据进行分析可以通过根据最佳实践和医疗指南分析患者数据来提供临床决策支持。医疗保健专业人员可以做出更准确的诊断，选择更多适当的治疗方法，并在预测患者预后方面进行改进。
已发表版本的引文（哈佛）：Nishimwe, A, Ruranga, C, Musanabaganwa, C, Mugeni, R, Semakula, M, Nzabanita, J, Kabano, I, Uwimana, A, Utumatwishima, JN, Kabakambira, JD 、 Uwineza, A、 Halvorsen, L、 Descamps, F、 Houghtaling, J、 Burke, B、 Bahati, O、 Bizimana, C、 Jansen, S、 Twizere, C、 Nkurikiyeyezu, K、 Birungi, F、 Nsanzimana, S 和 Twagirumukiza , M 2022, “利用人工智能和数据科学技术协调、共享、访问和分析卢旺达的 SARS-COV-2/COVID-19 数据（LAISDAR 项目）：研究设计和原理”，BMC 医学信息学和决策，卷22，214。https：//doi.org/10.1186/s12911-022-01965-9
摘要背景：自卢旺达爆发 COVID-19 疫情以来，已收集了大量 SARS-COV-2/COVID-19 相关数据，包括 COVID-19 检测和医院常规护理数据。不幸的是，这些数据分散在不同的数据结构或格式的孤岛中，无法用于增进对疾病的了解、监测其进展并生成指导预防措施的证据。该项目的目标是利用人工智能 (AI) 和数据科学技术协调数据集，以支持卢旺达政府监测和预测 COVID-19 负担的需求，包括医院入院率和总体感染率。方法：该项目将收集现有数据，包括医院电子健康记录 (EHR)、COVID-19 检测数据，并与社区调查的纵向数据相链接。观察性健康数据科学与信息学 (OHDSI) 的开源工具将用于通过观察性医疗结果伙伴关系 (OMOP) 通用数据模型 (CDM) 协调医院 EHR。该项目还将利用其他 OHDSI 工具进行数据分析和网络集成，以及 R Studio 和 Python。该网络将包括卢旺达多达 15 家医疗机构，其 EHR 数据将与 OMOP CDM 协调。预期结果：这项研究将产生一个技术基础设施，其中 15 家参与的医院和健康中心将在本地 Mac Mini（“数据节点”）上拥有 OMOP CDM 格式的 EHR 数据，以及一组 OHDSI 开源工具。中央服务器或门户将包含参与站点的数据目录，以及用于定义和管理分布式研究的 OHDSI 工具。中央服务器也会整合这些信息
Microsoft PowerPoint - 美国健康术语标准.pptx
• 由美国国家医学图书馆开发，作为在 EHR 中表示药物信息的标准 • 提供临床药物的规范化名称，并将其名称链接到药房管理和药物相互作用软件中常用的许多药物词汇，包括 First Databank、Micromedex、MediSpan、Gold Standard 和 Multum 的词汇。 • 在使用不同软件和词汇的系统之间传递消息。 • 包括退伍军人健康管理局的国家药物文件 - 参考术语 (NDF-RT)。 • 用于编码临床药物属性，包括作用机制、生理效应和治疗类别。
状态报告 68 - 增强型 CANDU 6 (EC6)
工厂功率输出提高至 740 MWe（目标）。更坚固的遏制系统和增强的被动安全功能（例如，更厚的壁、钢衬里）。增强严重事故管理 增加紧急热量去除系统 (EHRS) 作为安全系统。提高停机性能，以应对更大的冷却剂损失事故 (LOCA) 裕度。升级防火系统，以满足当前加拿大和国际标准。遵循尽可能低的合理可行 (ALARA) 原则，增加设计功能，以改善对工人和公众的环境保护。自动化和单元化的备用电源和水系统。根据概率安全评估 (PSA) 研究，其他改进可满足与加拿大和国际标准一致的更高安全目标。增加反应堆停堆次数，提高停堆覆盖率和效率。电厂寿命为 60 年，燃料通道和进料器等关键设备在中期寿命延长一次。容量系数为 90%（寿命）
日本的数字健康转型和通过美国 - 日本伙伴关系优化患者健康成果
日本的人口关注和不断累累的社会支出预算长期以来一直在推动重塑该国的医疗保健服务系统。数字技术可以在提高医疗服务质量和创造效率，并促进日本作为医疗保健创新领域的领导者的角色方面发挥重要作用。人口挑战越来越严重：2023年，十分之一的日本人年龄在80岁以上，其中有29.1％的65岁或65岁以上的人口中有29.1％。到2040年，年龄在65岁及以上的人被预计占人口的34.8％。1这种趋势导致对数字健康产品和服务的早期研究，包括电子健康记录（EHRS）和远程医疗。但是，他们的采用进展缓慢。2 COVID-19，大流行进一步暴露了医疗保健提供和进入的严重差距，尤其是在老年人群中。COVID-19还揭示了日本收集必要健康数据以进行监视和决策的能力的重大局限性。日本的人口下降也导致医疗专业人员短缺，尤其是在农村地区，
引用：Padula WV，Armstrong DG，Pronovost PJ等。使用电子学习来预测住院患者的压力损伤风险
与标准护理相比，使用机器学习预测医院获得的压力损伤风险的抽象目标。设计，我们获得了电子健康记录（EHR），以构建具有压力损伤风险的住院患者的多级队列，然后校准机器学习模型以预测未来的压力损伤风险。优化方法与多级逻辑回归结合使用，以开发一种随着时间的流逝风险转移的预测算法。测试了包括随机森林在内的机器学习方法，以识别该算法的预测特征。我们报告了回归方法的结果以及预测模型的接收器工作特性（ROC）曲线下的面积。设置住院的住院患者。参与者EHR在2家学术医院的5年内35 001住院。主要结果衡量压力损伤风险的纵向变化。结果，通过机器学习产生的特征的预测算法可显着改善压力损伤风险的预测（P <0.001），而ROC曲线下的面积为0.72；而标准护理仅在ROC曲线下实现了0.52的区域。在0.50的特异性下，预测算法的灵敏度为0.75。结论这些数据可以帮助医院在患者脆弱性的医院获得压力损伤的关键时期内保护资源，而美国医疗保险不会报销。因此，在平均500张病床的医院中，每年每年3万至90 000个劳动小时。医院可以使用这种预测算法来启动预防压力损伤的质量改进计划，并进一步将算法定制为设施特定于患者的差异。