XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search SystemEHRS
提供AI管理的临床研究数据Parexel的端到端自动化策略
框架。该框架必须具有管理新类型数据的能力 - 包括电子健康记录（EHR），患者和医疗保健专业文本以及语音通信的真实数据。随着临床评估扩展以解决现实世界中医学用途的药物影响，它必须能够处理大量数据。该框架必须为学习操作提供实时可见性，这是有效利益相关者协作和简化操作的关键能力。关键组件包括数字安全性；以云为中心的数据湖；以及数据流和共享技术。全面的数据治理将定义和直接：数据收集策略；数据标准；数据集成方法；以及数据分布，安全性，保护和与法规的整体映射。
概念化机器学习，用于动态信息检索电子健康记录笔记
大量的时间临床医生花费在患者笔记中进行筛选，并记录了电子健康记录（EHRS）是临床医生倦怠的主要原因。通过在文档过程中积极，动态地检索相关注释，我们可以减少找到相关患者病史所需的努力。在这项工作中，我们将EHR审核日志的使用概念化为机器学习作为在特定时间点特定临床背景下的注释相关性的来源。我们的评估重点是急诊科的动态检索，这是一个具有独特信息检索和笔记写作模式的高敏度设置。我们表明，我们的方法可以达到0.963的AUC，以预测在单个笔记写作会话中将阅读哪些注释。我们还与几位临床医生进行了用户研究，发现我们的框架可以帮助临床医生更有效地检索相关信息。证明我们的框架和方法可以在这种苛刻的环境中表现良好，这是一个有希望的概念证明，它们将转化为其他临床环境和数据方式（例如，实验室，药物，成像）。
卫生保健管理局人工智能道德框架
随着 ChatGPT、Bard 等生成式 AI 工具的广泛使用，基于 AI 的组件在医疗保健应用中的使用显著增加。尽管人们最近才开始意识到医疗保健中的 AI 工具，但近年来，AI 在医疗保健应用中的使用，尤其是在生物医学设备和健康保险欺诈检测领域的使用，一直在迅速增长。许多国家和州的医疗保健和健康保险提供商都实施了聊天机器人等基于 AI 的工具，以提高客户服务响应能力。AI 在改善健康保险行业欺诈和滥用检测流程方面的作用得到了普遍理解和认可。基于 AI 的工具现在也被纳入电子健康记录 (EHR) 系统中，这可能会使临床医生和 EHR 之间进行更有意义的互动，从而促进患者护理。
使用机器学习预测脑卒中 - ijrpr
随着技术突破的不断增加，医学科学领域取得了巨大的进步。价格实惠的可穿戴设备的普及是物联网 (IoT) 的一大优势 (Gold, 2018) (Ma et al., 2017) (Mettler, 2016)，使收集与医疗保健相关的数据变得更加简单。使用各种数据挖掘技术，可以从这些设备中收集大量原始医疗数据，以识别有意义的模式。此外，收集到的见解应用于医疗保健行业的决策，并已被证明是一种降低成本的组成部分 (Yadav et al., 2017)。近年来，医学科学领域已成为机器学习 (ML) 的一个有前途的领域。电子健康记录可与 ML 模型一起使用，以准确估计每位患者患中风的风险 (Chen, 2017)。
围手术期医学中的人工智能：叙述......
计算能力、数据存储和电子健康记录 (EHR) 中临床数据的积累以及图片存档和通信系统方面的最新进展在将人工智能 (AI) 引入医学的各个领域方面发挥了重要作用[1]。已有大量研究发表了将人工智能技术应用于放射学[2]、病理学[3]、心脏病学[4]和外科[5]的研究。对于围手术期医学，已经研究了围手术期风险分层、术中监测和重症监护管理的人工智能模型[6,7]。在某些情况下，这些模型的表现优于传统的统计模型甚至人类专家[8-10]。如果这些模型在未来的前瞻性验证研究中保持其性能并通过随机对照试验证实其临床效用，那么许多此类模型可用于临床实践。
财政年度 - 2023
《HITECH 法案》和随后的《21 世纪治愈法案》奠定的基础极大地改变了这一模式。该行业取得了巨大进步。到 2010 年代末，绝大多数医院和临床医生都使用 EHR，临床数据使用通用数据标准以电子方式采集，电子健康信息通过健康信息网络和日益流行的现代应用程序编程接口 (API) 定期共享。然而，这一进步并非全国普遍存在，而且受到行业参与者不同优先事项、资源和商业模式的影响。其他医疗服务提供者（例如长期和急性后护理、行为健康以及家庭和社区提供者）没有资格获得奖励性付款，他们在 EHR 采用方面落后，因此他们参与互操作交换的能力也落后。
错位的激励机制是否妨碍了更好的患者治疗
在未能获得监管部门批准的临床化合物中，约有 90% 是由于缺乏临床疗效而失败，30% 是由于难以控制的毒性，10%-15% 是由于药物特性差。整合临床前、临床和 RWD 将有助于扭转这些令人担忧的研发趋势。通过获取失败的临床试验数据（包括有关患者分层策略、给药方案和不良事件的数据），研发团队可以尽早暂停不可行的资产的开发，设计更智能的试验，尽早发现潜在危害，并做出更明智的继续或不继续的决定。同时，整合纵向 RWD（包括来自 EHR、登记处和连接设备的数据）将允许研究人员将临床结果与生物标志物、合并症和生活方式因素关联起来。
在数据中加速和流体较少的承保 -
摘要：在迅速发展的人寿保险部门，加速承保（AU）和流体较低的承保已成为变革性的创新，这些创新重新定义了传统上缓慢而侵入性的承保过程。响应消费者对无缝，快速体验的需求不断增长，这些高级模型利用机器学习，预测性分析和非侵入性数据来源，例如电子健康记录（EHRS），财务数据和生活方式指标，以显着速度和精确评估风险，以消除常规医学检查的需求。本文研究了与验证这些系统相关的方法，测试策略以及挑战，强调了数据完整性，模型准确性，公平性，公平性和法规合规性的重要性。通过采用AU模型，保险公司可以提供更快的批准，个性化的承保范围和整体增强的客户体验，同时加速承销（AU）使获得人寿保险的机会使其更具包容性和易于使用。强大的，数据驱动的测试框架的战略实施可确保透明度和可靠性，使保险公司能够优化风险评估，简化运营并在不断发展的数字保险环境中保持竞争力。关键字：加速承保（AU），无效的承保，风险评估，自动决策，监管标准，基于方案的测试，偏见缓解
俄勒冈州处方药监控计划咨询委员会
埃里克森介绍了 2024 年第二季度的季度指标，并提醒委员会，该做法已更改为以更长的滞后时间呈现指标，因为这使分析师有更多时间进行分析并解决经常出现的问题。季度指标与去年同期相比，包括百分比变化。总体而言，当前指标几乎没有什么意外；自 2018 年左右以来，PDMP 的注册人数一直处于稳定状态，所有处方者中有 87% 已在该计划中注册。在顶级处方者中，注册人数继续大幅增加，前 2,000 名处方者中有 99% 已注册。该计划的利用率仍然很高，本季度 90% 的顶级处方者通过网络门户或 EHR 集成积极使用该计划。自动查询数量大幅增加，这是一个强烈的信号，表明更多实体继续加入集成并将其纳入其临床工作流程。处方方面有一些有趣的趋势。与去年同期相比，本季度管制药物的总体处方量增加了 3.5%。在过去许多年中，这一数字总体呈下降趋势。加巴喷丁是最常用的管制药物。安非他明的处方量持续增加，目前是第二大最常用的管制药物。这延续了兴奋剂处方量的长期增长趋势。Erickson 对该报告进行了一些新的修改，包括按季度显示整合 PDMP 的设施数量的图表。这可以追溯到 2018 年，并显示了持续的进展。同样，她还提供了活跃用户图表，这些图表显示了随着时间的推移总体的增长，但变化性更大。Klein 询问哪些 EHR 可以集成，是否必须是 EPIC 或大型参与者之一。Simpson 表示，他有一份可以分享的当前支持的 EHR 列表，这是一个相当长的列表。偶尔会有新的 EHR 想要集成，为此，Bamboo 通常会向该实体收取开发工作费用。
美国人口中心脏代谢指数与生物老化之间的关联：NHANES 2015-2020的证据
兽医信息学的最新进步强调了从基因组和蛋白质组学到临床和环境数据的各种数据类型的价值，以加速药物发现过程。这些综合数据集提供了疾病机制的全面视图，从而使以比传统方法更大的效率识别新的药物靶标。机器学习（ML）和人工智能（AI）对于分析复杂数据集，发现模式和预测结果特别有力（1）。例如，一项使用ML模型的研究表明，在预测不同动物种类的药物效应方面的准确性提高，从而减少了临床前试验的时间和成本（2）。但是，数据集成面临挑战。缺乏兽医机构之间的标准化数据收集和共享实践会导致不一致，从而降低了发现的可靠性和可重复性（3）。此外，集成不同的数据集需要显着的计算资源和专业知识，这些资源和专业知识通常在较小或资源有限的兽医实践中不可用。确保数据安全性也是至关重要的，因为使用电子健康记录（EHRS）引起了人们对数据泄露和滥用敏感信息的担忧。为了应对这些挑战，建立标准化的数据协议和道德准则对于广泛采用至关重要（4）。