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人工智能在ICU中的无限潜力
重症患者每天会产生数千个数据点。7 ICU 临床医生依靠 EHR 积累数字化临床数据，以帮助在护理点及时做出决策。然而，进一步的研究揭示了在 ICU 实施和使用 EHR 的某些局限性。多项研究报告了效率下降、EHR 工作流程令人沮丧以及文档记录时间更长等问题。8 虽然 EHR 收集并包含大量患者记录，但它们也充斥着无关紧要的数据，导致临床医生被无意义的信息压得透不过气来，这增加了他们的精神负担。EHR 中的数据经常会过时，一些连接设备的关键生理参数会有 15 分钟的差距，而其他数据点只有护理团队成员记录后才会记录下来。这些数据收集方面的差距会带来风险，在评估重症监护患者时，临床医生的想象力会非常有限，因为轨迹可能会在一瞬间发生变化。
2024-2026 年战略计划
NCRI 为政策制定者提供重要信息，帮助他们制定循证政策、确定干预措施、评估其影响并有效分配资源。为实现这一目标，数据的完整性、准确性和及时性至关重要。我们继续利用技术进步来改进癌症登记流程。在过去的二十年里，技术取得了重大进步，该领域的变革步伐令人瞩目。个人电脑 (PC)、笔记本电脑和智能手机已成为日常生活的一部分，互联网改变了通信和业务运营。对于 NCRI 来说，这改变了数据的收集和处理方式。随着连接水平的不断提高，数据收集已从以物理图表为主转变为以数字系统为主，通常可以远程访问。随着电子健康记录 (EHR) 的引入，数字化转型仍在继续，这将进一步提高数据的互操作性以及医疗保健提供者之间的信息共享。
将表型组驱动的药物-靶标相互作用预测与基于患者电子健康记录的临床佐证相结合，以发现新药
动机：使用人类表型数据预测药物-靶标相互作用 (DTI) 有可能消除动物实验和人类临床结果之间的转化差距。人类表型驱动的 DTI 预测的一个挑战是整合和建模不同的药物和疾病表型关系。利用大量临床观察到的药物和疾病表型以及 7200 万患者的电子健康记录 (EHR)，我们通过无缝结合 DTI 预测和临床证实，开发了一种新颖的集成计算药物发现方法。结果：我们通过建模 1430 种药物、4251 种副作用、1059 种疾病和 17860 个基因之间的 855904 种表型和遗传关系，开发了一个基于网络的 DTI 预测系统 (TargetPredict)。我们对 TargetPredict 进行了从头交叉验证系统评估，并将其与最先进的表型驱动的 DTI 预测方法进行了比较。我们应用 TargetPredict 来确定阿尔茨海默病 (AD) 的新型重新定位候选药物，阿尔茨海默病在美国影响了 580 多万人。我们使用超过 7200 万患者的 EHR 评估了顶级重新定位候选药物的临床有效率。当使用 910 种药物进行评估时，从头交叉验证中的受试者工作特征 (ROC) 曲线下面积为 0.97。TargetPredict 的表现优于最先进的表型驱动的 DTI 预测系统，这通过精确度-召回率曲线衡量[通过平均精确度 (MAP) 衡量：0.28 比 0.23，P 值 < 0.0001]。基于 EHR 的病例对照研究发现，处方中排名靠前的重新定位药物与 AD 诊断风险降低显著相关。例如，我们发现，利拉鲁肽（一种 2 型糖尿病药物）的处方与 AD 诊断风险降低显著相关 [调整后的优势比 (AOR)：0.76；95% 置信区间 (CI) (0.70, 0.82)，P 值 < 0.0001]。总之，我们的综合方法无缝结合了计算 DTI 预测和基于 EHR 的大规模患者临床确证，在快速识别复杂疾病的新药物靶点和候选药物方面具有很高的潜力。可用性和实施：nlp.case.edu/public/data/TargetPredict。联系方式：rxx@case.edu
数字技术对医疗服务和患者结果的影响
数字技术从根本上改变了医疗服务方式，对患者治疗效果产生了深远的影响。本文深入探讨了远程医疗、电子健康记录 (EHR) 和移动健康应用在增强医疗服务方面所发挥的作用。目的是仔细研究这些数字创新如何改善医疗服务和患者治疗效果，同时确定采用这些创新过程中伴随的挑战。为此，我们进行了严格的文献综述，涵盖同行评审的文章、报告和案例研究，以研究数字技术在医疗环境中的影响。研究结果强调，数字技术通过提高可及性、运营效率和诊断准确性，显著增强了患者护理。尽管如此，保护数据隐私、确保跨系统的互操作性以及管理实施成本等持续存在的挑战仍然是重大障碍。
人工智能与初级保健研究
人工智能 (AI) 研究始于 20 世纪 50 年代，公众、专业人士和商业对其在医疗保健环境中应用潜力的认识正在不断提高。1-7 此应用包括初级保健，8-10 Barbara Starfield 将其定义为“一种医疗服务系统水平，它为所有新需求和问题提供进入系统的入口，随着时间的推移提供以人为本（而不是以疾病为导向）的护理，为除非常罕见或不寻常的情况以外的所有情况提供护理，并协调或整合其他地方或他人提供的护理。” 11（第 8-9 页）鉴于最近电子健康记录 (EHR) 的使用激增以及数据可用性，12,13 人工智能有可能使初级保健实践和研究受益，特别是考虑到实践的广度和人类无法有意义地浓缩和理解的快速增加的信息量。1,2,4-11,14-20
多模态对基于深度学习的结构性心脏病检测有帮助吗？
经胸膜超声心动图（TTE）是诊断结构性心脏病（SHD）的首选方式（成员等，2021）。尽管低风险和非侵入性，但由于诊断管理和非临床因素，例如竞争经济激励措施，TTE在美国通常会被低估（Papolos等人。，2016年）。相比之下，电气二元图（ECGS）和胸部X射线（CXR）是医院环境中最常见的成像形式之一。是通过通过CXR通过ECG和解剖结构捕获电生理学的动机，我们研究了第12条潜在的心电图中的模态的组合，胸部射线照相术，后视图，胸部射线照相术以及含有型号的受试者的表格数据，来自电子健康记录（EHR）的主体人口统计学（EHR）的最佳ecg con-ecg的最佳人数，对模型看不见。
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。
利用机器学习来加强网络安全并改善医疗保健系统区块链的威胁检测
本研究研究了区块链技术和机器学习的整合，以增强网络安全并改善医疗保健系统中的威胁检测。随着医疗保健系统越来越容易受到网络攻击的影响，该研究探讨了区块链的分散性质如何获得电子健康记录（EHR）并改善医疗保健系统之间的互操作性。此外，它研究了机器学习算法如何实时识别异常并预测潜在的安全漏洞。这些发现突出了关键因素，例如区块链熟悉度和机器学习有效性，这些因素影响了这些技术的成功采用。模型的评估指标，包括0.97的AUC-ROC和80％的精度，表明整合区块链和机器学习为增强安全性提供了有效的解决方案。但是，确定了多共线性，数据失衡和集成复杂性等挑战。该研究以解决这些挑战的建议结束，强调需要持续改进机器学习模型，区块链集成以及员工培训，以有效地保护医疗保健系统。
模式识别在电子卫生中录制。 ...
引言和一般性的个性化治疗响应预测提供了一些好处，它可能会减少治疗选择的试验和错误，减轻不良影响并优化治疗结果。该过程涉及从电子健康记录（EHR）中过滤相关特征，例如人口统计信息，病史，实验室结果和先前的治疗反应。使用机器学习方法创建预测模型，即监督学习算法，例如决策树，支持向量机和神经网络。通过使用过去的患者数据，这些模型可以预测新患者对各种疗法的反应。特征选择和提取算法用于识别相关变量，采用机器学习算法进行预测性建模。同样，NLP技术用于从非结构化临床文本中提取信息，以及数据预处理方法，以处理缺失的值，噪声和离群值。这些是电子健康记录中使用的各种工具和技术。
通过人工智能实时分析大规模疫苗接种工作
随着 COVID-19 疫苗接种运动成为历史上最迅速、最广泛的运动之一，持续评估 FDA 批准疫苗在现实世界中的安全性至关重要。通过对大规模电子健康记录 (EHR) 进行整理，可以实现以前无法实现的近乎实时的安全性评估。在这里，我们在跨州梅奥诊所企业（明尼苏达州、亚利桑那州、佛罗里达州、威斯康星州）上推进了情境和情感感知的深度神经网络，以自动整理医生在 2020 年 12 月 1 日至 2021 年 2 月 8 日期间超过 108,000 份 EHR 临床记录中提到的不良反应。我们回顾性地比较了 31,069 名接种过至少一剂辉瑞/BioNTech 或 Moderna 疫苗的个体的临床记录，以及 31,069 名未接种疫苗的个体的临床记录，这些个体根据人口统计学、居住地和先前的 SARS-CoV-2 检测史进行倾向匹配。我们发现，在接种第一剂或第二剂实际或指定疫苗后 21 天内，接种疫苗和未接种疫苗的个体在诊所就诊的概率相似（第一剂比值比 = 1.13，95% CI：1.09-1.16；第二剂比值比 = 0.89，95% CI：0.84-0.93）。此外，接种疫苗后，与未接种疫苗的个体相比，接种疫苗的个体所有调查的不良反应发生率相似或更低。最后，每次疫苗接种后 7 天内最常记录的不良反应是疲劳（第 1 剂：1.77%，第 2 剂：1.2%）、恶心（第 1 剂：1.05%，第 2 剂：0.84%）、肌痛（第 1 剂：0.67%；第 2 剂：0.66%）、腹泻（第 1 剂：0.67%；第 2 剂：0.46%）、关节痛（第 1 剂：0.64%；第 2 剂：0.57%）、红斑（第 1 剂：0.59%；第 2 剂：0.46%）、呕吐（第 1 剂：0.45%，第 2 剂：0.29%）和发烧（第 1 剂：0.29%；第 2 剂：0.23%）。与临床试验期间主动征求意见相比，电子病历中记录的不良反应发生率非常低（关节痛：24-46%；红斑：9.5-14.7%；肌痛：38-62%；发烧：14.2-15.5%），这强调了需要临床关注的疫苗相关不良反应的罕见性。这项通过大规模人工智能 (AI) 平台实现的快速及时的疫苗相关不良反应分析，来自 62,138 人的背景丰富的电子病历记录，再次证明了 FDA 批准的 COVID-19 疫苗在实践中的安全性和耐受性。