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实践促进，以支持家庭医生鼓励Covid-19-19
尽管医生可能会意识到如何改善临床护理的交付，由于时间，预算和人员配备问题的资源限制可以充当实施最佳实践的障碍。4通过实践促进提高组织能力可以是为家庭医生提供支持的可行解决方案。5个实践促进者使用技术来解决护理交付中的差距。6的提高质量改进能力可以包括连接到外部资源，优化电子健康记录的使用（EHR），实施基于证据的实践以及解决改善流程的障碍。5这些技术可以改善初级保健诊所的医疗流量，预防和慢性护理以及员工满意度，最终导致患者更好地护理。7-11为了最大程度地提高系统中的人口健康影响，希望为那些最需要它的做法提供便利（而不是那些有时间和能力来自愿参加此类计划的实践）。
生成的AI革命：9趋势在2025年重塑医疗保健
随着AI的发展，从“快速思考”（提供快速的响应）到“思考缓慢”（理性和故意解决问题）时，影响变得更加深远。在回合中，链接的系统可以分析生物识别数据并提醒临床医生对异常情况，从而使单个提供商能够有效地监控和响应更精确的患者的需求。此演变的特征是AI驱动的平台和代理超越EHR等孤立的系统，以在多种工具上策划临床和操作过程。通过将智能代理嵌入医疗保健工作流程中，临床医生获得了将诸如异常检测，护理计划的产生和放电后随访等任务委托的能力，将AI-EAIG的临床医生转变为部队乘数。这些代理系统不仅优化了患者的相互作用，而且还扩大了临床医生的影响，远远超出了医院的墙壁，最终创建了一个连续的反馈回路，可以改善结果并降低效率低下。
13 I 2025年1月https://doi.org/10.22214/ ...
CS＆it，Jain（被视为大学的大学）摘要：医疗保健部门正在经历各种健康数据的激增，涵盖了医疗成像，电子健康记录和可穿戴技术的实时传感器读数。通过促进更好的诊断准确性，定制的治疗方法以及对疾病的发展方式，整合这些多模式数据集具有改善医疗服务的巨大潜力。但是，在各个机构中集中了这些敏感的患者数据，引起了严重的隐私问题，并引发了围绕数据管理和行政监督的复杂问题。经过的学习已经浮出水面，作为利用可用数据的潜在方法，同时维护患者的隐私。联邦学习（FL）促进了一种协作方法，以模拟各个医疗机构之间的培训，使他们可以共同努力而无需交换其原始数据。本研究提出了一个专门设计用于整合多模式健康数据的创新FL框架。我们的方法解决了联合环境中数据可变性和模型集成问题的问题，目的是提高诊断精度和个性化治疗建议，同时保持患者数据的机密性。关键字：联合学习，多模式健康数据，隐私机器学习，电子健康记录（EHRS），医学成像整合，模型聚合个性化治疗计划
报告编号 DODIG-2022-089 - 国防部
互操作性是指无需用户付出特殊努力即可与其他医疗信息技术系统安全地交换 EHR 的能力，用户包括医疗服务提供者、患者和其他有权查看患者 EHR（以患者为中心的实时数字化病史记录）的人员。在 2008 财年国防授权法案 (NDAA) 中，国会指示国防部和退伍军人事务部联合开发和实施 EHR 系统或功能，以实现部门间患者医疗信息的互操作性。在 2014 财年 NDAA 中，国会表示国防部和退伍军人事务部迄今为止的努力没有成功，并明确了其期望，要求国防部和退伍军人事务部的 EHR 系统能够在部门和外部医疗服务提供者之间无缝交换医疗信息。2020 财年 NDAA 增加了要求，要求国防部和退伍军人事务部开发能够解释、使用和交换来自医疗系统、设备和应用程序的医疗信息的 EHR 系统。
国家供应疫苗计划简介
ALERT IIS 和药房配药软件 在确保从正确的库存中选择适当的疫苗用于患者接种后，药房必须处理索赔并向州免疫登记处 ALERT IIS 报告。所有免疫药剂师（无论是否注册 VFC/VAP）都必须进行 ALERT IIS 报告，可以手动完成，也可以通过药房配药软件和/或医疗账单软件完成。OHA 的提供商资源页面包含广泛的支持信息和链接，包括 ALERT IIS 提示单和培训机会以及各种讲义。此外，ALERT IIS 主页提供了创建组织和个人帐户的链接，以及如何设置与 ALERT IIS 的电子数据交换。虽然一些 EHR 可能与 ALERT IIS 集成，但大多数社区药房将选择通过药房配药软件管理疫苗数据。大多数药房配药软件系统将确保每种疫苗都有处方号，并符合药房委员会的所有要求。
药理学和毒理学年度评论生命科学和医疗保健创新中的健康数字孪生
随着医学进入人工智能 (AI) 和数字健康时代，数据分析在医疗保健领域变得越来越重要。每位患者都有丰富的健康数据，包括来自电子健康记录 (EHR) (1)、个人可穿戴设备和远程监控以及基因组测序和成像等大数据分析的信息 (2)。计算能力也在不断发展，以满足这些新数据流的需求，包括更快、更强大的计算机和分析算法。人工智能和深度学习等新技术使我们能够利用这些新数据来改进医疗创新、个性化医疗和医疗保健服务。物联网 (IoT) 可穿戴设备，如智能手表、戒指和臂章，以及捕捉情绪、卡路里消耗和身体活动数据的自我跟踪工具，为实时更新数字孪生提供了连续的数据流 (3)。在此背景下，健康数字孪生 (HDT) 是一种分析多因素患者数据以改善患者结果和人口健康的新模型。
揭示人工智能预测分析对患者治疗结果的影响：全面叙述性评论
这篇全面的文献综述探讨了人工智能 (AI) 预测分析对医疗保健的变革性影响，特别是在改善患者在疾病进展、治疗反应和康复率方面的预后方面。人工智能包含学习、解决问题和决策等能力，可用于预测疾病进展、优化治疗计划并通过分析大量数据集（包括电子健康记录 (EHR)、影像和基因数据）来提高康复率。机器学习 (ML) 和深度学习 (DL) 技术在预测分析中的应用，通过促进疾病的早期检测、药物发现的精确度以及根据个人患者资料定制治疗，实现了个性化医疗。在负责任地实施医疗保健中的人工智能时，道德考虑（包括数据隐私、偏见和问责制）变得至关重要。研究结果强调了人工智能预测分析在彻底改变临床决策和医疗保健服务方面的潜力，强调了道德准则和持续模型验证的必要性，以确保其在医疗实践中安全有效地用于增强人类判断力。
个性化治疗响应预测的电子健康记录中的提案标题模式识别
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。
通过创新的医院管理实践增强患者的结果
Tufael 1*，Atiqur Rahman Sunny 2摘要目的：本研究旨在探索和分析医院管理的创新，这些创新已响应迅速发展的医疗保健景观。重点是技术进步，人力资源优化和以患者为中心的护理策略，以提高运营效率并改善患者的预后。方法：进行了全面的文献综述，以识别和综合有关医院管理创新的相关研究。审查涵盖了广泛的来源，包括经过同行评审的期刊，会议论文和行业报告。关键主题被确定并归类为技术创新，组织改革，过程改进和以患者为中心的护理策略。结果：评论重点介绍了医院管理中的几项重大创新。技术进步，例如采用电子健康记录（EHR），远程医疗和人工智能（AI），已简化了行政流程并改善了数据驱动的决策。组织改革，包括基于团队的护理模型和优先级员工参与度的领导策略，提高了员工生产力，
https://doi.org/10.59298/rojphm/2024/43712前列腺癌中的精密医学：整合基因组学，AI和大数据用于个性化治疗
摘要前列腺癌（PCA）仍然是全球男性中最普遍的癌症之一，其分子谱和临床过程表现出显着的异质性。传统的治疗方法经常被普遍化，导致结果可变，有时不必要过度治疗。精确医学有望通过利用基因组学，人工智能（AI）和大数据来量身定制每个患者的分子特征来改变PCA管理。本综述研究了基因组学如何增强我们对PCA的理解，确定了影响疾病进展的关键基因突变和分子亚型。此外，AI和机器学习在分析复杂数据集中的应用已证明有助于发现新型生物标志物，优化治疗选择并预测患者的反应。来自多个平台的大数据集成，包括基因组学，成像和电子健康记录（EHRS），对PCA的细微差别提供了前所未有的见解。我们讨论了关键的基因组生物标志物，新兴的基于AI的预测模型以及大数据在推进PCA精确医学中的作用。最后，我们探讨了临床实施的挑战，包括数据隐私，道德问题以及跨学科合作的需求。这篇评论的见解强调了精密医学在增强前列腺癌治疗结果以及进一步研究以克服现有局限性的必要性方面的变革潜力。关键词：前列腺癌，精密医学，基因组学，人工智能，大数据，个性化治疗，生物标志物，分子亚型，机器学习。