XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search SystemEHRS
RBHAP-HLB框架具有高数据隐私的安全EHR
对于数据安全和完整性，利用区块链的电子健康记录（EHRS）的共享正在成为至关重要的愿景。但是，在现行研究中使用的区块链和存储会出现安全性和可伸缩性问题。为了克服这些问题，本文提出了一种基于二次插值的新型布朗运动双椭圆曲线加密术（QI-BM-DECC）的中心EHR，该EHR在超ledger区块链（HLB）中使用跨层间文件系统（IPFS）固定。主要是在医院网站上注册患者和医生；然后，为患者生成键和QR码。之后，患者登录凭据详细信息，QR码和登录目的。成功登录后，患者进行了在线咨询预订；然后，进行咨询以医生安排的时间为基础。之后，患者使用QI-BM-DECC的IPF将EHR安全地上传到HLB上。同时，使用选定属性创建了一个以属性为中心的hashed访问策略。之后，使用平均公共键 - 数字签名算法（MP-DSA）方法，签署了哈希访问策略。当医生请求EHR访问请求时，会验证签名并将访问请求发送给患者。现在，医生在被患者接受后从IPF下载EHR。体验结果表现出所提出的技术对其他机制的主导地位。
项目 2.A.I–综合交付系统，项目要求
• 所有 PPS 提供商都必须纳入 IDS（医疗、行为、急性后、长期护理和社区服务提供商） • 利用合作的 HH 和 ACO 人口健康管理系统和能力 • 患者获得适当的医疗保健和社区支持 • 到第 3 年结束，所有 PPS 安全网提供商都与当地 HIE/RHIO/SHIN-NY 共享 EHR 系统，并在临床合作伙伴之间共享健康信息，包括安全通知/消息传递 • 到示范第 3 年结束，参与安全网提供商使用的 EHR 系统符合有意义使用和 PCMH 第 3 级标准 • 积极使用 EHR 和其他 IT 平台进行人口健康管理，包括使用有针对性的患者登记，适用于所有参与安全网提供商 • 到示范第 3 年结束，获得 2014 年第 3 级 PCMH 初级保健认证，扩大初级保健提供者的访问范围，并符合 EHR 有意义使用标准 • 视情况与 Medicaid 管理式医疗组织和其他付款人签订合同，作为一个集成系统并建立基于价值的支付安排 • 与 Medicaid MCO 建立每月会议 • 通过将提供商报酬与患者结果相结合来强化向基于价值的支付改革的过渡 • 让患者参与综合交付系统
评论
摘要：肾移植领域的一个关键问题是移植接受者的生存分析。通过从移植患者那里获得的信息，可以分析在哪些情况下移植成功的可能性更高以及移植成功所依赖的因素。一般来说，这些分析都是通过应用传统的统计技术进行的，因为关于肾移植过程的数据量和种类有限。然而，在过去十年中，该领域发生了两个主要变化。首先，通过使用电子健康记录 (EHR) 将医疗信息数字化，电子健康记录以电子方式存储患者的病史。这有助于通过专门的软件自动处理信息。其次，医疗大数据提供了大量有关医疗过程的数据。与最初可用于此类研究的信息相比，目前有关肾移植的信息非常庞大且多种多样。这种新环境导致使用其他非传统技术，这些技术更适合在这些新条件下进行生存分析。具体来说，本文回顾了用于肾移植患者和移植物存活率分析的主要机器学习方法和工具。
人工智能与家庭医学：携手共进
未来学家认为，医疗保健领域的人工智能 (AI) 革命已经到来。1 虽然现在很流行，但这个概念并不新鲜，70 年前艾伦图灵描述“思考机器”时就首次提出了这个概念。2 约翰麦卡锡后来创造了“AI”一词，表示让计算机做一些事情的想法，而如果由人来做，则被认为需要智能。3 新的东西是从电子健康记录 (EHR) 到基因和微生物组等一切的数字化，它们提供了 AI 学习所需的数据。将图像、手写笔记和病理幻灯片转换成 1 和 0，使机器能够执行各种各样的任务，例如检测视网膜病变、皮肤癌和肺结节。 4-6 尽管可用数据的激增超出了个人和团队实际管理的能力，但计算机已经学会了如何处理这些数据，以预测对患者重要的结果，包括阿片类药物滥用、急诊就诊和死亡。7-9 这样的进步促使谷歌生命科学子公司的首席执行官安迪·康拉德宣称，在医学领域，“最重要的工具是计算机。”10
精准医疗：利用人工智能改善诊断和医疗保健
COVID-19 疫情凸显了医疗体系中长期存在的不平等和裂痕。（Bambra 等人，2020 年）根据疫情带来的启示，未来的医疗保健必须更加公平、更加个性化、更具成本效益。与此同时，多个领域的技术飞速发展导致了大量数据的产生——从医学成像到测序和基因组学技术，再到电子健康记录 (EHR)。精准医疗的最终目标是利用这些大型数据集来改善医疗服务；然而，这需要开发用于解析大规模多模态数据的方法和工具。在这里，我们回顾了一些旨在满足这些需求的研究，并以 2022 年太平洋生物计算研讨会 (PSB) 上“精准医疗：使用人工智能改善诊断和医疗保健”会议中已接受的论文为例。这项研究的最新趋势表明，越来越多的工作利用人工智能 (AI) 分析复杂的医疗数据，例如解释医学影像或预测传染病，以及开发更复杂的工具来深入了解基因组学和多组学数据。
介绍并评估 AI 护理交接的患者报告模板
2 爱荷华大学工程学院 3 爱荷华大学护理学院 4 杜兰大学科学与工程学院 * 通讯作者，Gabriel Vald，gabriel-vald@uiowa.edu 摘要 本研究评估了患者报告模板 (PRT) 在解决与电子健康记录 (EHR) 和临床决策支持系统相关的护理工作流程效率低下方面的有效性。PRT 旨在简化患者交接、减少图表时间、增加直接护理时间并提高患者安全性。向爱荷华大学医疗保健系统的 2,118 名护士发送了一份调查问卷，以收集反馈，其中 106 名参与者选择评估 PRT 组件的感知有用性以及他们对将人工智能 (AI) 集成到临床文档中的态度。参与者根据五点李克特量表对 PRT 的各个部分（包括患者档案、系统评估和安全性）进行了评分，大多数部分都获得了高分。尽管受访者承认 AI 生成的报告具有潜在效用，但对 AI 的舒适度和信任度明显较低。研究结果强调了 PRT 在减少认知负荷、提高交接期间信息一致性和解决 EHR 相关挑战方面的潜力。未来的工作将涉及在现实世界的临床环境中实施 PRT，以验证其效用和准确性，并探索其在专业护理单位中的适应性。关键词：决策支持、人工智能、结构化报告、交接、大型语言模型 已知内容
重症监护医学中人工智能的发展与趋势：2010-2021 年相关研究的文献计量分析
摘要：背景：重症监护病房是海量数据收集中心，是拥抱大数据和人工智能的最佳领域。目的：本研究旨在概述重症监护医学（CCM）中人工智能发展的文献，并试图为进一步的精准医疗提供有价值的信息。方法：使用关键字从 Web of Science（Clarivate）中的科学引文索引扩展数据库中手动检索 2010 年 1 月至 2021 年 6 月期间发表的相关研究。结果：多年来，与 CCM 中的人工智能相关的研究一直在增加。美国发表的文章最多，拥有前 10 个活跃的附属机构。十大活跃期刊都是生物信息学期刊，位于 JCR Q1。脓毒症、肺炎和急性肾损伤的预测、诊断和治疗策略探索是最受关注的话题。电子健康记录 (EHR) 是最广泛使用的数据，“组学”数据应进一步整合。结论：CCM 中的人工智能在过去十年中得到了发展。随着数据量不断增长和新数据类型的引入，应该对人工智能伦理和模型正确性和推断进行更多的研究以实现泛化。
语言模型是否可以建立有关ICD代码的原因来指导临床笔记的产生？
摘要。在过去的十年中，美国的电子健康记录（EHR）数据数量激增，归因于《 2009年健康信息技术经济和临床健康法》（HITECH）2009年的有利政策环境和2016年21世纪治疗法案。医生在自由形式的文本中捕获了患者评估，诊断和治疗的临床笔记，他们花费大量时间进入他们。手动编写临床笔记可能需要大量时间，增加患者的等待时间，并可能延迟诊断。大型语言模型（LLM），例如GPT-3具有生成与人类写作的新闻文章的能力。我们调查了对临床笔记生成中LLM的促进工程促进工程的用法（COT）。在提示中，我们将疾病国际分类（ICD）代码和基本患者信息以及类似的临床病例示例纳入了研究，以研究LLMS如何有效地制定临床注释。，我们使用GPT-4作为LLM对Codiesp测试数据集的六个临床病例进行了COT提示技术，结果表明，它的表现优于标准的零照片提示。
使用量子计算优化基因组组装
量子优化算法与医疗保健部门特别相关，并且在复杂的计算问题以及需要高计算能力的计算问题方面可能具有竞争优势。是基因组学的情况，当前存在基因组优化问题[3]，[4]，[5]（例如基因组组装），其计算复杂性正在迅速增加，并且经典的计算方法在试图解决它们时会遇到很大的困难。该领域中的量子计算可以导致更准确的基因组组件和更快的遗传疾病诊断。在医疗保健中，量子计算也可以用于医学成像和个性化医学。量子算法可以分析大量医学图像，从而使医生能够更快地检测和诊断疾病。个性化医学涉及针对个人的特定遗传组成裁缝，量子计算可以帮助分析大量遗传信息数据集以识别最佳治疗方法。此外，通过使用基于量子计算的技术，在分析大规模健康数据集时，健康分析可能更快，更准确。例如，它可能会加快对电子健康记录（EHR）的分析，并可以对健康和护理专业人员进行更准确的分析，同时识别疾病暴发的模式和趋势，并为更好的知情决策做出更好的决定，例如，处方优化和有效性。
个性化药物推荐系统以帮助医疗...
I.引言技术的进步结合了现代医学，为医学信息学领域铺平了一种方式。医学信息学采用现代方法，例如大数据收集及其分析，以提供有关患者及其状况的宝贵见解。医学信息学涉及对患者数据的收集，存储和执行分析，以便做出与患者治疗，护理和福祉有关的更好和明智的决定。它涵盖了广泛的主题，包括电子健康记录（EHR），健康信息交流（HIE），疾病分类和推荐系统，主要目标是通过创建帮助医疗保健专业人员的系统来提高医疗服务的质量，安全性和效率。医学信息学为创建个性化药物推荐系统的基础奠定了基础，因为它处理了患者数据的收集和存储过程。IBM的人工智能机器人Watson Health [1]已经能够根据其他患者的结果和循证医学找到适合患者的治疗方法。IBM声称，熟悉Watson Health的医疗保健领域中有81％的人证实，这对他们的业务有积极的影响。这表明，在医学领域中使用技术和分析是有益的，并有助于整体过程。该研究旨在为建立个性化的药物推荐系统奠定基础，以帮助医疗专业人员在决策过程中减少紧急情况的治疗时间。