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课程结构和教学大纲
计划结果（PO）PO 1：了解卫生系统和政策：展示卫生系统，医疗保健政策以及影响健康信息学和分析的监管环境的全面知识。PO 2：核心信息学知识：获得健康信息学概念，标准和框架（例如EHR，HIES，CDSS，HL7，ICD-10和SNOMED CT）的基础知识。 PO 3：数据分析和统计方法：使用SQL，R和Python等工具来分析和解释复杂的医疗保健数据。PO 4：技术水平：在健康信息技术中发展技术水平，包括数据库管理，数据仓库和云计算，并在EHR系统中具有动手经验，例如Epic和Cerner。PO 5：数据管理和质量保证：实施和管理医疗保健数据治理和质量保证实践，以确保数据完整性，隐私和可靠性。PO 6：分析和解决问题的技能：应用高级数据分析技术来解决医疗保健问题并优化临床决策。PO 7：项目管理和领导力：培养项目管理和领导能力，以有效地管理健康信息学项目并领导多学科团队。PO 8：跨学科合作：与医疗保健专业人员，IT专家和利益相关者有效合作，开发和实施健康信息学解决方案。PO 9：道德和专业责任：在健康信息学和分析实践中遵守道德标准和专业责任。PO 10：创新和持续改进：促进创新的心态和健康信息学实践的持续改进，以增强医疗保健提供和成果。
ai癌症检测：美国食管和皮肤癌的早期鉴定。
食管和皮肤癌是最具挑战性的恶性肿瘤之一，对提高生存率和降低医疗保健成本至关重要的早期发现至关重要。本文探讨了人工智能（AI）在美国早期发现这些癌症中的作用，从两项关键研究中综合方法。用于食管癌，采用了先进的机器学习技术，例如随机森林和XGBOOST，用于分析多模式数据，包括医学成像，电子健康记录（EHRS）和基因组谱，在检测早期癌症方面达到了92％的准确性。对于皮肤癌，卷积神经网络（CNN）用于分析皮肤镜图像，在鉴定恶性病变方面达到了87％的精度。该研究强调了AI驱动模型的设计和实施，涵盖了数据预处理，功能工程和评估指标，同时解决了诸如类不平衡和过度拟合的挑战。结果表明，AI具有提高诊断准确性，可伸缩性和可及性的潜力，尤其是在服务不足的地区。但是，必须解决数据隐私，算法解释性和法规依从性，以使AI完全集成到医疗保健系统中。本文断言，AI驱动的诊断能够彻底改变癌症检测，并呼吁进行进一步的研究以克服现有局限性，同时确保公平访问这些变革性技术，最终改善患者的结果并重塑癌症护理的景观。1。i ntroduction 1.1背景关键字：人工智能（AI），癌症检测，早期诊断，食管癌，皮肤癌，机器学习，医疗保健创新。版权所有©2025作者：这是根据Creative Commons Attribution 4.0国际许可（CC BY-NC 4.0）分发的开放访问文章，允许在任何非商业用途的媒介中使用无限制的使用，分发和再现，以提供原始作者和原始作者提供信用。
9月18日，星期三
上午10:30教育课程1与医生参与人口健康（所有平台）（Bartik），医学博士Larry Allen，首席医学主管，人口健康副总裁，Goshen Health成功的人口健康计划依赖于良好的数据，指标分析和患者行为的变化。必须将数据分析转换为成本和质量成果的实际改善。听到Goshen Health的Larry Allen博士的来信，他分享了该组织在改善医师参与人口健康计划方面的成功。还将概述Meditech工具，可以帮助实现积极的人口健康成果。通过互操作性和创新（ExpAnse）（Chomsky）Jennifer Ford，产品经理，策略，Meditech的驾驶基因组学和精确医学，其基因测试和相应的精确医学科学越来越多，医院正在寻求EHR寻求EHR，以帮助遗传数据的大量遗传数据，以及能够从事的方法或远程参考，并以外的方式进行了处理或远程参考。在本次会议中，我们将浏览当前的实验室发展，包括更大的互操作性计划，将基因组学对基因组学的临床决策支持直接带给医生。我们还将讨论与记录定位器（CommonWell）合作的计划，以从多个外部供应商那里吸取遗传数据，以向临床医生提供所有可能的信息。本次会议适用于广泛，但是，邀请所有平台的利益相关者参加。
主动脉狭窄的机器学习：增强健康信息系统的诊断准确性和安全性
疾病爆发对公共卫生系统构成了重大挑战，通常需要快速的反应策略来减轻广泛的健康和经济影响。传统的爆发预测和监视方法虽然有效，但通常缺乏处理和分析现代医疗保健生态系统中产生的大量异质数据的能力。机器学习（ML）在该域中提供了变革性的潜力，利用其处理大型数据集，识别复杂模式并提供实时见解的能力。通过整合电子健康记录（EHR），社交媒体饲料，气候数据和基因组序列等多种数据源，ML算法可以以前所未有的准确性来预测疾病爆发。已成功应用于预测流感趋势，而无监督的聚类技术已采用用于检测指示新兴感染性疾病的异常情况。此外，ML通过自动化数据处理管道，增强实时监控功能并促进爆发响应的资源优化来促进先进的公共卫生监视。尽管有这些进展，但在公共卫生监视中采用ML并非没有挑战。与数据隐私，道德考虑，算法解释性以及与现有公共卫生基础设施集成有关的问题仍然是重大障碍。本文强调了ML在转变公共卫生监测中的关键作用，重点是其在疾病爆发预测中的应用。解决这些挑战需要一种多学科的方法，结合了健壮的数据治理框架，改善算法透明度以及技术开发商与公共卫生利益相关者之间的合作。它强调了持续创新，监管支持和道德考虑在推进全球卫生安全解决方案方面的重要性。
AA和大数据解决医疗保健...
美国的医疗保健差异仍然是一个关键的挑战，不成比例地影响了服务不足的人群，例如种族和少数民族，农村社区和低收入群体。这些差异表现在获得医疗服务，疾病患病率的变化和健康状况较差的情况下表现出来。人工智能（AI）的出现和大数据通过实现更精确的数据驱动干预措施来解决这些系统不平等的变革潜力。AI算法可以分析大量数据集，以发现隐藏的模式和相关性，识别高危人群并以前所未有的准确性来预测健康结果。大数据来自电子健康记录（EHR），健康的社会决定因素（SDOH）和实时健康监测设备，可全面了解患者健康和社区级别的差异。本文探讨了如何利用AI和大数据来减少美国的医疗保健差异，重点是制定有针对性的策略，以改善服务不足人群的医疗保健获取，质量和成果。通过整合预测分析，机器学习模型和自然语言处理，医疗保健提供者可以更好地分配资源，个性化治疗计划和简化护理协调。此外，AI驱动的工具可以帮助识别医疗保健系统中的偏见，从而确保更公平的护理分配。本文还讨论了诸如数据隐私，算法偏见和数字鸿沟等挑战，如果不解决，这可能会加剧差异。解决方案包括道德AI框架，包容性数据实践和社区参与，以确保技术采用同等地受益。最终，人工智能和大数据有望彻底改变医疗保健服务，从而使其更加公平，高效和响应边缘化社区的需求。
使用电子健康记录的糖尿病患者入射心力衰竭的深度学习预后建模：回顾性队列研究
与没有糖尿病的患者相比，2型糖尿病患者（T2DM）的心力衰竭风险（HF）的风险是患心力衰竭（HF）的两倍以上。本研究的目的是建立人工智能（AI）预后模型，该模型考虑了大型杂质的临床因素集，并研究了糖尿病患者患HF的风险。我们进行了电子健康记录（EHR-）基于回顾性队列研究，其中包括具有心脏病临床评估的患者，并且没有先前对HF的诊断。信息包括从常规医疗服务的一部分获得的临床和行政数据中提取的功能。主要终点是诊断HF（在冬常临床检查或住院期间）。我们使用（1）COX比例危害模型（COX）和（2）一种深神经网络生存方法（PHNN）开发了两个预后模型，其中使用神经网络表示非线性危害功能，并将解释性策略应用于预测因素对风险功能的影响。在65个月的中位随访中，10,614名患者中有17.3％发展出HF。PHNN模型在歧视方面的表现（C-指数为0.768 vs 0.734）和校准（2年综合校准指数0.008 vs 0.018）。AI方法导致鉴定了不同领域的20个预测因子（年龄，体重指数，超声心动图和心电图特征，实验室测量，合并症，疗法）与预测风险的关系对应于临床实践的已知趋势。我们的结果表明，糖尿病患者的HF的预后模型可以使用EHR与AI技术结合使用的生存分析来改善，从而为标准方法提供了较高的灵活性和更好的性能。
Emory精神病学和行为科学系荣誉BMI谈话 - 4月16日-Yaomin Xu
摘要：多种健康状况在个人中共存非随意的，这对医疗保健和社会来说是日益严重的挑战。理解多发性模式可以导致更好的预防，治疗和个性化护理。电子健康记录的出现（EHR）系统提供了大量数据，用于研究现实世界的患者健康动态。然而，对EHR的主要设计用于计费和管理的关注提出了有关基于EHR的研究的一致性和可重复性的问题。在这项研究中，我们使用了国际疾病（ICD）代码分类来分析疾病合并症模式并采用了网络建模，以检查两个主要EHR系统的多发性。我们的发现揭示了她的系统之间高度相关的多发性模式，并通过图理论分析证实了本地（节点和边缘），全局（网络统计）和MESO（相邻连接结构）量表的多发性网络的一致性。此结果为开发有效的框架提供了新的见解，以分析和比较多种多发性网络中的复杂结构。我们的案例研究表明，识别多发性网络中的子图是检测疾病状况群集的有效方法，在多个多发性网络的图谱特征的支持下，我们开发了一种完整的在线网络聚类聚类算法作为识别这些簇的有效方法。为了促进访问这些复杂的数据集并促进进一步的发现研究和假设生成，我们开发了一套交互式可视化工具，用于复杂的在线数据分析利用来自多个EHR/Biobank数据源的数据。这些工具是开源的，可供公众使用，旨在使研究人员能够直观地探索多种多发性网络中的复杂疾病关系，从而增强了我们的集体理解并促进了在多重警察的背景下开发新颖的精确药物解决方案。
社论：可解释的人工智能在关键医疗保健应用中
随着人工智能 (AI) 的最新进展，其在人类健康领域的应用继续受到关注。随着大量健康相关数据的生成和汇总，尤其是来自电子健康记录 (EHR) 和医学图像的数据，我们面临着一场人工智能革命，这场革命已被证明可以加速临床研究、优化医疗质量、提供数据驱动的临床决策支持，并最终改善患者的健康结果 (Rajpurkar 等人，2022 年)。此外，随着最近人们对 ChatGPT 等基于生成大型语言模型的工具的兴趣激增，人工智能有望进一步彻底改变医疗保健服务。然而，人们也越来越担心，由于监督和监管不足，人工智能可能会因其固有的偏见、缺乏透明度和缺乏可解释性而故意造成伤害，而这些对于获得其可信度至关重要，尤其是在临床实践中。尽管存在基于伦理的人工智能原则和报告指南，例如个人预后或诊断人工智能多变量预测模型的透明报告（TRIPOD-AI）（Collins 等人，2021 年）和医疗人工智能报告的最低信息（MINIMAR）（Hernandez-Boussard 等人，2020 年），但目前还没有任何指南同时涵盖透明度、公平性、可解释性和道德规范。最近，美国国家医学院正在与领先的生物伦理学、研究和患者倡导组织合作，制定人工智能行为准则，以支持公平和负责任地将人工智能用于医疗保健和研究。同样，作为其数字战略的一部分，欧盟委员会希望对人工智能进行监管（《人工智能法案》），以确保为这项创新技术的开发和使用提供更好的条件（欧盟委员会，2023 年）。健康和生物医学信息学处于医学 AI 的最前沿，因为信息学研究人员研究如何最佳地利用医学知识驱动的技术来造福临床医生、临床研究人员和患者，如果没有足够的投入，医学 AI 将无法实现其预期价值。
医疗保健中的数据分析：以患者为中心的方法和医疗保健交付的评论
医疗保健数据分析的整合使该行业彻底改变了行业，并以个性化和以患者为中心的医疗保健提供的新时代。本评论探讨了数据分析在重塑医疗保健局势中的多方面作用，并特别关注以患者为中心的方法及其对医疗保健提供的影响。电子健康记录（EHR）和可穿戴设备的出现已经产生了前所未有的医疗保健数据。利用高级分析，医疗保健提供者可以从这些数据中提取有价值的见解，以增强患者护理。以患者为中心的方法涉及利用个性化的健康数据来量身定制治疗计划，预测疾病结果并优化预防措施。本评论深入研究了以患者为中心的数据分析中使用的方法，研究了机器学习算法，预测性建模和人工智能的利用来开发个性化的医疗干预措施。此外，该评论探讨了数据分析对医疗保健提供的变革性影响。优化运营过程，资源分配以及具有成本效益的干预措施的识别是医疗保健管理的重要组成部分。通过利用数据分析的功能，医疗保健系统可以简化其操作，减少效率低下并更有效地分配资源。此外，预测分析有助于预测疾病暴发，从而实现积极的遏制和资源分配措施。审查还强调了与医疗保健中数据分析相关的道德考虑和挑战。患者隐私，数据安全和负责使用敏感健康信息是至关重要的方面，在数字医疗保健时代需要仔细关注。本综述强调了数据分析在培养以患者为中心的医疗保健方法和优化医疗保健提供方面的关键作用。随着医疗保健行业的不断发展，高级分析的整合有望彻底改变医疗保健的管理方式，从而确保一种更具个性化，高效，有效的患者福祉方法。
种族和药物毒性：对三种具有强有力的药物基因组学建议的心血管药物的研究。
摘要：临床药物遗传学实施联盟 (CPIC ® ) 制定了利用某些优先药物的药物遗传学信息的循证指南。华法林、氯吡格雷和辛伐他汀是 CPIC 严格规定的心血管药物处方指南。这些药物的各自药物基因在不同种族/祖先/人种群体中表现出相当大的差异性。种族和族裔在临床实践中通常用作替代生物标志物，可以在许多处方指南中找到。这是有争议的，因为不同种族/族裔群体之间存在很大的差异性，缺乏详细的种族信息，并且种族群体的地理分类很广泛。通过对电子健康记录 (EHR) 的回顾性分析，我们试图确定自我报告的种族/族裔对这些药物的不良反应概率的影响程度。所有模型都使用自我报告为白人的个体作为对照组。当我们校正协变量后，在“仅有种族”模型中观察到的不同种族群体与药物毒性之间的大多数明显关联均不再显著。我们确实观察到自我认定的亚裔种族在所有模型中都是华法林出血事件的显著预测因素（p=0.016）。此外，即使在校正了其他协变量后，黑人/非裔美国人（p=0.001）或其他/多种族（p=0.019）的患者在服用辛伐他汀时报告不良反应的概率也低于白人。在两种种族/民族可预测药物毒性（即华法林、辛伐他汀）的例子中，研究结果与这些药物的 CPIC 指南中描述的药物基因已知的整体变异性一致。这些结果证实，使用从 EHR 中提取的自我认同种族/民族信息作为药物不良反应预测指标的可靠性可能仅限于影响药物毒性的基因表现出巨大、明显的民族地理变异的情况。