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用户医疗保健部署策略|白皮书
与AI/ML，基因组学，人群健康等有关的临床研究。尽管研究人员将EMR付诸实践，但最多的时间是在提取和处理来自EMR的数据并将其集成到企业数据仓库中。可以签约医生而不是员工。
密歇根州马萨索加东部恢复实施战略
活动 a) 开展 3 项对恢复有意义的研究项目，其中可能包括：a) 继续调查蛇类真菌病的流行程度、分布和对种群水平的影响 b) 继续进行基因研究，以监测基因健康和近交衰退，而不是人口统计数据 c) 研究改进蛇类和冬眠场所检测的方法/技术 d) 调查 EMR 的威胁和限制因素（例如，移动障碍、走廊需求、规定火灾的影响、入侵物种的影响、收集和迫害、支持种群的最低栖息地要求）e) 更好地了解 EMR 对不同栖息地管理技术的反应 f) 确定密歇根州的 EMR 保护是否需要扩增、先行和/或圈养繁殖计划 g) 研究气候变化对北部和南部种群的影响 h) 完善栖息地适宜性模型 i) 了解哪些小龙虾洞穴最常用作冬眠场所以及入侵小龙虾如何影响 EMR
高红细胞分布宽度可减轻免疫检查点抑制剂治疗的有效性：使用临床数据仓库
这项回顾性研究采用了来自CDW的探索性队列，其中包括各种癌症来探索与Pembrolizumab治疗持续时间相关的因素，该因素在非小细胞肺癌（NSCLC）患者同胞中从电子医疗记录（EMR）（EMR）和CDW中进行了验证。CDW包含有关在2017 - 2022年间接受ICIS治疗的癌症患者的人口统计学，诊断，药物和测试的匿名数据。逻辑回归确定了预测2或5个pembrolizumab剂量的因素，作为无专业生存（PFS）的代理，并且使用接收器操作特征分析来检查其预测能力。这些因素通过将EMR队列中的PF与PF相关联并在CDW队列中与其他ICIS重新测试其重要性来验证这些因素。这种双重方法利用CDW进行发现和EMR/CDW队列来验证ICI治疗之前的Prog-Prog-抑制生物标志物。
计算机的自然语言处理应用程序......
摘要：在大数据时代，基于文本的医疗数据（如电子健康记录 (EHR) 和电子病历 (EMR)）正在迅速增长。EHR 和 EMR 是从患者那里收集的，用于记录他们的基本信息、实验室检查、生命体征、临床笔记和报告。EHR 和 EMR 包含有用的信息，可帮助肿瘤学家进行计算机辅助诊断和决策。然而，医生从 EHR 和 EMR 数据中提取他们需要的有价值信息并分析这些信息非常耗时。最近，越来越多的研究工作将自然语言处理 (NLP) 技术（即基于规则、基于机器学习和基于深度学习的技术）应用于 EHR 和 EMR 数据，用于肿瘤学的计算机辅助诊断。本综述的目的是叙述性地回顾肿瘤学计算机辅助诊断的 NLP 应用领域的最新进展。此外，我们打算缩小人工智能 (AI) 专家和临床专家之间的研究差距，以设计更好的 NLP 应用程序。我们最初从 PubMed、Google Scholar 和 ACL Anthology 三个电子数据库中确定了 295 篇文章；然后，我们删除了重复的论文，并根据摘要内容手动筛选了不相关的论文；最后，经过文献综述的筛选过程，我们总共纳入了 23 篇文章。此外，我们进行了深入分析，并将这些研究分为七种癌症类型：乳腺癌、肺癌、肝癌、前列腺癌、胰腺癌、结直肠癌和脑肿瘤。此外，我们在本文中确定了 NLP 应用在支持临床实践方面的当前局限性，并提出了一些有希望的未来研究方向。
使用 CNN 预测瘫痪疾病
随着电子病历 (EMR) 的普及，疾病预测最近受到了广泛关注，因为电子病历需要准确的分类器将输入的预测信号（例如症状、患者人口统计数据等）映射到每个患者的估计疾病。另一方面，现有的基于机器学习的算法严重依赖大量手动标记的 EMR 训练数据来产生足够的预测结果，这限制了它们在数据很少的罕见疾病情况下的适用性。每种不寻常疾病的最低限度的 EMR 数据不足以让模型将其与具有相似临床症状的其他疾病区分开来。通过聚合信息，所提出的神经网络编码器可以成功构建封装来自两个数据源的知识的嵌入。
MKECL：医学知识增强的对比度学习，用于几次疾病诊断
抽象人工智能（AI）辅助疾病预测由于其支持临床决策的能力而获得了广泛的研究兴趣。现有作品主要将疾病预测作为多标签分类问题，并使用历史电子病历（EMR）来培训监督模型。然而，在现实世界中，这种纯粹的数据驱动方法提出了两个主要挑战：1）长尾巴问题：常见疾病的EMR过多，并且对于罕见疾病的EMR不足，因此对不平衡的数据集进行培训可能会导致在诊断中忽略偏见模型的偏见模型； 2）很容易误诊疾病：某些疾病很容易区分，而另一些疾病则更加困难。一般分类模型而不强调容易诊断的疾病可能会产生错误的预测。为了解决这两个问题，我们在本文中提出了一种医学知识增强的对比学习方法（MKECL）方法。MKECL将医学知识图和医学许可考试纳入建模中，以弥补有关稀有疾病的足够信息；为了处理难以诊断的疾病，MKECL引入了一种对比度学习策略，以分离容易被误诊的疾病。此外，我们建立了一个名为Jarvis-D的新基准，其中包含从各种医院收集的临床EMR。对实际临床EMR的实验表明，拟议的MKECL优于现有的疾病预测方法，尤其是在几乎没有射击和零拍的情况下。
磁传感器和几何磁倍率
抽象磁传感设备是极为重要的检测器，这些检测器被使用了几种重要且有用的应用。几何磁磁性（EMR）是与非磁性半导体 - 金属杂交结构相关的几何磁磁性，并受几何形状的影响。是洛伦兹力的结果，在半导体 - 金属杂交结构中，当前的路径从金属（没有磁场）变为半导体（在磁场的征服下）是EMR现象的关键，即一旦将金属放入半导体中，它就可以用作短路，大多数应用的电流通过金属的无机性移动，几乎全部的半导体 - 金属杂化结构的全部阻力下降到小于均质半导体的值小于均质的磁场，在其他磁场上，在其他磁场上，在其他磁场上都在磁场上，在磁场上，在磁场上进行了启动，在磁场上既有磁场，又在磁场上进行了启动的途径。并且整个电阻变成了相当高的幅度，取决于设备的几何形式。变量控制这些现象是金属和半导体电导率，半导体载体迁移率和装置几何形状。在本综述中，概述了EMR现象历史记录，变量控制IT，材料和应用程序的应用。
《金属、材料与矿物杂志》，第 30 卷，第 4 期，第 1-18 页，2020 年
摘要 磁传感装置是一种非常重要的探测器，有多种重要且有用的应用。几何超常磁阻 (EMR) 是与非磁性半导体-金属混合结构相关的几何类型的磁阻，受几何形状的影响。由于洛伦兹力的作用，半导体-金属混合结构中的电流路径从金属（无磁场）变为半导体（受磁场影响）是 EMR 现象的关键，即一旦将金属置于半导体中，它就会像短路一样工作，大部分施加的电流会流过金属不均匀性，在没有磁场的情况下，半导体-金属混合结构的几乎整个电阻都会下降到小于均质半导体的值；另一方面，施加磁场会改变电流路径，使其围绕金属不均匀性工作，在那里它就像开路一样工作，整个电阻会变成一个相当高的量级，这取决于设备的几何形状。控制这些现象的变量是金属和半导体的电导率、半导体电荷载流子迁移率和设备几何形状。在这篇评论中，概述了 EMR 现象的历史、控制它的变量、材料和 EMR 设备的应用。
利用人工智能预测心血管和疾病并发症：创新支持工具概述
心血管疾病 (CVD) 是全球死亡和残疾的主要原因。通过利用人工智能 (AI) 的力量，我们引入了最先进的风险预测方法，即 i) 普通人群的心血管风险，以及 ii) 2 型糖尿病患者的糖尿病并发症，使用来自常规收集的电子病历 (EMR) 的数据。本综述探讨了 EMR 在开发用于预测 CVD 和并发症的 AI 支持工具方面日益广泛的应用。EMR 的优势在于整合了多种数据源（病史、实验室结果、影像、处方和人口统计数据）。大样本量提供了跨人群的普遍性。纵向数据可以捕捉患者随时间变化的趋势和模式，从而识别疾病进展的风险因素。EMR 有可能通过在护理点直接向医疗保健提供者提供实时风险预测来支持临床决策。这种整合使临床医生能够就预防、早期干预和治疗策略做出明智的决定，从而改善患者预后，实现精准医疗。通过将人工智能融入临床工作流程，电子病历可提供有价值的决策支持。本篇综述论文从多学科背景出发，阐述了实施人工智能驱动的风险预测模型的创新性，这些模型针对患者，克服了传统模型的障碍。
电磁诱导的波功能崩溃...
Naples卫生部的Antonio Puccini神经生理学家 - 意大利antonio.puccini.4rr1@na.omceo.ity ant1puccini@gmail.com摘要在这里我们建议我们提出的可能性是，电子磁性辐射（EMR）（I.E.Naples卫生部的Antonio Puccini神经生理学家 - 意大利antonio.puccini.4rr1@na.omceo.ity ant1puccini@gmail.com摘要在这里我们建议我们提出的可能性是，电子磁性辐射（EMR）（I.E.光压可以解释所谓的命中粒子的所谓波函数崩溃的亲密物理机制（目前尚不清楚），从而使粒子立即从波行为传递到菌斑的粒子。换句话说，单个光量子与亚原子颗粒的相互作用在瞬间在瞬间诱导了ITSWAVE功能（WFC）的同时，将其相互作用。的确是对微观世界的观察，即对量子对象的测量，它不可避免地修改了我们要检查的物理系统。根据Feynman的说法，如果我们想检测，观察，测量电子，我们需要点亮它，我们需要指向其具有相同或较短波长的电磁波。因此，似乎是测量和EMR之间的可能性。简而言之，似乎是将光量子转移到颗粒上的动量，在其上施加力，足以诱导测量量子对象的WFC。关键字：电磁辐射（EMR）；波函数崩溃（WFC）;量子力学（QM）；量子对象（QO）；测量（M）。2024年11月9日； r于2024年11月18日； 2024年11月20日ceccepted©作者2024。在www.questjournas.org上开放访问