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引用：Almubayyidh M，Alghamdi I，Parry-Jones AR等。用于院前检测的临床特征和新技术
摘要引言在没有常规成像技术的院前环境中检测脑内出血（ICH）可能会允许早期治疗减少血肿的扩张并改善患者的结果。尽管ICH和缺血性中风具有许多临床特征，但有些可能有助于将ICH与其他可疑的中风患者区分开。与临床特征结合使用，新技术可以进一步改善诊断。此范围审查旨在首先确定ICH的早期临床特征，然后确定新型便携式技术，这些技术可能会增强ICH与其他可疑的中风的区分。在适当且可行的情况下，将进行荟萃分析。方法范围审查将遵循Joanna Briggs Institute方法论的建议，以进行范围的评论以及用于系统评价的首选报告项目，用于系统评论和荟萃分析的扩展名，用于范围范围的评论清单。将使用MEDLINE（OVID），EMBASE（OVID）和Central（OVID）进行系统搜索。endNote参考管理软件将用于删除重复条目。使用Rayyan Qatar Computing Research Institute软件根据预先指定的资格标准筛选标题，摘要和全文报告。一位审稿人将筛选所有标题，摘要和全文报告，其中可能有符合条件的研究，而另一位审阅者将独立筛选所有标题，摘要和全文报告的20％。冲突将通过讨论或咨询第三次审阅者解决。结果将根据范围评论的目标以及叙事讨论来制表结果。伦理和传播伦理批准不需要本次审查，因为它仅包括已发表的文献。结果将发表在科学会议上的开放式访问，同行评审期刊上，并构成了博士学位论文的一部分。我们希望这些发现将有助于对可疑中风患者的ICH早期发现的未来研究。
引文：Shirali B、Nasrollahi M、Ali Jalali M。人工智能在口腔和牙科疾病诊断和预测中的应用：系统评价。伊朗生物医学杂志 2024；28(7): 133。
简介：人工智能（AI）作为医学领域的一项先进技术发挥着至关重要的作用，尤其是在诊断和预测口腔和牙科疾病方面。人工智能算法和模型可以高精度、快速地分析和预测口腔和牙科疾病。本研究的目的是研究人工智能在口腔和牙科疾病诊断和预测中的应用。搜索策略：这项系统评价于 2024 年进行，关键词为“AI”、“诊断”、“预测”、“口腔疾病”和“牙科疾病”。在可靠的数据库中搜索关键词，包括 PubMed、Web of Science 和 Google Scholar 搜索引擎，没有时间限制。为了确保搜索结果的完整性，检查了文章的来源，在从 endnote 软件中删除重复的标题并检查标题和摘要后，使用 JBi 工具检查了相关文章。在审查了文章的质量后，记录了清单中的发现。结果：共审查了 2,710 篇文章，选择了 12 篇相关文章。研究结果表明，AI 可以帮助诊断和预测口腔和牙科疾病。通过对医学图像的分析，机器学习模型可以检测出异常模式和危险疾病，例如口腔癌。它们还可以利用有关既往疾病及其症状的数据来发现表明某些疾病发生的模式，例如拥挤和牙龈疾病。结论与讨论：根据获得的研究结果，使用 AI 诊断和预测口腔和牙科疾病可以改善疾病的诊断和治疗，提高口腔和牙科医疗服务的质量。这项技术还可以帮助医生和牙医，提供建议和支持。但是，需要不断更新和改进 AI 模型。
奥卡姆剃刀和大桶之脑
Beppe Brivec 2024 年 9 月 1 - 简介：奥卡姆剃刀和概括 我将要在本节中写的内容仅指休谟问题，而不是古德曼悖论，古德曼悖论是一个更普遍的问题，它涉及归纳法，但不仅仅涉及归纳法。 让我们比较一下假设 A“所有祖母绿都是绿色的”与假设 B“所有祖母绿细分为绿色和蓝色”，后者指出不仅有绿色祖母绿，还有蓝色祖母绿。 假设 A 和 B 是不相容的。 我们不知道先验理由来偏爱一个假设而不是另一个假设；因此，我们寻找后验理由来偏爱一个假设而不是另一个假设。 [尾注 1]。在“所有 F 都是 G”这种科学概括中，F 的数量被假定为无限数（如果 F 的数量是有限数，那么休谟问题将很容易通过概率计算（客观概率）来处理），因此，不可能检验所有 F。因此，如果 A 为真，B 就永远无法证伪（因为不可能检验所有 F，所以不可能检验所有绿宝石；因此，我们永远无法证明没有蓝色绿宝石）。相反，如果 B 为真，A 被证伪并非不可能（观察蓝色绿宝石会证伪 A）。换句话说，A 的真实性意味着 A 和 B 都不可能证伪；相反，B的真实性并不意味着A不可能被证伪。因此，目前A和B都未被证伪是A的必然结果，而不是B的必然结果。所以，押注A比押注B更合理，我们宁愿押注A而不是押注B。换句话说，A的真实性意味着A和B都不可能被证伪；相反，B的真实性并不意味着A不可能被证伪。命题A必然意味着预测A和B都未被证伪；命题B不一定意味着预测A和B都未被证伪。目前的证据是A和B都未被证伪：假设A必然预测A和B都未被证伪；假设B不一定预测A和B都未被证伪。所以，押注A比押注B更合理。
推荐引用推荐引用 Milne-Ives, M., de, C., Lim, E., Shehadeh, M., de, P., Mole, G., 和 Meinert, E. (2020)《人工智能对话代理在医疗保健中的有效性：系统评价》，医学互联网研究杂志，22(10)。可在以下网址获取：https://doi.org/10.2196/20346 本文由 PEARL 健康学院免费提供给您并开放获取。它已被 PEARL 的授权管理员接受纳入护理和助产学院。有关更多信息，请联系 openresearch@plymouth.ac.uk。
背景：对医疗服务的高需求和人工智能不断增强的能力导致了对话代理的发展，旨在支持各种与健康相关的活动 - 包括行为改变、治疗支持、健康监测、培训、分类和筛查支持。这些任务的自动化可以让临床医生专注于更复杂的工作，并增加公众获得医疗服务的可及性。需要对这些代理在医疗保健领域的可接受性、可用性和有效性进行总体评估，以收集证据，以便未来的发展可以针对需要改进的领域和可持续采用的潜力。目的：本系统评价旨在评估对话代理在医疗保健领域的有效性和可用性，并确定用户喜欢和不喜欢的元素，为这些代理的未来研究和开发提供信息。方法：系统地搜索了 PubMed、Medline（Ovid）、EMBASE、CINAHL、Web of Science 和 ACM 数字图书馆，查找自 2008 年以来发表的评估医疗保健中使用的不受约束的自然语言处理对话代理的文章。使用 Endnote（X9 版；Clarivate Analytics）参考文献管理软件进行初步筛选，然后由一名审阅者进行全文筛选。提取数据并由一名审阅者评估偏倚风险，由另一名审阅者验证。结果：共选定了 31 项研究，包括各种对话代理——14 个聊天机器人（其中两个是语音聊天机器人）、6 个具体对话代理、3 个交互式语音应答电话、3 个虚拟患者和 3 个语音识别筛选系统，以及一个上下文问答代理和一个语音识别分类系统。总体而言，报告的证据大多是正面的或混合的。可用性和满意度表现良好（27/30 和 26/31），四分之三的研究（23/30）发现了积极或混合的有效性，但在具体的定性反馈中强调了代理的几个局限性。结论：研究通常报告了对所研究的对话代理的有效性、可用性和满意度的积极或混合证据，但定性用户感知更加复杂。许多研究的质量有限，需要改进研究设计和报告，以更准确地评估这些药物在医疗保健中的实用性并确定需要改进的关键领域。进一步的研究还应分析这些药物的成本效益、隐私和安全性。