XiaoMi-AI文件搜索系统
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目的：本研究探讨 GPT-4 在头颅 CT 扫描中识别和注释脑出血的能力。它代表了 NLP 模型在放射影像学中的一种新应用。方法：在这项回顾性分析中，我们收集了 2023 年 1 月至 9 月期间在上海交通大学医学院附属仁济医院进行的 208 次 CT 扫描，这些 CT 扫描包含 6 种类型的脑出血。所有 CT 图像都混合在一起并按顺序编号，因此每张 CT 图像都有自己对应的编号。生成从 1 到 208 的随机序列，并按随机序列的顺序将所有 CT 图像输入 GPT-4 进行分析。随后使用 Photoshop 检查输出，并由经验丰富的放射科医生根据 4 分量表进行评估，以评估识别的完整性、准确性和成功率。结果：6 种类型脑出血的总体识别完整率为 72.6%（SD 18.6%）。具体而言，GPT-4 在硬膜外出血和脑实质内出血中的识别完整度较高（分别为 89.0%、SD 19.1% 和 86.9%、SD 17.7%），但其在慢性硬膜下出血中的识别完整度百分比很低（37.3%、SD 37.5%）。复杂性出血（54.0%、SD 28.0%）、硬膜外出血（50.2%、SD 22.7%）和蛛网膜下腔出血（50.5%、SD 29.2%）的误识别率相对较高，而急性硬膜下出血（32.6%、SD 26.3%）、慢性硬膜下出血（40.3%、SD 27.2%）和脑实质内出血（26.2%、SD 23.8%）的误识别率相对较低。大出血和轻微出血的识别完整性百分比均未显示
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当我们进入数字相互依存的时代时，人工智能（AI）是改变医疗保健并解决获得服务的差异和障碍的关键工具。这种观点通过提高诊断准确性，优化资源分配和扩大获得医疗服务的机会来探讨AI减少癌症护理不平等的潜力，尤其是在服务不足的社区中。尽管持续存在的障碍，例如社会经济和地理差异，但AI可以显着改善医疗保健的服务。关键应用程序包括AI驱动的健康平等监测，预测分析，心理健康支持和个性化医学。这种观点强调了包容性发展实践和道德考虑的需求，以确保各种数据表示和公平访问。强调AI在癌症护理中的作用，尤其是在低收入和中等收入国家，我们强调了协作和多学科努力在有效和道德上将AI有效整合到卫生系统中的重要性。此行动呼吁强调了对用户体验以及对癌症护理中AI实施的独特社会，文化和政治障碍的进一步研究的必要性。
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将数字技术集成到医疗保健中已大大提高了护理协调的效率和有效性。我们的观点论文探讨了现代护理协调中的数字信息生态系统，重点介绍了沿患者的护理途径的信息生成，更新，传输和交流的过程。我们确定了本生态系统中的几个挑战，包括互操作性问题，信息孤岛，难以映射的患者护理旅程，增加医疗保健专业人员的工作量，协调和沟通差距以及遵守隐私法规。这些挑战通常与效率低下和护理质量降低有关。我们还研究了新兴人工智能（AI）工具如何有可能增强患者信息流的管理。具体来说，AI可以促进各种卫生系统的互操作性；优化和监测患者护理途径；改善信息检索和护理过渡；通过整合患者的预期结果和患者报告的结果指标来人性化医疗保健；并优化临床工作流程，资源分配以及数字工具可用性和用户体验。通过战略性利用AI，医疗保健系统可以建立一个更强大，更响应的数字信息生态系统，从而改善护理协调和患者的结果。这种观点强调了对患者护理途径中AI技术的持续研究和投资的重要性。我们倡导将AI进行周到的整合到医疗保健实践中，以充分意识到其在革新护理协调方面的潜力。
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背景：将信息技术集成到医疗保健中已经创造了解决诊断挑战的机会。互联网搜索代表了与健康相关数据的广泛来源，有望改善早期疾病检测。研究表明，搜索行为的模式可以在临床诊断前揭示症状，从而提供创新的诊断工具的潜力。利用机器学习的进步，研究人员探索了将搜索数据与健康记录联系起来以增强筛查和结果的链接。但是，诸如隐私，偏见和可伸缩性之类的挑战对于广泛采用仍然至关重要。目标：我们旨在探索在医学诊断中使用互联网搜索数据的潜在和挑战，特别关注癌症，心血管疾病，心理和行为健康，神经退行性疾病以及营养和代谢性疾病等疾病和疾病。我们在评估当前研究状态，确定差距和局限性以及提出未来的研究方向以推动这一新兴领域的方向时，研究了道德，技术和政策考虑因素。方法：我们对经过同行评审的文献和与主题专家的信息访谈进行了全面分析，以检查医学研究中互联网搜索数据的景观。我们在10月至2023年12月之间在PubMed数据库上搜索了已发表的同行评审文献。结果：基于预定义标准的系统选择包括来自2499个已确定文章的40篇文章。分析揭示了医学诊断中互联网搜索数据研究的新生领域，其标志是分析和数据集成的进步。尽管诸如偏见，隐私和基础架构限制等挑战，但新兴计划仍可以重塑数据收集和隐私保护措施。结论：我们确定了与某些疾病和条件中诊断注意事项相关的信号，这表明此类数据有可能增强临床诊断能力。但是，利用互联网搜索数据来改善早期诊断和医疗保健结果，需要有效解决道德，技术和政策挑战。通过促进跨学科的合作，推进基础设施的发展以及优先考虑患者的参与和同意，研究人员可以在医学诊断中释放互联网搜索数据的变革潜力，以最终增强患者护理，并提高医疗保健实践和政策。
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背景：尽管心力衰竭患者（HF）存在几种生物标志物，但它们在常规临床实践中的使用通常受到高成本和有限的可用性的限制。目的：我们检查了分析印刷心电图（ECG）的人工智能（AI）算法的实用性，以在急性HF患者中进行结果预测。方法：我们回顾性地分析了韩国两个三级中心急性HF患者的前瞻性收集数据。基线ECG，该系统经过训练，可以检测几种紧急临床条件，包括休克，心脏骤停和左心室射血分数（LVEF）。结果：在53名（4.2％）患者中，入学的1254例患者中发生了院内心脏死亡，这些患者的关键事件的QCG得分明显高于幸存者（平均0.57，SD，SD 0.23 vs 0.23 vs平均0.29，sd 0.20，sd 0.20; p <.001; p <.001）。QCG关键评分是调整年龄，性别，合并症，HF病因/类型，房颤，心房颤动和QRS扩大后的院内心脏死亡的独立预测因子（调整后的优势比[OR] 1.68，1.68，95％CI 1.47-1.92，每0.1 ci 1.47-1.92均增加了0.1的调整；脑纳地那二肽肽水平的LVEF和N末端激素（调整后或1.59，95％CI 1.36-1.87每0.1升高； p <.001）。在长期随访期间，QCG关键评分较高的患者（> 0.5）的死亡率高于QCG关键评分较低的患者（<0.25）（调整危险比2.69，95％CI 2.14-3.38; p <.001）。结论：使用QCG关键评分预测急性HF患者的结局是可行的，这表明这种基于AI的ECG评分可能是这些患者的新型生物标志物。试验注册：ClinicalTrials.gov NCT01389843; https://clinicaltrials.gov/study/nct01389843
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1阿姆斯特丹牙科学术中心（ACTA），阿姆斯特丹大学和Vrije Universiteit口腔公共卫生系荷兰的Haarlem 4数据驱动的智能社会研究小组，工程，设计与计算学院，Inholland Applied Sciences，Alkmaar，荷兰alkmaar，荷兰5个定量数据分析小组，计算机科学系，Vrije Lositeit，Vrije Uniesiteit，Amsterdam，荷兰，荷兰6号，荷兰6号，医院，阿姆斯坦纽约市，阿姆斯特郡，阿姆斯特郡，阿姆斯特郡，阿姆斯特郡，阿姆斯特式儿童。荷兰7阿姆斯特丹繁殖与发展研究所，荷兰阿姆斯特丹，荷兰8医学图书馆，大学图书馆，大学图书馆，荷兰阿姆斯特丹Vrije Universiteit，荷兰9号，荷兰的Applied pansuied人工智能，Avans Applied Sciences，Breda，荷兰，荷兰10号，荷兰皇家荷兰牙科协会（KNMT），Utrecht，Utrecht，Utrecht，Netherlands，Netherlands，Netherlands
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背景：医疗保健在新兴的数字环境中正经历着新的机遇。元宇宙是一个共享的虚拟空间，它集成了增强现实、虚拟现实、区块链和人工智能等技术。它允许用户与沉浸式的数字世界互动、与他人联系并探索未知事物。虽然元宇宙在各个医学学科中越来越受欢迎，但它在甲状腺疾病中的应用仍未得到探索。亚临床甲状腺功能减退症 (SCH) 是妊娠期间最常见的甲状腺疾病，并且经常与不良妊娠结局有关。目的：本研究旨在评估元宇宙平台在管理妊娠期间 SCH 方面的安全性和有效性。方法：2022 年 7 月至 2023 年 12 月在中国福建省立医院进行了一项随机对照试验。共有 60 名被诊断为 SCH 的孕妇被随机分为两组：标准组 (n=30) 和元宇宙组 (n=30)。两组均接受左甲状腺素钠片治疗。此外，元宇宙组的参与者还可以访问元宇宙虚拟医疗咨询和基于元宇宙的医疗游戏。主要结果是母亲和后代的不良结果，次要结果包括后代的神经行为发育和母亲心理评估。结果：每组 30 名参与者中，标准组 43%（n=13），元宇宙组 37%（n=11）出现不良母亲结果（P=0.60）。标准组不良后代结果的发生率为 33%（n=10），而元宇宙组为 7%（n=2）（P=0.01）。Gesell 发展量表在两组之间没有显示显著差异。值得注意的是，与标准组相比，元宇宙组的自我评价抑郁量表和自我评价焦虑量表得分显著提高（分别为 P<0.001 和 P=0.001）。结论：使用元宇宙技术显著降低了不良后代结局的发生率，并对母亲心理健康产生了积极影响。两组母亲不良结局和后代神经行为发育情况相当。试验注册：中国临床试验注册中心 ChiCTR2300076803；https://www.chictr.org.cn/showproj.html?proj=205905
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背景：人工智能 (AI) 系统集成用于自动记录病史和分诊，可显著改善医疗保健系统中的患者流量。尽管许多人工智能研究表现良好，但只有有限数量的系统成功融入了常规医疗保健实践。为了阐明人工智能系统如何在此背景下创造价值，必须确定当前的知识状态，包括这些系统的准备情况、实施的促进因素和障碍，以及参与其开发和部署的各个利益相关者的观点。目标：本研究旨在绘制和总结用于在医疗保健环境中自动记录病史和分诊的人工智能系统的实证研究。方法：本研究遵循 Arksey 和 O'Malley 提出的框架，并遵守 PRISMA-ScR（系统评价的首选报告项目和范围界定评价的荟萃分析扩展）指南。对 5 个数据库（PubMed、CINAHL、PsycINFO、Scopus 和 Web of Science）进行了全面搜索。在审查之前建立了详细的协议以确保方法的严谨性。结果：共确定并筛选了 1248 篇研究出版物。其中，86 篇（6.89%）符合资格标准。值得注意的是，大多数（n=63，73%）研究发表于 2020 年至 2022 年之间，主要集中在急诊护理（n=32，37%）。其他临床背景包括放射学（n=12，14%）和初级保健（n=6，7%）。许多（n=15，17%）研究没有指定临床背景。大多数（n=31，36%）研究采用回顾性设计，而其他研究（n=34，40%）没有指定其方法。确定的主要 AI 系统类型是混合模型（n=68，79%），其中预测（n=40，47%）和识别（n=36，42%）是最常见的任务。虽然大多数 (n=70, 81%) 研究涉及患者群体，但只有 1 项 (1%) 研究调查了患者对基于 AI 的病史采集和分类的看法，2 项 (2%) 研究考虑了医疗保健专业人员的观点。此外，只有 6 项 (7%) 研究通过实时模型测试、工作流程实施、临床结果评估或融入实践在相关临床环境中验证或展示了 AI 系统。大多数 (n=76, 88%) 研究涉及 AI 系统的原型设计、开发或验证。总共有 4 项 (5%) 研究是对在不同临床环境中进行的几项实证研究的回顾。AI 系统实施的促进因素和障碍分为 4 个主题：技术方面、背景和文化考虑、最终用户参与和评估过程。结论：本综述重点介绍了在医疗保健中实施 AI 系统的当前趋势、利益相关者观点、创新发展阶段和关键影响因素。关于利益相关者观点的已发现的文献差距和用于自动化病史记录和分类的人工智能系统的有限研究表明，在这个不断发展的领域有进一步研究和发展的巨大机会。
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背景：2 型糖尿病 (T2D) 是全球过早发病和死亡的主要原因，影响着世界人口最多的国家印度的 1 亿多人口。营养是有效控制血糖的关键且有证据支撑的组成部分，大多数饮食建议都强调减少碳水化合物和卡路里。新兴的全球证据表明，餐后血糖反应 (PPGR) 存在明显的个体差异，尽管印度没有此类数据，之前的研究主要评估了非糖尿病患者的 PPGR 变化。目标：这项前瞻性队列研究旨在描述居住在印度的糖尿病患者的 PPGR 变异性，并确定与这些差异相关的因素。方法：正在从印度各地的 14 个地点招募患有 T2D 且血红蛋白 A 1c ≥ 7 的成年人。参与者佩戴连续血糖监测仪，进食一系列标准化膳食，并记录 14 天期间的所有自由饮食、活动和药物使用情况。该研究的主要结果是 PPGR，计算为每次记录的进餐后 2 小时曲线下面积的增量。结果：数据收集于 2022 年 5 月开始，结果将于 2025 年 9 月准备好发布。我们研究的结果将生成数据，以促进创建机器学习模型来预测个人 PPGR 反应，并促进为 2 型糖尿病患者开出个性化饮食处方。结论：这项研究将首次大规模检查印度对食物的血糖反应变异性，并将成为首批估计任何司法管辖区 2 型糖尿病患者 PPGR 变异性的研究之一。试验注册：临床试验注册中心-印度 CTRI/2022/02/040619；https://tinyurl.com/mrywf6bf 国际注册报告标识符 (IRRID)：DERR1-10.2196/59308
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背景：基于 Transformer 的模型在医学成像和癌症成像应用中越来越受欢迎。许多最近的研究表明，基于 Transformer 的模型可用于脑癌成像应用，例如诊断和肿瘤分割。目的：本研究旨在回顾不同的视觉变换器 (ViT) 如何有助于利用脑图像数据推进脑癌诊断和肿瘤分割。本研究考察了为增强脑肿瘤分割任务而开发的不同架构。此外，它还探讨了基于 ViT 的模型如何增强卷积神经网络在脑癌成像中的性能。方法：本综述按照 PRISMA-ScR（系统评价和荟萃分析扩展范围界定综述的首选报告项目）指南进行研究搜索和研究选择。搜索包括 4 个流行的科学数据库：PubMed、Scopus、IEEE Xplore 和 Google Scholar。搜索词的制定涵盖了干预措施（即 ViT）和目标应用（即脑癌成像）。研究选择的标题和摘要由 2 名审阅者独立完成，并由第三名审阅者验证。数据提取由 2 名审阅者完成，并由第三名审阅者验证。最后，使用叙述方法合成数据。结果：在检索到的 736 项研究中，有 22 项（3%）被纳入本综述。这些研究发表于 2021 年和 2022 年。这些研究中最常见的任务是使用 ViT 进行肿瘤分割。没有研究报告早期发现脑癌。在不同的 ViT 架构中，基于移位窗口变压器的架构最近成为研究界最受欢迎的选择。在所包含的架构中，UNet transformer 和 TransUNet 具有最多的参数，因此需要多达 8 个图形处理单元的集群进行模型训练。脑肿瘤分割挑战数据集是所包含研究中使用的最流行的数据集。ViT 与卷积神经网络以不同的组合使用，以捕获输入脑成像数据的全局和局部背景。结论：可以说，Transformer 架构的计算复杂性是推动该领域发展和实现临床转化的瓶颈。本综述提供了有关该主题的当前知识状态，本综述的结果将有助于医学人工智能及其在脑癌应用领域的研究人员。