XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search SystemHEALTHCARE
医疗保健领域的图形挖掘
图形是一种无处不在的数据结构，可为具有交互的对象提供强大的建模。得益于人工智能和机器学习的最新进展，图形数据挖掘技术取得了快速进步。另一方面，公共卫生领域的研究和临床实践产生了大量相互关联的数据，而对现代图形挖掘原理和技术的探索仍然相当有限。在本次演讲中，我将介绍我们在医疗保健图形数据挖掘方面的研究愿景和议程，然后介绍我们在挖掘大脑网络、EHR 网络和移动网络方面取得的最新进展。最后，我将讨论未来方向，这些方向可以从与 BIOS 研究人员的进一步合作中受益。杨博士可以与教师、博士后和学生见面。如果有兴趣，请在 2022 年 10 月 5 日之前联系 Porchia Arnold（Porchia.Arnold@emory.edu）。
医疗保健中的风险培养：
建立有效的供应商合作伙伴关系，从网络攻击和腐败损失到地缘政治破坏和材料成本飙升，对医疗保健供应链的威胁是巨大的。快速变化的景观正在推动该行业中第三和第四方风险管理的新演变，尤其是考虑到外包的数量。这涉及加强尽职调查和更具创造性的谈判，其中财务团队发挥了领导作用。鉴于整个医疗保健供应链中的中小型企业的数量，并且考虑到他们围绕风险治理和对复杂破坏的响应能力的资源水平以及新兴的网络和数据风险自然而然的限制，这也很重要。这种更高的参与度和与合作伙伴的合作将有助于更快地了解各种风险。它还为整个行业提供了更可持续的新战略机会。
医疗保健路演2024
•尽管大量使用技术，但医疗提供者如何提供个性化的患者护理？•在医疗保健技术的不断发展的景观中，医疗组织如何平衡数据安全和无缝数据共享以确保遵守隐私法规？•哪些策略和技术最有效地赋予患者控制其医疗保健数据，同时仍促进医疗保健提供者之间必要的信息交换？•如何利用数字技术来提供预防性健康措施？•政府机构，医疗保健提供商和技术公司之间的合作如何得到加强以更好地应对医疗保健信息安全挑战？塔尼亚·塔吉里安（Tania Tajirian）博士，chio＆Asst。Professor, Department of Family and Community Medicine, University of Toronto Lucas Chartier, VP, Quality and Safety & Chief Patient Safety Officer, University Health Network Jeff Curtis, Chief Privacy Officer, Sunnybrook Health Sciences Centre Paul Pirie, A/Director, Digital Health Program Branch, Digital and Analytics Strategy Division, Ministry of Health of Ontario Peter Jones, Industry Lead – Canadian Healthcare, WW Health, Microsoft Moderator: Karam Bains，咨询专家 - 医疗保健，CGI
医疗保健的预测分析
oulu应用科学信息技术，网络开发作者：学士学位论文的黑手党标题：医疗保健中的预测分析：利用大数据用于疾病和治疗论文审查员：railiii simanainen和Miisa Tanner和Miisa Tanner的期限以及参与202春季的研究：28医疗保健，特别关注将大数据用于预防疾病和治疗的利用。本文强调了预测分析在医疗保健中的重要作用，同时研究了与在医疗环境中使用大数据相关的潜在收益和挑战。研究材料主要包括有关医疗保健中大数据的现有文献，包括其定义，数据源，收益和挑战。此外，还研究了预测性建模技术，特别是机器学习算法的医疗保健功效。案例研究进行了分析以证明成功的应用。这项研究的结果表明，尽管预测分析为医疗保健提供了重大改进，但仍有各种挑战和关注点需要考虑。未来的发展应着重于改进这些分析方法，并为当前的challenges找到解决方案。关键字：预测分析，机器学习，大数据分析，医疗保健数据
医疗保健中的人工智能
人工智能（AI）有望通过提高诊断准确性，个性化治疗，预测健康风险，提高行政效率并实现先进的机器人手术和远程医疗的能力来改变医疗保健。AI在健康监测和可穿戴设备中的整合允许对生命体征和其他健康指标进行连续的，实时的时间跟踪，从而促进主动的健康管理并改善慢性病护理。尽管有希望，但在医疗保健中成功实施AI带来了重大挑战。必须解决诸如数据质量，互操作性和算法偏差之类的技术问题，以确保可靠且公平的AI应用程序。道德考虑，包括患者隐私，知情同意和问责制，对于维持AI驱动的医疗保健中的信任和诚信至关重要。此外，浏览复杂的监管格局并应对临床工作流程和成本障碍等运营挑战，对于广泛采用至关重要。应对这些挑战需要医疗保健提供者，AI开发人员，监管机构和政策制定者之间的合作。通过确保强大的数据治理，培养透明度并促进公平的访问，医疗保健行业可以利用AI的全部潜力来增强患者的护理和结果。随着AI技术的不断发展，其在医疗保健中的作用可能会扩展，这会推动创新，从而使医疗保健更容易获得，个性化和高效。总之，医疗保健中的AI具有彻底改变医学实践的巨大潜力。总之，医疗保健中的AI具有彻底改变医学实践的巨大潜力。通过利用AI的能力并应对其挑战，我们可以朝着医疗保健不仅更有效，更有效，而且更具患者和包容性的未来前进。
医疗创新基金
请注意，必须满足所有条件1。范围已经由适当的利益相关者组进行，该临床问题影响了未满足的临床问题，该问题影响了为患有任何类型的心血管疾病的患者提供服务。必须有证据表明范围的工作，例如利益相关者研讨会的结论和/或文献综述和/或一群利益相关者的共识声明等。2。该应用程序必须包括当地创新网络支持的证据（e，g。创新集线器或Hin）。3。应该很明显的是，范围的范围包括服务用户（患者，家庭，护理人员），并且应用程序包含了他们的意见。4。在潜在解决方案上，利益相关者组之间存在共识。5。预期的影响是患者利益的改善。6。要测试的解决方案必须原则上可扩展。7。有一项明确明确的协议，支持现在测试潜在解决方案的实施。8。在英国其他地区，要测试的干预措施或过程或其他要测试的创新不是建立的实践。9。首席申请人/首席研究员必须由NHS组织或英国学术机构雇用。
诺如病毒 - 医疗保健设置
诺如病毒是什么是诺如病毒？诺如病毒是一组引起人类急性胃肠炎的病毒。胃肠炎是胃壁和肠壁的炎症。诺如病毒最近被批准为临时病毒组的官方属名称，称为“诺沃克风病毒”（NLV）。目前，人类诺如病毒属于三个诺如病毒基因组（GI，GII或GIV）之一，每个病毒病毒群都进一步分为> 25个遗传簇。诺如病毒是如何扩散的？诺如病毒具有高度传染性，只有100个病毒颗粒被认为足以引起感染。诺如病毒主要是通过直接人与人散布或粪便受污染的食物或水来传播的。诺如病毒也可以通过从呕吐物的液滴路线扩散。这些病毒在环境中相对稳定，可以在冷冻和加热至60°C（140°F）中存活。在医疗机构中，可以通过将病毒手动转移到口腔粘膜中，通过与已经被粪便或呕吐物污染的材料，富米特和环境表面接触。在养老院等长期护理机构工作的人应特别注意患有诺如病毒疾病的居民。该病毒具有传染性，可以在此类环境中迅速传播。诺如病毒的症状是什么？诺如病毒疾病的症状通常包括恶心，呕吐，腹泻和一些胃痉挛。某些人有诺诺未病毒的风险吗？有时人们还会患有低级，发冷，头痛，肌肉酸痛和普遍的疲倦感。疾病常常突然开始，被感染的人可能会感到非常恶心。在大多数人中，这种疾病是自限制的，症状持续约1或2天。通常，腹泻在儿童中更常见，呕吐在成年人中更为常见。脱水是最常见的并发症，可能需要静脉内置换液。任何人都可以感染诺病毒。有许多不同的诺如病毒菌株，这使得一个人的身体很难发展出长期的免疫力。因此，诺如病毒疾病可以在一个人的一生中复发。此外，由于遗传因素的差异，有些人更有可能感染诺洛任何病毒，并且比其他人患更严重的疾病。对诺病毒的治疗方法是什么？没有可预防诺如病毒感染的疫苗，也没有药物来治疗感染该病毒的人。抗生素药物将无济于事。这是因为它们与细菌而不是病毒作斗争。诺如病毒疾病通常是在其他健康的人中是简短的。但感染会导致严重的呕吐和腹泻，从而导致脱水。在诺如病毒感染期间，幼儿，老年人和其他疾病的人最有脱水的风险。成人和儿童脱水的症状包括排尿的减少，口干和喉咙干，并且站立时感到头晕。严重的脱水可能需要住院治疗静脉内（IV）液。因此，重要的是在
