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引用了脉冲版本（APA）：Hanifi，S。M. A.，Fisherman，A。B.，Welaga，P.，Rieckmann，A.，Jensen，A。G.，Benn，C。，＆Aaby，P。（2021）。 Diphth
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引用H.R Hanif，人工智能对医学诊断准确性的影响，EJCMPR。 2025; 4（1）：153-175。
a b s t r a c t早期诊断疾病是改善治疗结果的关键措施。人工智能通过使用临床数据，医疗图像和病史来帮助医生更快地识别疾病。例如，深度学习算法用于分析MRI和CT扫描等医学图像，并可以早日识别肿瘤。在2020年的一项研究中，人工智能模型比放射科医生更准确地诊断乳腺癌。AI系统可以通过处理来自医疗记录，测试结果和成像等各种来源的信息来提供更准确的诊断。例如，在诊断传染病时，AI可以同时回顾临床测试结果和临床症状，从而使医生能够更快，更自信地做出决定。这种高精度会导致医疗错误和改善治疗结果的减少，最终提高了患者满意度。不是科学家依靠传统和耗时的方法来测试和检查分子，而是通过数据分析和高级建模来鉴定具有很高潜力的分子。这些方法不仅减少了发现新药所需的时间，而且还大大降低了与之相关的成本。在优化药物生产过程时，可以看到AI的另一种应用。传统上，由于其多重复杂性和生产条件的变化变化，药物生产面临许多挑战。但是，使用AI系统，可以更精确地监视和控制生产过程。这些系统可以分析生产数据，并在达到最终产品之前识别和解决问题和缺陷。此外，AI能够通过使用预测模型来优化各种生产阶段并提高效率。因此，不仅提高了制造药物的质量，而且生产速度也提高了，这有助于降低成本并增加获得新药的机会。
初步研究：α-葡萄糖苷酶抑制 Pogeh-Pogeh ( Alpinia denticulata (Ridl.) Holttum) 的乙醇提取物 Nanda Putra 1*、Jihan Hanifah A
摘要 α-葡萄糖苷酶抑制剂是一种潜在的抗糖尿病药物，可用于控制糖尿病患者的血糖。本研究旨在通过体外测试筛选高良姜各部位对 α-葡萄糖苷酶的抑制活性。作为一项初步研究，评估了高良姜根茎、茎、叶和果实的 70% 乙醇提取物对 α-葡萄糖苷酶的抑制作用，以及总酚含量和基于卤虫致死率测试 (BSLT) 的毒性。植物提取物的每个部分都显示出比阳性对照阿卡波糖更高的 IC 50 值（果实提取物的 IC 50 = 14.39 μg/ml，叶提取物的 IC 50 6.13 μg/ml，茎提取物的 IC 50 20.57 μg/ml，根茎提取物的 IC 50 126.67 μg/ml 和阿卡波糖的 IC 50 172.02 μg/ml）。有趣的是，每种提取物还显示出不同的总酚含量，其顺序与它们在抑制 α-葡萄糖苷酶活性方面的 IC 50 相同。此外，BSLT 显示只有叶子和茎属于无毒组。根据测定，这表明这种植物具有作为抗糖尿病药物进行研究的潜力。
引用Claire R，Elvidge J，Hanif S，Goovaerts H，Rijnbeek PR，JónssonP，Facey K和Dawoud D（2024），推进了H
卫生技术评估（HTA）是一个多学科的过程，它评估了健康技术为决策提供信息的价值，旨在提高医疗保健系统中的公平，效率和质量（O'Rourke等，2020）。它在整个欧洲被广泛用于决定包括新药物在内的医疗技术的报销和定价。估计相对有效性，医疗保健使用和成本是评估有效性，成本效益和预算影响的关键意见，这是多个国家 /地区的HTA建议所需的。公司和HTA组织在获取和生成支持其产品的证据方面面临多个挑战。传统的HTA方法主要依赖于随机对照试验（RCT）来生成临床证据。但是，人们对整合从现实世界数据（RWD）来源中的现实世界证据（RWE）的重要性越来越多。rwe可能会对临床环境中干预措施的有效性和安全性有更全面的了解，并解决公司和HTA组织所面临的一些证据差距。但是，与监管决策相比，RWE对HTA的吸收速度很慢。欧洲药品局（EMA）建立了数据分析与现实世界审讯网络协调中心（DarwinEU®）（darwin-eu.org）（EMA，2021年）。它旨在为来自欧洲的有效和值得信赖的RWE提供疾病，人群以及药物的使用和性能的访问。这将越来越多地支持监管决策，此后通常是HTA支持报销决策（EMA，2023年）。探索在HTA中纳入RWE的当前景观和前景，这是一项题为“卫生技术评估中的实际证据”的多方利益相关者研讨会，由创新的药品计划（IMI）资助的欧洲健康数据和证据网络（Ehden）项目（Ehden）项目（Ehden.eu）（Ehden.eu）（Ehden.eu）（IMI）（2018）协作，getReac consecoration，get got got got got getreac，Ehden的目标是通过建立大型联合数据网络的标准数据网络来对欧洲的健康数据进行大规模分析（Ehden，2018年）。该项目的一部分涉及通过采用联合数据网络方法来支持欧洲对结果驱动的医疗保健系统的过渡。GetReal Institute是一个独立的，由会员领导的非培养组织，从两个IMI项目中出现，其使命是促进欧洲在监管和HTA决策中采用和实施RWE。目的是促进协作，分享经验并确定促进RWE在HTA中使用的关键策略。本文概述了研讨会讨论，突出了未来发展的关键发现，建议和领域。