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人工智能和机器学习能否证明一项技术对HTA决策的价值？
缩写：2L+：第二线及以上治疗；AI：人工智能；BR：苯达莫司汀+利妥昔单抗；CADTH：加拿大卫生药物和技术机构；COPD：慢性阻塞性肺病；DLBCL：弥漫性大 B 细胞淋巴瘤；ERG：证据审查组；EUnetHTA：欧洲卫生技术评估网络；G-BA：联邦卫生技术评估联盟；HEOR：卫生经济学和成果研究；HTA：卫生技术评估；ICER：增量成本效益比；IQWiG：卫生质量和经济研究所；ML：机器学习；MRI：磁共振成像；NICE：国家健康与临床优化研究所；OS：总体生存率；PRHDM：地区卫生处置计划； PRO：患者报告结果；RCT：随机对照试验；Rd / d：来那度胺 + 地塞米松或单独使用地塞米松
Jee-Yeon K。雷曼博士
Zhdanava女士专门研究统计方法在健康经济学和成果研究领域（HEOR）的应用。 她的专业知识包括临时性分析，治疗效率和治疗模式分析，疾病流行病学研究和成本模型。 Zhdanava女士曾与各种数据合作，包括健康保险索赔，电子病历以及从图表审查和调查收集的数据。 她在各种治疗领域（包括抑郁症，精神分裂症，全身性肌动症，牛皮癣，炎症性肠病，呼吸道疾病和肿瘤学）在会议上发表在会议上，并发表在同伴修复的期刊上，例如临床精神病学杂志，这些期刊《临床精神病学》杂志，临床精神病学期刊。治疗学，《托管护理与专业药房杂志》，当前的医学研究和意见以及《医学经济学杂志》。 Zhdanava女士是当前医学研究和意见编辑委员会成员。Zhdanava女士专门研究统计方法在健康经济学和成果研究领域（HEOR）的应用。她的专业知识包括临时性分析，治疗效率和治疗模式分析，疾病流行病学研究和成本模型。Zhdanava女士曾与各种数据合作，包括健康保险索赔，电子病历以及从图表审查和调查收集的数据。 她在各种治疗领域（包括抑郁症，精神分裂症，全身性肌动症，牛皮癣，炎症性肠病，呼吸道疾病和肿瘤学）在会议上发表在会议上，并发表在同伴修复的期刊上，例如临床精神病学杂志，这些期刊《临床精神病学》杂志，临床精神病学期刊。治疗学，《托管护理与专业药房杂志》，当前的医学研究和意见以及《医学经济学杂志》。 Zhdanava女士是当前医学研究和意见编辑委员会成员。Zhdanava女士曾与各种数据合作，包括健康保险索赔，电子病历以及从图表审查和调查收集的数据。她在各种治疗领域（包括抑郁症，精神分裂症，全身性肌动症，牛皮癣，炎症性肠病，呼吸道疾病和肿瘤学）在会议上发表在会议上，并发表在同伴修复的期刊上，例如临床精神病学杂志，这些期刊《临床精神病学》杂志，临床精神病学期刊。治疗学，《托管护理与专业药房杂志》，当前的医学研究和意见以及《医学经济学杂志》。Zhdanava女士是当前医学研究和意见编辑委员会成员。
通过在...
通过人工智能（AI）自动化已被认为是医疗保健和相关研究中最快发展的领域。 AI有可能在结构化的提示/指令及其应用到医疗保健方面分析大量不同的数据和过程异质信息，从促进早期诊断和监测，到提高患者的访问，质量和效率护理率，越来越多地记录在案（Alami等人，2020年）。 迄今为止，健康经济学和成果研究（HEOR）和研究方面的广泛AI应用程序（包括卫生技术评估[HTA]）未能获得显着的牵引力。 HTA机构在英格兰（National of Health and Care Excellence [NICE]）最近发表的AI立场声明，该机构围绕着使用AI方法来建立了技术提交的AI方法的原则，可能会改变现状和影响世界各地的其他HTA身体（尼斯，2024年）。 机器学习（ML）在药物ePidemiology和HEOR中的应用以前已用于推进队列或特征分析（混杂因素调整，因果推断），并预测对药物的临床反应或不良反应（Padula等，20222; Wyss; Wyss; Wyss et et an。，2022222）。 最近，最明显的是，在Covid-19大流行期间和之后，HTA机构在如何处理更高量的证据效率上有效，严格地平行于需要考虑更大的证据基础并在短暂的通知下提供决策（Hair等，2021; Daniels等，2015年）。已被认为是医疗保健和相关研究中最快发展的领域。AI有可能在结构化的提示/指令及其应用到医疗保健方面分析大量不同的数据和过程异质信息，从促进早期诊断和监测，到提高患者的访问，质量和效率护理率，越来越多地记录在案（Alami等人，2020年）。迄今为止，健康经济学和成果研究（HEOR）和研究方面的广泛AI应用程序（包括卫生技术评估[HTA]）未能获得显着的牵引力。HTA机构在英格兰（National of Health and Care Excellence [NICE]）最近发表的AI立场声明，该机构围绕着使用AI方法来建立了技术提交的AI方法的原则，可能会改变现状和影响世界各地的其他HTA身体（尼斯，2024年）。机器学习（ML）在药物ePidemiology和HEOR中的应用以前已用于推进队列或特征分析（混杂因素调整，因果推断），并预测对药物的临床反应或不良反应（Padula等，20222; Wyss; Wyss; Wyss et et an。，2022222）。最近，最明显的是，在Covid-19大流行期间和之后，HTA机构在如何处理更高量的证据效率上有效，严格地平行于需要考虑更大的证据基础并在短暂的通知下提供决策（Hair等，2021; Daniels等，2015年）。在系统文献评论（SLR）中同样如此，这是医疗保健决策中基于证据的医学和决策的基石，旨在以可重复和无偏见的方式识别和综合目标人群或疾病问题的数据和/或信息。SLR是劳动密集型且昂贵的（Michelson和Reuter，2019年），经常需要几个月的时间才能完成，并且需要一组研究人员的努力和培训（Bashir等，2018； Shojania等，2007）。2017年使用来自Prospero注册表的数据证实了进行系统评价所需的时间和人员的分析（Borah等，2017），经常需要6个月的评论，并且在更复杂的主题中，完成了几年的完成（Featherstone等，2015年； Ganann等，2015; Ganann et al。，2010; Khangangura; Khangura et al。）。在2018年的案例研究中，完成系统审查的平均时间为66周，小时为881个小时（Pham等，2018）。然而，考虑到决策者对探索更复杂的方法的需求增加，以增加对数据的信任，并为他们的决策者（例如偏见量化方法，替代分析和长期的生存外推）提供可靠的证据，它仍然是所有利益相关者的斗争，而不是涉及所有利益的人（培训）的斗争（决策者，制药员，研究人员，研究人员，研究人员，研究人员，研究人员）的斗争，这些斗争是如何的，研究人员，研究人员，研究人员的范围）。确保产生的证据的同时，更严格的方法是最新的，并且发现及时，相关且准确地进行决策（Sarri等，2023）。因此，引入了生活（定期更新）系统评价（LSR）的概念，作为一种新型的证据识别和综合方法，旨在不断使用严格的方法来不断更新评论，以
格点 QCD 和粒子物理
1 费米国家加速器实验室理论部，伊利诺斯州巴伐利亚 60510，美国 2 洛斯阿拉莫斯国家实验室 T-2 组，新墨西哥州洛斯阿拉莫斯 87545，美国 3 康涅狄格大学物理系，康涅狄格州斯托尔斯 06269，美国 4 RI KENBNL 研究中心，布鲁克海文国家实验室，纽约州立大学布法罗分校 11973，美国 5 哥伦比亚大学物理系，纽约州立大学纽约 1002 7，美国 6 犹他大学物理与天文系，犹他州盐湖城，美国 8 4 1 1 2，美国 7 麻省理工学院物理系，马萨诸塞州剑桥，美国 0 2 1 3 9，美国 8 托马斯·杰斐逊国家加速器理论中心，弗吉尼亚州纽波特纽斯，美国 2 3 6 0 6，美国 9 科罗拉多大学物理系，科罗拉多州博尔德，美国 8 0 3 0 9，美国 1 0 物理系密歇根州立大学物理与天文学系，美国密歇根州东兰辛 48824
人体测量学、人体生物力学的人体工程学模型...
人类因素委员会于 1980 年 10 月由国家研究委员会行为与社会科学和教育委员会成立。该委员会由海军研究办公室、空军科学研究办公室、陆军行为与社会科学研究研究所、国家航空航天管理局和国家科学基金会赞助。该委员会的主要目标是为理论和方法问题提供新的视角，确定扩大和加强人为因素科学基础所需的基础研究，并吸引该领域内外的科学家进行互动交流并开展所需的研究。委员会的目标是提供坚实的研究基础，作为有效人为因素实践的基础。人为因素问题出现在人类与技术社会产品互动的每个领域。为了有效地履行职责，委员会吸纳了来自各个科学和工程学科的专家。委员会成员包括心理学、工程学、生物力学、生理学、医学、认知科学、机器智能、计算机科学、社会学、教育学和人为因素工程等领域的专家。其他学科的代表也参加工作组、研讨会和专题讨论会。每个委员会的成员都应包括以下领域的专家：为提高人为因素的科学基础提供所需的基本数据、理论和方法。