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全球对中国房颤治疗的看法
人口老龄化，加上缺乏运动、肥胖、血脂异常、高血压和糖尿病的普遍存在，导致中国心房颤动 (AF) 的发病率和患病率显著上升。管理临床复杂的 AF 患者带来了重大挑战。目前的指南提倡使用 ABC（心房颤动更好护理）路径进行整体或综合管理。遵循 ABC 路径已被证明对改善临床结果有显著益处。mAFA II 试验（用于改善心房颤动筛查、患者参与和优化综合护理的移动医疗技术）探索了移动医疗技术支持的综合护理方法在降低再入院和临床不良事件风险方面的潜力。然而，城乡之间仍然存在差异，农村老年人自己使用智能设备的可能性极低。因此，移动端AF应用策略在农村地区的应用前景受到很大限制。
BU.300（信息系统） - 课程
BU.330.705. 数据网络：基础设施和新兴技术。2 学分。本课程涵盖电信和新兴无线移动系统的技术进步，重点是其商业应用：这些进步的性质如何推动商业模式并扩大当今公司的优势；企业如何选择、集成和应用电信和新兴移动系统和云服务到其业务流程中，以最大限度地提高其价值创造、价值获取和价值交付。将涵盖公共和私营部门移动系统提供的商业应用和内容 - 例如医疗保健服务（移动医疗）、金融和银行业（移动商务）、社会创业中的移动货币和信贷。将研究支持业务应用和流程所需的电信和移动技术的分析和选择。本课程使学生能够深入了解不同的电信网络系统、它们的发展和国际标准。最后，本文还涵盖了当今商业和公共组织所需要的管理、业务关键和技术问题，例如技术评估、成本与性能权衡分析、需求分析和供应商选择。
实施数字解决方案和人工智能
数字健康是指用于促进和改善健康的各种技术，包括电子健康、移动健康、大数据和人工智能 (AI) 等尖端技术。1 根据欧盟委员会关于人工智能的协调行动计划，“人工智能是指通过分析环境并采取行动（具有一定程度的自主性）来实现特定目标而表现出智能行为的系统”。2 数字健康彻底改变了医疗保健服务的许多领域，人工智能在许多行业中越来越受到关注，有望最大限度地提高流程效率、改善资源配置并为人们带来巨大的积极社会和经济成果。3 从协助解释医学图像到公共卫生中的传染病监测，人工智能已经在医疗保健服务和卫生系统中得到了广泛的应用。然而，数字技术和人工智能的使用也带来了与数据保护和隐私、公平、安全、不可预测性和透明度等问题相关的重大挑战和风险。随着数字解决方案在整个欧洲卫生系统中的普及，确保充分降低风险并最大限度地提高所有人的健康成果至关重要。
附录 1 PubMed、Web of ...的检索策略
((Aged[Mesh] 或 Aging[Mesh] 或 Aged[Text Word] 或 aging[Text Word] 或 Elder*[Text Word] 或 “old adult*”[Text Word] 或 “older adult*”[Text Word] 或 “old person*”[Text Word] 或 “older person*”[Text Word] 或 “old individual*”[Text Word] 或 “older individual*”[Text Word] 或 “old people”[Text Word] 或 geriatr*[Text Word] 或 “independent living”[Mesh Terms] 或 “independent living”[Text Word] 或 “healthy aging”[Mesh] 或 “healthy aging”[Text Word] 或 healthy[Text Word]) AND (Exercise[Mesh] 或 Exercise[Text Word] 或 “physical activity”[Text Word] 或 “physical exertion”[MeSH] 或 “physical exertion”[Text Word] 或 “physical fitness”[Mesh] 或 “Physical Education and Training”[Mesh] 或“体育教育与训练”[Text Word] 或 “体育教育”[Text Word] 或 “体育训练”[Text Word] 或 “体能训练”[Text Word] 或 “体能训练”[Mesh] 或 “体能训练”[Text Word]) AND (mhealth[Text Word] 或 “m-health”[Text Word] 或 “移动健康”[Text Word] 或 “可穿戴技术*”[Text Word] 或 “智能手机*”[Text Word] 或 “移动应用*”[Text Word] 或 应用*[Text Word] 或 webapp*[Text Word] 或 ehealth[Text Word] 或 “电子健康”[Text Word] 或 远程医疗[Text Word]))
移动eHealth教育对糖尿病患者的知识，技能，自我保健和移动eHealth文学的影响：发育中心
背景：促进移动健康（MHealth）和eHealth技术作为管理慢性疾病的工具，尤其是糖尿病，尤其是糖尿病。然而，患有糖尿病的人经常面临扫盲差距，阻碍了他们充分利用这些资源提供的好处的能力。增强技术素养以促进采用移动eHealth服务在许多国家中构成了重大挑战。目的：本研究旨在为糖尿病患者开发教育移动eHealth素养（EHL）计划，并评估其对患者结果的影响。方法：本研究设计了一项移动EHL教育计划，该计划包括2个专门针对2型糖尿病（T2D）的个体量身定制的模块。这些模块致力于指导参与者通过有效浏览可靠的健康网站并利用与糖尿病相关的应用程序的过程。使用预测试和后测实验设计，该研究具有干预组和对照组。参与者是从医院的3个门诊部招募的，并且在干预之前和之后进行了评估，并在3个月大关处进行了后续措施。评估包括社会人口统计学特征，计算机和互联网水平，移动应用程序使用，移动EHL以及患者的结果，例如自我护理行为和糖化性血红蛋白（HBA 1C）水平。
健康行为变更简介支持系统2023
[1] WIN KT，ROBERTS MRH，OINAS-KUKKONEN H.有说服力的系统在计算机介导的体育活动中的生活方式修改干预措施中。Infels Health Soc Care 2019; 44（4）：376-404 doi：10.1080/17538157.2018.1511565 [在线发布：20181023]。[2] WIN KT，OINAS-KUKKONEN H，IYENGARS。确定促进者和护士驱动实施障碍的形成性评估：设计住院的MHealth干预措施以支持戒烟。2017。[3] Lee JS，Albrechta H，Goodman GR等。数字药丸系统中的多样性：在与具有多种种族和种族身份的男性发生性关系的男性中，对使用数字药丸的看法和态度的差异。[4] Berger M，Lahmer S，Reuther M，Schoch M.健康行为变更支持系统中的首选游戏化元素。[5] Steinherr VM。对行为变更支持系统的设计要求高使用延续：目标学生的见解。，2023年。[6] Wallius E，Klock Act，Hamari J.游戏化和政策合规性：在线插图实验的结果，在社会距离公共卫生安全方面。，2023年。[7] Agyei E，Oinas-Kukkonen Ho，Nyman V等。评估减肥应用程序中的介入组件，2023。
白皮书 AI 助力健康发展 1.0 版...
如今，计算机支持人类输入、决策和提供数据。在当今的医疗保健领域和医疗行业中，人工智能、算法、机器人和大数据用于推断长期医疗趋势，并根据数据驱动的估计检测和衡量个人相关风险和机会。医疗保健行业高度依赖数据和分析来改善治疗、实践、服务个性化和依从性。由于物联网 (IoT) 和智能技术（如能够定期监测我们健康参数的智能可穿戴设备）的大规模部署，近年来，收集的医疗数据范围出现了巨大的增长，包括临床、遗传、行为和环境数据。特别是，全球医疗 IT 市场预计将从 2021 年的 3261 亿美元增至 2026 年的 8211 亿美元，预测期内的复合年增长率为 20.3%。该市场的增长主要得益于政府对医疗 IT 解决方案的要求和支持；大数据在医疗保健领域的应用日益广泛；医疗 IT 解决方案的投资回报率高；降低不断上涨的医疗成本的需要；由于 COVID-19 导致对 HCIT 解决方案的需求和使用不断增长；以及不断增长的移动医疗、远程医疗和远程患者监控市场 1 。
使用可穿戴传感器收集的心率和手动加速数据评估大学生的精神压力
压力是各种心理健康障碍，包括大学生的抑郁和焦虑。早期压力诊断和干预可能会降低患精神疾病的风险。我们使用了一种基于机器学习的方法来使用自然主义研究中收集的数据鉴定压力，该研究利用自我报告的压力作为基础真理以及生理数据，例如心率和手动加速。这项研究涉及来自一个大型校园的54名大学生，他们使用可穿戴腕部的传感器和移动健康（MHealth）应用程序连续40天使用。该应用程序收集了生理数据，包括以一个Hertz频率的心率和手动加速。该应用程序还通过敲击手表面来使用户能够自我报告压力，从而产生了自我报告的压力的时间标记记录。我们使用心率和加速度计数据创建，评估和分析的机器学习算法，用于识别大学生之间的压力事件。XGBoost方法是最可靠的模型，AUC为0.64，精度为84.5％。手动加速度的标准偏差，心率的标准偏差和最小心率是压力检测的最重要特征。该证据可能支持使用智能手表传感器识别生理反应中的模式的功效，并可能为实时检测压力的未来工具的设计提供信息。关键字：心理健康，机器学习，压力，学生，检测
人工智能在心律不齐中启用了移动健康技术 - 意见文章Onrecent Consugn
对心肌细胞的自动通道和转运蛋白的整合以及固有性的固有特性对于整个心肌的电动脉冲和正常心律的产生是必要的。当其中任何一个，脉冲产生或正常传导动作电位的正常电生理过程会破坏患者心律不齐。在存在结构性心脏病，心肌梗死和代谢性疾病的情况下，获得的肢体疾病的风险显着增加。大多数心律不齐是根据它们产生冲动或源于心肌的位置的速率分类的。这些包括心房效果（AF），心房，心室心动过速（VT），上室性心动过速（SVT），心室纤维和心胸术（1）。及其在心房中的快速且不稳定的电信号，AF是最普遍的类型，导致收缩无效。AF患者出现呼吸急促，疲惫，呼吸症和中风风险更高。抗凝治疗可预防血栓栓塞事件以及抗心律失常药物，是常见的管理策略。心室心律不齐引起的突然心脏骤停导致患者失去意识。在这些情况下，立即进行心肺复苏（CPR）和降低符号对于生存至关重要（2）。全球估计表明，心律不齐影响了世界近2％的人口，并且与显着的社会经济负担有关。根据最近的研究，机器学习算法可能会增强长期心律不齐的风险地层。移动健康技术的开发提供了以客户为中心的医疗保健机会（3）。在这种意见中，说明了当前和即将到来的MHealth技术治疗心律不齐的潜在应用。
人工智能在心律不齐中启用了移动健康技术 - 意见文章Onrecent Consugn
对心肌细胞的自动通道和转运蛋白的整合以及固有性的固有特性对于整个心肌的电动脉冲和正常心律的产生是必要的。当其中任何一个，脉冲产生或正常传导动作电位的正常电生理过程会破坏患者心律不齐。在存在结构性心脏病，心肌梗死和代谢性疾病的情况下，获得的肢体疾病的风险显着增加。大多数心律不齐是根据它们产生冲动或源于心肌的位置的速率分类的。这些包括心房效果（AF），心房，心室心动过速（VT），上室性心动过速（SVT），心室纤维和心胸术（1）。及其在心房中的快速且不稳定的电信号，AF是最普遍的类型，导致收缩无效。AF患者出现呼吸急促，疲惫，呼吸症和中风风险更高。抗凝治疗可预防血栓栓塞事件以及抗心律失常药物，是常见的管理策略。心室心律不齐引起的突然心脏骤停导致患者失去意识。在这些情况下，立即进行心肺复苏（CPR）和降低符号对于生存至关重要（2）。全球估计表明，心律不齐影响了世界近2％的人口，并且与显着的社会经济负担有关。根据最近的研究，机器学习算法可能会增强长期心律不齐的风险地层。移动健康技术的开发提供了以客户为中心的医疗保健机会（3）。在这种意见中，说明了当前和即将到来的MHealth技术治疗心律不齐的潜在应用。