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人工智能和系统文献评论
摘要系统文献综述（SLR）是提供研究证据基础以支持决策的金标准。寻求提高SLR的严格性，透明度和可复制性的研究人员为这些目的提供了一系列准则。人工智能（AI）和机器学习技术（MLTS）用计算机传播语言开发的可以提供提高SLR的速度，严格，透明度和可持续性的方法。针对具有编码经验的研究人员，并且希望利用AI和MLTs通过SLR获得的综合和抽象数据，阐述了如何使用计算机语言来促进在SLR期间提取的无处可比性的机器学习，以促进合成和抽象数据集。利用已知的定性方法，演绎定性分析，本文说明了AI和MLT可以在提取的SLR数据的编码和分类中扮演的支持作用，以及合成SLR数据。使用在SLR期间提取的数据集作为概念证明，本文将包括用于创建使用潜在Dirichlet分配的良好MLT的编码。该技术提供了一个有效的示例，说明了研究人员如何使用AI和MLT来自动化SLR的数据合成和抽象阶段，以及提高研究项目的速度，节俭和严格的助手。
实验室科学的进步
Kenora Rainy River区域实验室计划（KRRRLP）有幸在伍兹地区医院（LWDH）的湖中有两名病理学家，以帮助满足该地区所有六家医院的需求，但是由于病理学家的全国性短缺，这是2022年退休之前的挑战。没有现场病理学家，该地区所有医院继续进行手术程序的能力处于危险之中。幸运的是，与大学卫生网络实验室医学计划开发了合作伙伴，以确保所有区域实验室服务的继续，包括新的手术病理模型。新的病理结构要求LWDH的医疗实验室技术人员（MLTS）承担毛手术病理样本的任务。除了先前在Sioux Lookout Meno Ya Win Health Center（SLMHC）上进行的紧急毛术的一小部分外，该过程大多是该地区的新事物，该过程以实时远程支撑为指导，并通过与LWDH的病理学家相连的平板电脑进行了实时远程支持。这个过程非常麻烦，平板电脑的成像功能是平庸的。很明显，将需要采用新的模型，将需要对UHN病理团队进行实时远程访问，以便以类似方式支持LWDH的MLTS，以供他们提交给他们的更多案例。幸运的是，SLMHC实验室团队在其伤口护理诊所发现了一项技术，该技术似乎很适合转化为实验室使用，以更有效地提供所需的虚拟支持。这项技术称为Televu，并被LWDH采用。Televu是一项合作技术，它使用增强现实，人工智能和IoT设备提供远程医疗援助。使用Televu系统，用户可以从远处获得其他医疗专业人员的实时医疗指导和支持。解决方案集成了智能眼镜，相机和其他智能设备等物联网设备。屏幕记录和记录将地理上分开的团队一起提供护理。