XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search SystemPHM
机械系统预测和健康管理 (PHM) 中采用的人工智能 (AI) 算法的性能指标
摘要。近年来，人工智能 (AI) 算法在预测和健康管理 (PHM) 领域的应用研究，特别是用于预测受状态监测的机械系统的剩余使用寿命 (RUL) 的研究，引起了广泛关注。为 RUL 预测建立置信度非常重要，这样可以帮助运营商和监管机构就维护和资产生命周期规划做出明智的决策。在过去十年中，许多研究人员设计了指标或指标来确定 AI 算法在 RUL 预测中的性能。虽然大多数常用的指标（如平均绝对误差 (MAE)、均方根误差 (RMSE) 等）都是从其他应用程序中改编而来的，但一些定制指标是专门为 PHM 研究而设计和使用的。本研究概述了应用于机械系统 AI 驱动的 PHM 技术的关键绩效指标 (KPI)。它介绍了应用场景的详细信息、在不同场景中使用特定指标的适用性、每个指标的优缺点、在选择一个指标而不是另一个指标时可能需要做出的权衡，以及工程师在应用指标时应该考虑的一些其他因素。
ICAPHMS2025 Day1＆2初步程序
o9：30 -10：10 p标题：可以保存任何保守的器官治疗 - 替代当今妇科领域的良性指示中的子宫切除术吗？Liselotti Mettler，德国Schelswig大学诊所10:10 -10：50 P标题：将很快更新Liselotti Mettler，德国Schelswig大学诊所10:10 -10：50 P标题：将很快更新
https://doi.org/10.59298/rojphm/2024/43712前列腺癌中的精密医学：整合基因组学，AI和大数据用于个性化治疗
摘要前列腺癌（PCA）仍然是全球男性中最普遍的癌症之一，其分子谱和临床过程表现出显着的异质性。传统的治疗方法经常被普遍化，导致结果可变，有时不必要过度治疗。精确医学有望通过利用基因组学，人工智能（AI）和大数据来量身定制每个患者的分子特征来改变PCA管理。本综述研究了基因组学如何增强我们对PCA的理解，确定了影响疾病进展的关键基因突变和分子亚型。此外，AI和机器学习在分析复杂数据集中的应用已证明有助于发现新型生物标志物，优化治疗选择并预测患者的反应。来自多个平台的大数据集成，包括基因组学，成像和电子健康记录（EHRS），对PCA的细微差别提供了前所未有的见解。我们讨论了关键的基因组生物标志物，新兴的基于AI的预测模型以及大数据在推进PCA精确医学中的作用。最后，我们探讨了临床实施的挑战，包括数据隐私，道德问题以及跨学科合作的需求。这篇评论的见解强调了精密医学在增强前列腺癌治疗结果以及进一步研究以克服现有局限性的必要性方面的变革潜力。关键词：前列腺癌，精密医学，基因组学，人工智能，大数据，个性化治疗，生物标志物，分子亚型，机器学习。
注册说明 AY1819 Sem 1 PHMA
您的电子邮件中必须始终包含号码。请不要发送多封类似的电子邮件，因为这不会加快回复速度，反而会造成不必要的延迟。所有查询都将得到处理，并将根据请求的性质尽快答复。GER-PE 和 BDE/UE 空缺职位的申诉必须通过在线申诉系统提交，否则将不予回复。
PHMD IN. 24.001 更新了 PHM 策略交付成果的提交说明
作为 PHM 计划的一部分，MCP 需要每年提交 PHM 战略可交付成果。该可交付成果展示了每个 MCP 与地方卫生管辖区 (LHJ) 在其社区健康评估 (CHA) 和社区健康改善计划 (CHIP) 中的合作，以及 MCP 实施 PHM 计划的最新进展。这些提交支持卫生保健服务部 (DHCS) 对 MCP 的 PHM 活动和进展的持续监控。为了简化提交流程，MCP 将通过 MCOD 门户提交其 PHM 战略可交付成果以供审查。
2024 DHCS PHM 策略提交说明第 1 部分和第 2 部分
请注意，即使 MCP 相互合作，同一 LHJ 服务区域内的 MCP 也应各自完成 PHM 策略可交付成果模板。每个主要 MCP 2 都应为其涵盖的服务区域完成此可交付成果，确保分包 MCP 3 服务的任何人群都包含在回复中，并且他们的意见得到适当考虑。分包 MCP 无需单独完成和提交这些可交付成果模板。所有主要 MCP 都有责任确保其分包 MCP 和网络提供商遵守所有适用的州和联邦法律法规、合同要求和其他 DHCS 指导（例如 APL、政策信函、PHM 政策指南和 DHCS 综合质量战略），包括有关健康教育和文化及语言需求的所有相关要求。4
PHM4003 生物技术制药与实验.pdf
本课程让学生了解药学研究中的当前生物制药的关键知识和技 术。它涵盖了生物技术制药过程中涉及的药物设计、合成与生 产、筛选与评价及应用，并且包括新兴生物制药技术合理药物递 送方式、部分生物技术制药相关实验等。本课程将介绍不同生物 技术与实验用于制药的案例，学生将在其中了解生物技术制药研 究现状及相关技术操作。 Learning Outcomes By the end of this course, each student should be able to describe and discuss: • Historical background, current development and future trends of biotech-based pharmaceuticals • Major engineering techniques, applications and differences between biopharmaceuticals and traditional chemical pharmaceuticals • Classification, characteristics and general rules of emerging biotech-based drug development • Basic principles, applications and cases of emerging biotech-based pharmaceuticals • The latest development trends and technological advances in biotech-based drug development • Biotech-based drug development process, including design, synthesis, screening and evaluation, and rational drug delivery methods and technologies • Typical biopharmaceutical experimental steps, operations, precautions and data analysis
2023 DHCS PHM策略可交付模板于2023年10月31日到期（2023年8月出版）
在2023年，PHM战略可交付旨在确保满足某些国家质量保证委员会（NCQA）要求。此外，这种可交付的目的是帮助MCP与2024年开始的当地卫生部门（LHD）进行更强大的合作。从2024年1月1日开始，将需要MCP有意义地参加LHDS的当前或下一个社区健康评估（CHAS）和MCPS运营的服务领域的社区健康改善计划（CHAS）和社区健康改善计划（芯片）。MCP可以通过提供资金，人员配备，数据和其他相关功能来满足有意义的参与要求。到2023年底，DHC将更新PHM策略指南，以更全面地定义2024年及以后的“有意义的参与”要求。
使用预测和健康管理 (PHM) 预测起落架的剩余使用寿命
摘要：起落架是飞机的重要组成部分。然而，起落架的部件在其使用寿命内容易退化，这可能导致起飞和降落时出现摆振效应。为了减少意外航班中断并提高飞机的可用性，本研究研究了预测性维护 (PdM) 技术。本文介绍了一个案例研究，该研究基于当前在役飞机的预测和健康管理 (PHM) 框架实施剩余使用寿命 (RUL) 的健康评估和预测工作流程，这可能对机队运营商和飞机维护产生重大影响。机器学习用于使用数据驱动方法开发起落架的健康指标 (HI)，而时间序列分析 (TSA) 用于预测其退化。使用来自在役飞机的大量真实传感器数据评估退化模型。最后，概述了为下一代飞机实施内置 PHM 系统的挑战。