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远程患者管理：未来是G.R.E.E.N.
腹膜透析（PD）是一种肾脏替代疗法的一种形式，理想的设计旨在在家中以最大的患者独立性和自我结合进行[1，2]。尽管有这些优势，但需要定期进行医院就诊才能控制和验证处方[3]。近年来，远程医疗（TM）TM提供了对家庭疗法的明显支持。实际上，远程患者管理（RPM）和医院总部与患者环境（设备和疗法）之间的远程患者管理（RPM）的应用已允许在家中关注患者，并大大减少他们进入医院的机会。tm插入了一系列工具，可提供临床参数和有用的诊断图像的远程传输，解释和存储，以及医疗团队与患者之间的2路通信。在基于家庭疗法的领域中，PD代表了一个典型的示例，其中一组复杂的设备，技术和定量参数可以是通过计算机网络进行信息更改的基板。在该领域，TM和远程监视技术可以通过预防和早期识别概率来改善护理，从而及时进行干预。这对预后，结果以及最终患者的生活质量有重要反映[4]。与其他慢性疾病（心力衰竭，糖尿病和高血压）一样[5，6]，RPM不仅可以提高护理质量，而且还可以降低直接和间接成本[7-9]，对医疗保健系统有重大益处[10]。与其他慢性疾病（心力衰竭，糖尿病和高血压）一样[5，6]，RPM不仅可以提高护理质量，而且还可以降低直接和间接成本[7-9]，对医疗保健系统有重大益处[10]。几年前的未来代表了今天的现在。现在，用于自动PD（APD）的新型自动循环器与调制解调器连接到基于云的网络，并使患者能够通过TM平台从PD中心（RM-APD）接收和传输数据。rm在APD上使用该平台的患者提供了准确监测治疗的潜在好处，通过监视治疗的关键阶段，早期发现问题或有限的处方依从性，可以证明患者的安全性。此外，带有交互式接口的2向通信系统允许进行快速故障拍摄：医生可以使用远程连接更改处方，从而减少了对PD中心频繁访问的需求[11]。
Creyos患者手册
演绎推理推理推理是将规则应用于信息以得出逻辑结论的能力。此功能通常用于评估复杂论证并确定是否同意或解决日常数学问题（例如在餐厅分配账单）等方案中使用此功能。计划计划是能够以有序方式对行为进行序列行为的能力，以达到特定目标。这种能力通常用于诸如确定要在汽车后备箱中包装的物品的顺序或组织时间表以有效平衡工作，杂务和社交生活等方案。
以患者为中心的医疗保健应用程序市场有望获得20.51％的复合年增长率，到2032年达到599亿美元
以技术进步和对个性化医疗保健解决方案的需求不断增长的驱动，以患者为中心的医疗保健应用程序市场正在迅速发展。市场是根据应用程序类型进行了细分的，包括药物管理应用程序，远程医疗应用程序，健康监测应用程序以及健康与健身应用程序，每个应用都满足了多样化的患者需求。针对特定的患者群体，这些应用程序支持慢性疾病管理，急性护理，预防性护理，心理健康和小儿护理，改善患者参与度和结果。兼容性在仅iOS，仅Android，跨平台和基于Web的应用程序上有所不同，从而确保跨设备可访问性。此外，无缝数据集成起着至关重要的作用，具有EHR集成，可穿戴设备连接，社交媒体集成和患者报告的结果（PRO）跟踪增强互操作性
EXP 疫苗接种者患者登记/同意书
据我所知，我了解今天接种的疫苗的益处和/或风险。我在此同意 Twain Harte Pharmacy (THP) 工作人员为我本人或我有权提出上述请求的个人接种疫苗。我已收到最新疫苗信息声明 (VIS) 的副本。我了解我将有机会提出问题并获得令我满意的答复。与所有医疗一样，不能保证我不会因疫苗而出现不良反应。我完全免除 Twain Harte Pharmacy、其官员、董事和员工因接种上述疫苗而产生、与之相关或以任何方式与之相关的所有责任或索赔。THP 有权将我的疫苗接种信息输入全州免疫数据库。此信息可以作为我的医疗记录的一部分与我的医疗保健提供者共享。我完全理解，如果我不是保险计划（上述计划）的受保人，服务不在承保范围内，或者有任何共付额、免赔额或共同保险义务适用，我将最终承担任何费用。此外，我同意在接种疫苗后留在疫苗接种地点附近约 15-20 分钟，以便接种疫苗的医疗保健提供者进行观察。
用于预测患者预后的机器学习
机器学习的进步（ML）正在通过基于复杂的多维数据来预测患者结果，从而改变了医疗保健行业。本研究探讨了ML模型在各种医疗状况中预测治疗功效的使用，重点是改善患者的结果和个性化治疗计划。预测结果的传统方法，例如临床判断和统计模型，通常在处理大量患者数据和治疗反应的可变性方面通常缺乏。相比之下，ML算法，包括决策树，支持向量机和神经网络，为更准确和数据驱动的预测提供了潜力。
个性化的患者偏好预测因素，用于替代医疗保健的判断：技术上FEA
摘要在为无行为能力的患者做出替代判断时，代理人经常努力猜测患者有能力会想要什么。代理人也可能因（唯一）做出这种决定的责任而感到痛苦。为了解决此类问题，已经提出了一种患者偏好预测因子（PPP），该预测因素将使用算法从人群级别的数据中推断出单个患者的治疗偏好，以了解具有相似人口统计学特征的人的已知偏好。然而，批评家们已经表明，即使这种PPP平均比人类替代者更准确，在识别患者偏好方面，拟议的算法仍然无法尊重患者（以前的）自主权，因为它会借鉴“错误的”数据：对于个人而言，这些数据不适合个人的数据，因此他们不适合他们的挑战，并且他们的实际原因是他们的实际原因，或者是实际的，或者是实际上的，或者是实际上的，或者是实际的，或者是实际的，或者是实际的，或者是实际上所依据的，或者是实际的原因。在船上受到这样的批评，我们在这里提出了一种新方法：个性化的患者偏好预测因子（P4）。P4基于机器学习的最新进展，该技术允许包括大型语言模型在内的技术更便宜，更有效地“微调”在特定于人的数据上。与PPP不同，P4将能够从实际上特定于其特定的材料（例如先前的治疗决策）中推断出单个患者的偏好。因此，我们认为，除了在个体水平上比以前提出的PPP更准确，P4的谓词还将更直接地反映每个患者自身的原因和价值观。在本文中，我们回顾了人工智能研究中的最新发现，这些发现表明P4在技术上是可行的，并认为，如果它是开发和适当部署的，则应缓解一些基于自主的主要关注原始PPP的批评者的关注。然后，我们考虑对我们的提案的各种异议，并提供一些暂定的答复。
美国前列腺癌患者接受阿比特龙和恩杂鲁胺治疗的时间
摘要背景：关于转移性去势抵抗性前列腺癌 (mCRPC) 男性使用雄激素受体靶向药物 (ART) 阿比特龙和恩杂鲁胺治疗时间的临床实践数据很少且不一致。我们评估了 ART 治疗时间并研究了治疗时间的预测因素。材料和方法：使用 Kaplan - Meier 图和 Cox 回归评估了瑞典国家前列腺癌登记处 (NPCR) 子登记处患者概览前列腺癌 (PPC) 中 mCRPC 男性的 ART 治疗时间。为了评估 PPC 对治疗时间的代表性，与 NPCR 中在处方药登记处填写 ART 的所有男性进行了比较。结果：2015 年至 2019 年期间，PPC 中的 2038 名男性接受了 ART 治疗。未接受过化疗的男性中位治疗时间为阿比特龙 10.8 个月（95% 置信区间 9.1 – 13.1），恩杂鲁胺 14.1 个月（13.5 – 15.5）。使用多西他赛后，阿比特龙的治疗时间为 8.2 个月（6.5 – 12.4），恩杂鲁胺的治疗时间为 11.1 个月（9.8 – 12.6）。ART 治疗时间长的预测因素包括 ART 前 ADT 持续时间长、ART 开始时血清 PSA 水平低、无内脏转移、体能状态良好以及未曾使用过多西他赛。PPC 捕获了所有已开具 ART 处方的 NPCR 男性中的 2522/6337（40%）。根据处方药登记处填写的信息，PPC 男性接受 ART 治疗的时间中位数与 NPCR 所有男性相比略长，分别为 9.6 (9.1 – 10.3) 个月和 8.6 (6.3 – 9.1) 个月。结论：由于年龄较大、体能状态较差和合并症较多，临床实践中的治疗时间与已发表的 RCT 中的时间相似或更短。
克唑替尼治疗转移性 ALK 突变型非小细胞肺癌患者：单中心经验
本研究旨在评估克唑替尼对 ALK 阳性转移性肺癌患者的疗效。对患者的资料进行回顾性分析。采用 Cox 回归和 Kaplan-Meier 方法进行生存分析。共 25 名患者参与了该研究。13 名（52%）患者为男性，平均年龄为 55 岁（范围：30-80 岁）。23 名（92%）患者为新发转移性患者。32% 的患者出现脑转移，20% 的患者出现肝转移。克唑替尼治疗前，64% 的患者接受过化疗，20% 的患者接受过姑息放疗。无进展生存期为 16.8（CI 95%，5.7-27.9）个月。36% 的患者出现 1-2 级副作用，12% 的患者出现 3-4 级副作用。疾病进展后，13 名 (52%) 患者接受了第二系列 ALK 抑制剂（阿来替尼、色瑞替尼和劳拉替尼）或化疗。中位总生存期 (OS) 为 44.2（95% CI，28.5-59.9）个月。四年 OS 率为 37.4%。在多变量分析中，ALK 阳性率 (p=0.02) 被确定为影响 OS 的统计学显著因素。我们展示了克唑替尼对 ALK 突变转移性非小细胞肺癌患者的疗效数据。克唑替尼是一种有效且安全的治疗方法，适用于 ALK 突变转移性非小细胞肺癌患者。此外，我们发现 ALK 阳性率是 OS 的预后因素。
癌症患者的重症监护
重症监护社会仍然不是现代的，而且建议仍然没有很多建议。支持的信息不足。癌症的患者中目前，没有建议仅在筛选中使用哪些工具？患者进入ICU如果使用任何工具来预测由于各方面的多样性，例如癌症，血液学或实体瘤，类型的癌症疾病治疗的选择，必须将必须调节到ICU的指标尚未得出结论。在法国有一项医生的研究。通过ICU医生的判断，这组患者的工具发现将进入ICU的患者将拥有症状太严重了（“太病了”）30天和180天的生存率为26％，而在某些医生中则为17％。进入ICU的患者的症状太好了（“太好”时的死亡率为21.3％（由于频繁ICU的延迟）尽管这组患者的死亡率仍然很高，选择进入ICU的患者越有用，但建议文献越重要地进入ICU中的ICU。危机患者如表2 div>