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医疗保健中的AI驱动数据安全
摘要 - 古老的整体医疗体系阿育吠陀，将个人分类为基于Tri-Dosha理论的不同类型的类型，包括Vata，Pitta和Kapha Doshas。传统的评估方法涉及与阿育吠陀从业人员进行复杂的磋商，从而在可及性和效率方面提出了挑战。prakriti聊天机器人介绍了一个用户友好的聊天机器人，该聊天机器人与个人参与结构化问卷，利用人工智能算法进行实时DOSHIC评估。聊天机器人与阿育吠陀原则保持一致，以提供针对个人独特的Prakruti量身定制的个性化饮食和生活方式建议。教育成分增强了用户对阿育吠陀的理解，从而促进了古代智慧与当代健康实践之间的联系。Prakriti Chatbot不仅解决了传统的Prakruti评估中的挑战，而且还将阿育吠陀知识民主化，使其在全球范围内易于访问。聊天机器人的成就在于其准确性，用户参与度和教育影响，为个性化的阿育吠陀见解铺平了道路。
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摘要：古代印度医学体系阿育吠陀认识到Prakriti的概念，指的是个人独特的生理和心理构成。评估Prakriti是阿育吠陀的个性化医疗保健的基础，可帮助诊断，治疗和预防保健。然而，传统的prakriti评估方法通常是主观的，并且依赖于专家解释。近年来，技术的进步，尤其是聊天机器人的出现，为客观且可访问的Prakriti评估提供了新的机会。本研究论文探讨了聊天机器人的整合，以评估阿育吠陀中的个体prakriti，旨在提高个性化医疗服务的准确性，可及性和可及性。通过对Prakriti评估方法的历史观点，现代理解和先前的研究以及对聊天机器人在医疗保健中的作用以及所涉及的道德考虑的作用的研究，本文阐明了聊天机器人支持的Prakriti评估的潜力，以彻底改变医疗保健。案例研究和示例表明，使用聊天机器人进行Prakriti评估的可行性和有效性，而未来的方向和挑战突出了进一步研究和实施的途径。最终，本文有助于持续的关于利用技术的论述，以保护和推进阿育吠陀的个性化医学原则。关键字：阿育吠陀，普拉克里蒂评估，聊天机器人，个性化医疗保健，人工智能，机器学习，道德注意事项，电子健康记录，未来方向，医疗保健技术。
个性化的prakriti表型聊天机器人-ijprems.com
抽象的医疗保健系统现在有更多的有效和个性化患者护理的机会，因为人工智能（AI）技术的融合。在传统医学领域，特别是阿育吠陀领域，Prakriti的想法对于理解一个人的宪法和指导定制的治疗计划至关重要。本研究提出了一项新颖的努力，为阿育吠陀创建AI聊天机器人，称为“个性化的Prakriti表型聊天机器人”。此聊天机器人使用复杂的自然语言处理（NLP）算法以及阿育吠陀原则，根据人的prakriti表型提供个性化的健康建议。聊天机器人使用机器学习算法来确定Prakriti宪法，通过评估用户输入（例如生理特征，生活方式选择和主观经验）。然后，它提供了与阿育吠陀原则一致的量身定制的饮食，生活方式和治疗建议。通过反馈系统，聊天机器人可以实现正在进行的学习和开发，从而提高了其功效和准确性。创建此类聊天机器人标志着人工智能和常规医学融合中的一个值得注意的进步，为更大的患者基础提供了个性化且易于获得的医疗保健解决方案。这项研究通过讨论了个性化的Prakriti表型聊天机器人的理论基础，技术架构以及可能的后果，为阿育吠陀AI应用领域的未来研究和发展奠定了基础。关键字：电动汽车充电站，Web应用程序，用户界面，管理面板，用户体验，Accessienationyurveda，人工智能（AI），聊天机器人，个性化医疗保健，Prakriti表型，自然语言处理，自然语言处理（NLP）
Tridosha Prakriti在心理健康中的作用
身心之间的关系是阿育吠陀医学中的一个既定概念，在这里，据信三个doshas -vata，pitta和kapha在个人的身心健康中起着至关重要的作用。本研究旨在使用经过验证的Prakriti评估工具（平均年龄为42.5岁）的200名患者的样本中探索Tridosha Prakriti对个人心理健康的作用，并将其与量表测量心理健康相关联。这些发现揭示了prakriti类型与心理健康方面之间的显着关联。与VATA和PITTA类型相比，具有主要Kapha Prakriti的人表现出更高水平的自主权，生活目的，环境掌握，个人成长和积极关系。相反，VATA宪法在健康标记中表现出更大的脆弱性，与焦虑和敏感的气质的描述一致。通过分析这些关系，医疗保健专业人员可能会开发针对与Tridosha失衡有关的社会心理方面的个性化干预措施，最终改善了患者的生活质量。
desh ka prakriti parikshan整体健康...
在Ayush的事工下，Desh Ka Prakriti Parikshan倡议的目的是通过帮助人们了解其独特的Prakriti或Ayurvedic身体类型，将阿育吠陀带到每个人的家门口。以我们尊敬的总理Shri Narendra Modi的愿景以及Ayush国务大臣Shri Prataprao Jadhav的指导，该国家计划由国家印度医学委员会（NCISM）管理，旨在激发印度各地的个人融入Ayurveda的生活方式。参与者将承诺采用更健康的生活方式，并有机会成为制定吉尼斯世界纪录的一部分，其中包括拥有Prakriti证书的人最大的在线相册，是健康运动的最合意的人，以及最大的参与者视频专辑，共享一份广告系列信息。这项运动是您了解您的Prakriti，采用个性化的健康实践并加入全国健康运动的机会。
对Prakriti及其临床概念的批判性分析
prakriti，源自梵文词，意思是“自然”或“宪法”，代表了一个人的自然状态，由其基因组成决定。在阿育吠陀（Ayurveda）是一种古老的印度医学体系，Prakriti是一个基础概念，它决定了一个人的身体，生理和心理特征。这种内在的宪法被认为是在受孕时建立的，并且在整个人的生活中保持不变。[1] Prakriti的概念在阿育吠陀中是关键的，因为它影响了健康，疾病的易感性和对治疗的反应。[2]
聊天机器人已知任何个人prakriti（表型）
摘要：“ Ayurbot”应用程序是一种开创性的工具，旨在根据用户输入来确定个人的阿育吠陀Prakriti（表型），为健康，生活方式和饮食调整提供个性化建议。植根于阿育吠陀的古老智慧，该智慧将Vata，pitta和kapha视为影响一个人的prakriti的主要dosha类型，这是传统知识与现代技术之间的桥梁。Ayurbot的用户界面旨在直观且用户友好，通过全面的问卷调查指导用户，该问卷考虑了其物理属性，行为倾向和其他印度草药指标的各个方面。该问卷对于构成应用程序核心的“ Prakriti确定”模块至关重要。“ Prakriti确定”模块利用复杂的阿育吠陀算法来分析用户响应并准确识别主要的dosha和总体prakriti类型。此分析构成了Ayurbot提供的个性化建议的基础。Ayurbot的关键特征之一是它能够根据用户的Prakriti为健康，生活方式和饮食调整提供量身定制的建议。这些建议来自阿育吠陀知识的丰富存储库，旨在促进整体福祉。Ayurbot的模块化代码库确保可扩展性和可维护性，从而允许无缝更新和增强。这确保了Ayurbot仍然是一种尖端工具，随着技术和印度草药研究的进步，它继续发展。总而言之，“ Ayurbot”的应用代表了古老的智慧和现代技术的融合，使个人通过根据Ayurveda的原则提供个性化的见解和建议来授权个人负责其健康和福祉。
在使用Ayur Prakriti Web门户使用Prakriti评估量表之前，基本上需要培训。用户必须接受培训（CCRAS）B
我非常感谢Bharti博士在CCRAS领导的团队所做的努力，由Sarada Ota博士，Renu Singh博士和Lalita Sharma博士组成，他们在我的指导下白天和晚上在我的指导下塑造了这份文档，并使这一长期的梦想成为现实。我感谢10个中心的所有调查人员，他们帮助了问卷的临床验证。我也感谢来自各个知名机构的著名专家，他们在各种咨询会议上提出了宝贵的建议，以取得富有成果的结果，尤其是浦那的Shashi Kant Sathey博士； Baldev Dhiman教授，V.C。kurukshetra ayush大学；教授kar，ims，bhu;新德里AIIA的Mahesh Vyas教授；帕万教授Godatwar，尼亚，斋浦尔。T. Saketh Ram博士对他在开发PAS（Prakriti评估软件）方面的一贯努力需要高度赞赏。我还要感谢CCRAS的其他官员 - Sunita博士，Shruti博士和V.K.博士Lavaniya不时提供了宝贵的投入，Rakesh Rana和Richa Singhal博士提供了统计支持。
比较年轻人对Prakriti/身体宪法的问卷和基于临床医生的评估：一项观察性研究
摘要背景：阿育吠陀强调了一种基于Prakriti（身体宪法）评估的个性化医学方法，该方法涉及形态学观察和生理，行为和心理属性的详细历史。在阿育吠陀研究中，CSIR（Q1）和CCRA（Q2）开发了两份常用的Prakriti问卷。这些问卷假定具有相似的预测能力，但是没有研究将它们与基于临床医生的Prakriti评估方法进行了比较，以适合临床环境。这项研究旨在将Q1，Q2及其一致水平与基于临床医生的Prakriti评估（CPA）方法进行比较。方法：这项观察性研究是从2022年7月至2023年1月进行的，涉及两名年龄在18-35岁之间的成年人。在获得书面知情同意书后，使用Q1，Q2和CPA方法评估了所有参与者的Prakriti。结果：在138名参与者中，有67％是女性。男性和女性的平均±SD年龄分别为27.80±4.43和26.58±4.56。混合的prakriti类型比参与者中的主要类型更为普遍。CPA方法基本上与Q1（Cohen's Kappa = 0.75）一致，并且中度同意Q2（Cohen's Kappa = 0.59）。Q1和Q2的正预测值范围分别为（46.2-100％）和（48-100％）。结论：Q1和Q2与CPA方法一致，Q1显示更好的一致性。需要进一步的研究，包括其他问卷来验证结果。关键字：阿育吠陀，个性化医学，prakriti，问卷调查