XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search SystemSpecialties
COVID-19
1 Department of Environmental Medicine and Public Health, Icahn School of Medicine at Mount Sinai, New York, NY, USA 2 Department of Medical and Surgical Specialties, Radiological Sciences and Public Health, University of Brescia, Brescia, Italy 3 Leibniz Research Centre for Working Environment and Human Factors, Dortmund, Germany 4 Department of Molecular and Translational Medicine, University of Brescia, Brescia, Italy 5 Department of神经科学，神经放射学部门，助理Cremona。6意大利布雷西亚的助理SPEDALI民间医院7精神病学系，伊卡尼医学院，西奈山，纽约，纽约，纽约州，纽约州，美国8号诊断，分子和介入放射学系，伊卡恩医学院，美国纽约州纽约州纽约州纽约州纽约州纽约州纽约州纽约市的伊卡尼大学9号工程，美国纽约州纽约州纽约市9号，弗里斯特·斯蒂姆（Robert Snoveriam Snoveriam Semberiam），弗拉巴里，弗拉姆河畔弗里斯特大学，美国佛罗里达州
前5名COVID-19-mRNA疫苗收获OB/GYN专家...
2母胎胎医学协会（SMFM）是由经过高级培训的OBGYN组成的专业社会，专注于高风险的怀孕和状况。3美国生殖医学学会（ASRM）是由经过高级培训和专注于不孕症的OBGYN组成的专业学会。4母乳喂养医学学院（ABM）是一个全球的医生社区，具有不同背景和专业的医生社区，创建了专家和倡导者网络，以推动母乳喂养医学前进。
癌症免疫治疗会议用户指南
我们更新后的会议议程将概述免疫疗法，重点关注免疫介导毒性的识别和管理。会议将重点关注临床，旨在为与会代表提供可在日常实践中使用的实用指导。因此，会议将对参与癌症治疗的医疗保健专业人员（包括从事肿瘤科、急诊科、急诊科、医学专科和全科的医生、护士、药剂师和医师助理）具有重要意义。
CACI 重视退伍军人 您是否知道我们超过 38% 的员工都是退伍军人或国民警卫队和预备役成员？
要申请本传单下面列出的任何职位，请访问此链接 http://adtrk.tw/iHQTC，并在关键字搜索框中输入该职位相关的职位申请编号。我们已包含与我们的物流机会相符的军事职业专长、等级和技能代码：陆军：92 和 88 系列 │ 海军：LS │ 海军陆战队：04 和 30 系列 │ 空军：2G/2R/2S/2T/21RX
主题：实施 MEDIC-X 政策并实施所有空军医疗
MEDIC-X 课程和培训符合美国卫生局局长的战略计划，即建立一支标准化的医疗队伍，该队伍具备所有医学专业所需的广泛技能，以在有争议的环境中增强和改善患者护理结果。所有空军医务人员都可以通过安全的 MEDIC-X 知识交换 (KX) 网站 https://kx.health.mil/kj/kx2/MedicX/Pages/home.aspx 访问其他视频培训。
我们到2030年的策略
st托马斯医院（Div> ST THOMAS）占据了威斯敏斯特桥（Westminster Bridge）的一个突出地点，在议会对面。医院提供了一系列紧急和急诊护理，包括该国最繁忙的急诊部门之一。现场的各种专业包括心血管，呼吸道，孕妇和妇女护理，老年护理，胃肠道服务，整形手术和眼科。该网站托管高级诊断服务，支持多样化的临床和研究服务。
01-04 2024年12月4日│
参与者是一系列定量方法，这些定量方法经常用于辐射肿瘤学研究，在某些情况下是临床决策支持工具。辐射肿瘤学可能是医学专业中最扎实的定量基础。与其他专业一样，随机对照试验的结果构成了基于证据的治疗指南的基础；但是，此外，预后和预测模型为案件个性化管理提供了临床决策支持。•正常的辐射生物效应模型
医疗保健中的人工智能：2023 年回顾
背景：我们在医疗保健领域经历的与 AI 相关出版物的信息流行病是无与伦比的。围绕快速发展的 AI 在医疗保健应用中的采用所带来的兴奋和恐惧构成了真正的挑战。从已发表的研究中进行协作学习是了解该领域相关机遇和挑战的最佳方式之一。为了深入了解该领域的最新发展，我们对 2023 年发表的医疗保健研究文章中的 AI 进行了定量和定性审查。方法：我们使用术语“机器学习”或“人工智能”和“2023”在 PubMed 上进行搜索，仅限于截至 2023 年 12 月 31 日至 2024 年 1 月 1 日的英语和人类受试者研究。利用基于深度学习的方法，我们评估了出版物的成熟度。随后，我们手动注释了已确定的成熟文章的医疗保健专业、所用数据和所采用的模型。随后，进行了实证数据分析以阐明趋势和统计数据。同样，我们对 2023 年基于大型语言模型 (LLM) 的出版物进行了搜索。结果：我们的 PubMed 搜索产生了 23,306 篇文章，其中 1,612 篇被归类为成熟文章。排除后，选择了 1,226 篇文章进行最终分析。其中，来自影像专业的文章数量最多 (483)，其次是胃肠病学 (86) 和眼科学 (78)。数据类型分析显示，图像数据占主导地位，占出版物总数的 75.2%，其次是表格数据 (12.9%) 和文本数据 (11.6%)。深度学习模型被广泛使用，占所用模型的 59.8%。对于 LLM 相关的出版物，在排除后，584 篇出版物最终被归类到 26 个不同的医疗专业，并用于进一步分析。大型语言模型 (LLM) 的使用率在一般医疗专业中最高，为 20.1%，其次是外科，为 8.5%。结论：放射学、胃肠病学和心脏病学等基于图像的医疗专业多年来一直主导着医疗研究领域的 AI。未来，我们可能会看到其他医疗专业，包括教育和医疗行政领域