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内容 - Argentina.gob.ar
通过分类和常规评分标准对拉丁美洲生物剂量网络（LBDNET）进行比对练习评估。开发一种新的统计数据分析方法 Di Giorgio，M.； Vallerga，M.B.；拉德尔，A.； Taja，M.R.； Seoane，A.；卡住的奥利维拉（M.）；瓦尔迪维亚，P.；加西亚·利马，O.；拉马德里德，A.；冈萨雷斯·梅萨，J.；罗斯玛丽·阿吉莱拉，I.；曼迪娜·卡多佐，T.；勇士卡瓦哈尔，C.；阿尔塞奥·马尔多纳多，C.；斯宾诺莎，M.；马丁内斯·洛佩兹，W.；迪托马索，M.；巴克，F.；罗伊，L.；劳埃德，D.； Lindholm，C.和Romm，H.477
数据集成平台简介（DIP）问答
DIP团队具有技术专长，以支持是否需要解决特定要点。参与者应继续通过现有渠道参与该计划。请通过电子邮件发送给计划派对协调员（PPC）团队，通过ppc@mhhsprogramme.co.uk提出问题。PPC团队将分类任何与DIP相关的查询，并且Avanade团队可以支持任何技术查询。参与者还可以参考将创建以支持此类查询（例如连接文档守则）的相关文物。相关文档将发布在协作基础的DIP页面上，供参与者访问。此页面在协作基地的导航栏中的“程序信息”下。如果您正在努力访问协作基础，请给PPC团队发送电子邮件。
优质护理、优秀人才、优秀合作伙伴：我们的战略，2024-29
到 2029 年，我们的紧急行动中心 (EOC) 和 111 紧急护理服务的工作人员将拥有优化的综合工作方式。通过我们的远程护理中心，多专业临床团队将与所有合作伙伴协同工作，我们的患者将获得无缝、安全、个性化和有效的协调护理。无论患者如何联系我们，我们都将确保最合适的分诊、评估和响应，让人们第一次就得到正确的护理。我们将支持患者和合作伙伴，确保我们减少延误并改善及时服务和出院，包括通过我们的非紧急患者运输服务 (PTS)。
新加坡——政府主导医疗保健领域人工智能方法
数据和人工智能治理 2011 年，卫生部和 IHiS 开始推出国家电子健康记录 (NEHR)。该系统收集不同医疗机构的健康记录，归卫生部所有。新加坡人可以通过数字健康门户 HealthHub 访问自己的记录。除了健康记录，HealthHub 还可用于访问服务，第三方健身追踪器可连接到 HealthHub。卫生部和 IHiS 正在专门为医疗保健行业开发人工智能治理框架。新加坡还通过世界卫生组织积极参与全球人工智能标准化评估的发展，以用于健康、诊断、分诊和治疗决策。
强化 DSS 重点：- 合作是关键
年度外国所有权控制或影响会议已延长至第二天，以接触关键设施安全官员。我们的分诊外展计划侧重于可能没有全职安全人员的小型设施。我们的人员安全管理办公室 - 行业，积极参与网络研讨会和其他活动，以确保行业了解政策或程序的变化如何影响他们。我们安全卓越发展中心的团队开发了 FSO 工具包，让 FSO 能够随时获得所需的关键信息。这些例子表明了我们对合作伙伴关系的承诺，并确保行业拥有成功所需的工具和信息。
授权牙科公共卫生：利用人工智能改善口腔医疗保健访问和结果
地理障碍通常会限制获得牙科护理的机会，尤其是在农村或服务不足的社区中。AI驱动的平台可以通过远程牙科促进远程咨询和诊断，使患者能够实际上与牙医联系。这些平台可以利用AI驱动的图像分析工具根据患者上传的照片或视频来评估口腔健康[4]。虽然不能替代面对面的考试，但是这些技术可以作为分类和早期干预的有价值的筛选工具，尤其是针对紧急牙科需求。此外，AI驱动的可穿戴设备或智能手机应用程序可用于远程患者监测，跟踪口腔卫生程序以及确定需要亲自评估的潜在问题[5]。
创伤性脑损伤：当代挑战和进步途径
创伤性脑损伤（TBI）仍然是全球死亡和残疾的主要原因，其发病率正在增加。仅在美国（美国），每年有超过200万个急诊科（ED）访问，22万次住院和64,000人死亡中心，以疾病控制和预防估计中心估计[1]。最近的大型多中心研究表明，估计有10％的中度至重度TBI患者在6个月内死亡，而另外20％的患者完全依赖于护理的各个方面[2]。在轻度TBI中，30-56％的人在伤害后6-12个月没有回收到其功能基线[3，4]。已建立了临床诊断的可接受的标准，通常由头部外力创伤组成，导致意识的改变至少会改变[5]。生物力学负载类型的闭合头部损伤类型包括撞击（脑实质与颅穹顶直接碰撞，例如coupy-contreconcoup），冲动（惯性力（惯性力）（惯性力在翻译或旋转期间作用在脑组织上压碎伤害）[6]。穿透性和爆炸型伤害带来了其他挑战和管理考虑。表现症状通常在类型和严重程度上是异质的，范围从轻度的障碍后症状到局灶性神经系统作用，闭塞，昏迷和死亡。迅速诊断TBI对于临床治疗途径的分类至关重要，需要了解最新的诊断方法和工具。在过去的十年中，分类，治疗，诊断和预后的显着进步已经提高了人们对护理中当代差距及其解决方案的理解。迅速评估临床体征和结构性伤害对救生护理的重要性不能被夸大。Major创伤中心公认的当代框架包括呈现格拉斯哥昏迷量表（GCS）评分，以快速评估潜在的神经系统妥协，而头部计算机断层扫描（CT）扫描作为创伤性内部病理学定位的金标准[7 - 9]；结合实验室和辅助临床数据，GC和CT发现构成了TBI诊断，严重性分类和分类至当前临床范式内的护理水平。TBI诊断中的挑战包括表现和资源因素。表现症状可能有很大差异，并且可能会被基线神经系统或心理健康状况，年龄，病史和脆弱，随之而来的药物以及药物使用或中毒混淆。此外，对精确TBI严重性分类的挑战包括创伤性颅内病变类型的异质性，共存的多症创伤和不断发展的继发性伤害。基于模态，病变类型，位置和体积的神经成像评估的经过验证的框架的整合是改善TBI严重性分类系统的基础[10，11]。磁共振成像（MRI）对小挫伤和轴突损伤更为敏感（在CT上不容易看到），并且已证明可以识别27％的
香港基于人工智能的数字化乳腺摄影乳腺癌计算机辅助诊断
本研究新增的知识 • 阈值分数为 30，市售的基于人工智能的计算机辅助诊断 (AI-CAD) 程序在有症状的情况下通过数字乳房 X 线摄影检测乳腺癌具有高灵敏度和特异性，可提供有价值的诊断辅助。 • AI-CAD 的性能因乳腺癌的放射病理学特征而异。值得注意的是，该程序在检测表现出结构扭曲的乳腺癌方面表现出了良好的准确性，这仍然是一个诊断挑战。 • 观察到的 AI-CAD 的局限性，例如强调表现为大肿块或表现出乳头回缩的癌症以及无法与先前的研究进行比较，凸显了对在有症状的诊所中单独使用 AI 进行分类的担忧。
我们的战略 - NET
全国紧急护理的重新设计加强了我们与所有地区卫生委员会的合作。这种重新设计支持那些考虑在病情不危及生命的急诊科 (A&E) 就诊的人，帮助他们在安全和适当的情况下获得当地服务和替代护理。我们临床分诊的高质量和一致性使更多人无需去急诊科即可获得紧急护理。我们与流程导航中心 (FNC) 的同事密切合作，在过去两年中，我们仅此一项服务就接到了超过一百万个电话，其中 60% 的人能够通过 NHS 24 获得不同的结果。