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智能医疗保健中的网络物理安全-IJRPR
但是，智能医疗保健中的网络物理整合既引入了收益又挑战。医疗设备的无缝连接增强了互操作性并自动化医疗工作流程，从而提高了诊断和治疗计划的精度[3]。医师可以从多个来源访问实时患者数据，从而实现更明智的决策。此外，基于连续监测的预测分析可以帮助早期疾病检测和个性化治疗方案[4]。尽管有这些优势，但在医疗保健中将网络物理系统整合起来仍然暴露了关键脆弱性。网络威胁，例如勒索软件，未经授权的数据访问和设备操纵会破坏医疗保健服务并损害患者安全[5]。物联网设备的异质性，结合其广泛的数据交换，构成了复杂的安全挑战，包括设备身份验证，数据加密和调节依从性[6]。因此，尽管IoT驱动的医疗保健提供了变革性的好处，但它也需要采取强大的网络安全措施来减轻风险并确保患者安全。
在印度中部的区域高级医疗机构的基孔肯雅病毒的分子键入：一项为期三年的前瞻性研究
系统发育分析表明，循环菌株属于东南部 - 非洲（ECSA）基因型内的一个进化枝。通过将这些菌株与先前报道的印度序列进行比较，我们确定了E1区域中的显着突变，例如S72N，K211E，M269V，D284E，D284E，A315V和I317V，以前从印度中部和新德里发现了菌株。突变，例如M31i，I54V和S105T以及先前在印度报道的A226V突变，这表明我们地区当前循环的CHIKV菌株主要通过AEDES AEGYPTI传播。相反，在2014年之前在非结构区域中观察到的突变，例如NSP2-E145D和NSP3-V376T，在我们的分离株中重新出现。这些发现增强了我们对Chikv遗传多样性的理解，描述了当地Chikv进化枝的演变及其对印度中部地区流行病学和公共卫生的影响。
医疗保健中的分数AI的150 AI用例
AI可以重塑医疗保健提供者如何提供护理，提供高级临床决策支持，提高运营效率并提高患者参与度。通过协助医生诊断复杂的条件到自动化行政工作流程，AI可以帮助提供者优化医疗和业务运营。此外，AI驱动的患者监测，放射学和手术辅助工具可以增强护理和安全性。本节重点介绍了AI对提供商生态系统的潜在影响。
医疗科学周2025年 - 3月10日至16日
实验室科学 - 进行测试以诊断癌症和感染等疾病。医学物理学 - 开发MRI和CT扫描等成像技术。临床工程 - 设计和维护用于患者护理的医疗设备。生理科学 - 研究不同人体系统的功能，包括心脏病学，听力学和呼吸医学。基因组学和生物信息学 - 使用DNA和数据来理解和治疗遗传条件。
虚拟现实作为可能的老年护理技术
虚拟现实（VR）是一种可以将其定义为“三维计算机生成的模拟环境，它试图复制现实世界或想象中的环境和互动，从而支持工作，教育，娱乐和健康”（Abbas等，2023，第7页）。在以医疗保健为中心的系统评价（Abbas等，2023）中出现了这种相对广泛的定义，这是本研究文章的领域，但在整个文献中都使用了其他定义（例如，请参见Burdea和Coiffet，2003; Furht，2008; Heim，2008; Heim，2008; Heim，1993; Heim; Heim; Heim; 1993; 1993; Steuuer，2000年）。vr可以是非剥皮或沉浸式的（Hamad and Jia，2022; Wohlgenannt等，2020），前者以围绕用户的筛选形式（Rahouti等，2021），而后者通过使用（HMDS）（HMDS）的使用，而后者是
过敏原免疫疗法中的中心护理（PCC）：ARIA- ...
缩写：ACT，哮喘控制测试； AIT，过敏原免疫疗法；芳香，过敏性鼻炎及其对哮喘的影响； aze，氮杂 - 氟替卡酮鼻内配方；最好的，生物标志物，终点和其他工具； BP，最佳实践；克拉，控制过敏性鼻炎和哮喘检测； CI，置信区间； CSM，症状总和评分； Eaaci，欧洲过敏和临床免疫学学院； e-csms，电子 - eria-eaaci过敏的症状 - 药物评分；电子dasthma，电子每日哮喘控制评分； EMA，欧洲药品局； FDA，食品和药物管理局； Feno，分数呼出的一氧化氮； FMI，芬兰气象学院； GDPR，一般数据保护法规； inah，鼻内抗组胺药； INC，鼻内皮质类固醇； IQR，四分位数范围； Mask-air®，移动气道哨兵网络用于气道疾病； MDR，医疗设备调节；中，最小的重要差异； OAH，口服抗组胺药； OCS，口服皮质类固醇；经合组织，经济协调与发展组织； PCC，以人为本的护理；粉，空气污染对哮喘和鼻炎的影响； Pro，患者报告的结果；舞会，患者报告的结局指标； RCT，随机对照试验； RWD，现实世界数据；短信，症状分数； TF，工作队； VAS，视觉模拟量表； WAO，世界过敏组织； WPAI + CIQ：AS工作效率和活动障碍问卷以及课堂障碍问卷：过敏性。
医疗保健工人的症状，病毒学和免疫力
防止感染传播的策略包括社会疏远和疫苗的开发。这些需要对疾病的详细了解。关于Covid-19有一些基本问题，我们迫切需要答案，包括：1。Covid-19在感染期间或呈阳性的covid-19测试多久出现，而没有任何疾病迹象？2。我们可以可靠地测试感染或通过血液检查疫苗接种后对COVID-19的免疫力吗？3。感染后多长时间会持续多久？要回答这些问题，我们需要了解Covid-19症状，感染的签名测试和免疫测试的联系。研究人员将在2020年4月开始在布里斯托尔皇家医院急诊室的医生和护士中研究所有这些事情。
troponin平台的护理
普通的英语摘要背景和研究旨在测量血液中的心脏生物标志物（尤其是肌钙蛋白），以帮助诊断心脏病发作（心肌梗塞）。首先测量肌钙蛋白的浓度足够低，则可以安全放出大部分胸痛患者，这可以通过护理点测试来加快。PSYROS诊断正在开发一个护理点的血液测试平台，该平台将基于一种使用单分子计数的新技术来快速测量肌钙蛋白。单个肌钙蛋白分子用光活性试剂标记，然后在荧光传感器表面捕获。一旦结合，用光将每个分子周围的荧光进行激活，从而可以计数单分子。作为产品开发过程的一部分，至关重要的是，必须访问新鲜的全血患者样品，以验证该测试是否能够很好地工作，然后才能进行全面的临床研究以进行监管批准。作为开发过程的一部分，也必须确认血液血细胞比容的变化（血液中红细胞的百分比）不会影响正在进行的肌钙蛋白测量。
可再现的医疗保健生成AI评估
背景和意义生成AI（GAI）系统正在为广泛的医疗保健用例部署，包括临床决策支持，行政任务，医学教育和医学研究应用程序[1]。虽然GAI技术提供了有前途的能力，但它们在医疗保健中的利用带来了重大风险，对患者的安全产生了影响[2-3]。为了实际解决安全问题，同时保持GAI在医疗保健中的益处，技术方法已经发展到了使用独立的大语言模型（LLMS）以将控制和护栏纳入复杂，可验证的系统中。检索功能生成（RAG）代表一种这样的方法，通过将策划内容的响应扎根[4-5]，从而在医疗保健实施中提供了有希望的降低风险。通过这种体系结构，与独立的LLM相比，索引基于证据的来源时，抹布系统可以减少幻觉和不准确的产出，从而证明了事实，完整性和引文准确性的提高[4-5]。尽管如此，幻觉 - 模型输出内容缺乏事实基础或与已建立的证据相矛盾的发生的情况非常具有挑战性，可以完全挑战，而不会损害整体绩效[6-7]。即使有了这些建筑改进，可靠评估方法的实际应用对于量化临床使用中的潜在风险仍然至关重要。医疗保健GAI系统的评估方法在方法论和严格方面差异很大。尽管文本复杂度量（例如BLEU，Rouge和Helm）和传统的统计措施已被广泛用于评估LLM生成的文本的质量[8-13]，但这些指标主要衡量与参考的文本重叠程度，并不能完全捕获开放式，创造性的输出可以产生llms的创作能力。生成模型可以使用与参考有很大不同的措辞或结构正确传达信息，或者它们可以自信地提供合理的声音，但实际上是不正确的细节。因此，单独的文本比较指标无法充分评估LLM的自由形式反应在临床上是否准确，也无法可靠地评估医疗保健环境中的有用性[14]。这一限制促使人们广泛采用了人类评估方法，如Chow Tam对142项研究的荟萃分析所证明的那样，采用人类评估者评估临床适当性[11]。对研究医疗保健中的破布实施的37项研究的系统评价确定了人类和自动化方法的关键评估维度，包括准确性/正确性，完整性，忠诚/一致性，相关性和流利性[7]。随后对2018 - 2024年人类评估研究的综述确定了评估医疗保健LLM的安全性，可靠性和有效性的关键主题[11]。这些基本评估维度是通过在成对人类评估方法中检查了九个特定方面的前面工作，包括准确性，正确性，适当性和安全性[15]。WEI对评估GAI对临床问题的反应的医学专业人员的系统评价和荟萃分析[12]表明，尽管准确性和正确性是一致的主题，但测量方法在不同的Likert量表和评分系统中都有不同。尽管为医疗保健中GAI工具的人体评估维度而出现了共同的主题，但特定定义，实施方法和评分方法仍存在显着差异。这种方法学变化给寻求清晰的操作模型评估和监视GAI Systems