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医疗保健领域的人工智能
医疗保健系统在确保人们的健康方面发挥着至关重要的作用。建立准确的诊断是这一过程的重要组成部分。由于消息来源强调误诊和漏诊是一个常见问题，因此必须寻求解决方案。诊断错误在急诊室很常见，急诊室被认为是一个压力很大的工作环境。当今的行业被迫应对快速变化的技术进步，这些进步导致系统、产品和服务的重塑。人工智能 (AI) 就是这样一种技术，它可以作为诊断问题的解决方案，但伴随着技术、道德和法律挑战。因此，本论文旨在研究人工智能如何影响诊断的准确性，以及它在医疗保健中的整合与技术、道德和法律方面的关系。本论文从文献综述开始，文献综述作为理论基础，并允许形成概念框架。概念框架用于选择受访者，结果对教授、研究人员、医生和政治家进行了 12 次采访。此外，还进行了一项调查，以获取公众对此事的看法。研究结果表明，人工智能已经足够成熟，能够做出比医生更准确的诊断，并以行政任务的形式减轻医务人员的负担。一个障碍是可用的数据不完整，因为法律阻碍了患者数据的共享。此外，人工智能算法必须适合所有社会少数群体，并且不能表现出种族歧视。欧洲人工智能联盟于 2018 年成立，旨在控制该技术。可以在国家和地区层面制定类似的举措，以保持对其正确使用的某种形式的控制。
医疗保健领域人工智能的可解释性
摘要背景：在人工智能 (AI) 应用于医疗保健领域时，可解释性是最受争议的话题之一。尽管人工智能驱动的系统已被证明在某些分析任务中表现优于人类，但缺乏可解释性仍然引发批评。然而，可解释性不是一个纯粹的技术问题，相反，它引发了一系列需要彻底探索的医学、法律、伦理和社会问题。本文对可解释性在医学人工智能中的作用进行了全面评估，并对可解释性对于将人工智能驱动的工具应用于临床实践的意义进行了伦理评估。方法：以基于人工智能的临床决策支持系统为例，我们采用多学科方法从技术、法律、医学和患者的角度分析了可解释性对医学人工智能的相关性。基于这一概念分析的结果，我们随后进行了伦理评估，使用 Beauchamp 和 Childress 的“生物医学伦理原则”（自主、仁慈、不伤害和正义）作为分析框架，以确定医疗 AI 中可解释性的必要性。结果：每个领域都强调了一组不同的核心考虑因素和价值观，这些因素与理解可解释性在临床实践中的作用有关。从技术角度来看，可解释性必须从如何实现和从发展角度来看有什么好处两个方面来考虑。从法律角度来看，我们将知情同意、医疗器械认证和批准以及责任确定为可解释性的核心接触点。医学和患者的观点都强调了考虑人类行为者和医疗 AI 之间相互作用的重要性。我们得出的结论是，在临床决策支持系统中忽略可解释性会对医学的核心伦理价值观构成威胁，并可能对个人和公共健康产生不利影响。结论：为了确保医疗 AI 兑现其承诺，需要让开发人员、医疗保健专业人员和立法者意识到医疗 AI 中不透明算法的挑战和局限性，并促进多学科合作。关键词：人工智能、机器学习、可解释性、可解释性、临床决策支持
非小细胞肺癌中免疫疗法耐药性的生物标志物
患有癌症或造血细胞移植（HCT）的儿童经常需要ICU护理。我们使用医疗保健成本和利用项目的州州住院数据库进行了回顾性队列研究。我们包括<18岁的儿童接受肿瘤学或HCT诊断，并使用ICD-9-CM和ICD-10-CM代码来识别诊断，合并症和器官失败。我们使用了广义的线性泊松回归和Cuzick的趋势测试来评估2001 - 2019年的变化。在2,157,991个儿科住院入院中，肿瘤患者中有3.9％（n = 82,988），HCT患者为0.3％（n = 7,381）。ICU入院患病率从2001年的13.6％上升到2019年的14.4％，肿瘤学入院率从23.9％下降到19.5％，HCT入院。在2001年至2019年之间，ICU患者慢性非肿瘤合并症的患病率从44.3％增加到69.1％（RR 1.60 [95％CI 1.46-1.66]），从41.4％至41.4％至81.5％（RR 1.94 [RR 1.94 [RR 1.94 [95％CI 1.61-1.61-34）多发性器官功能障碍综合征的风险三倍以上（9.5％至33.3％； RR 3.52 [95％CI 2.97-4.18]）和HCT（12.4％至39.7％； RR 3.20 [95％CI 2.09-4.89]）患者。ICU急性髓样白血病（AML）（14.6％至8.5％）和与肿瘤学相关的HCT（15.5％至9.2％）的ICU患者的死亡率最大。重症儿科肿瘤学和HCT患者越来越复杂，慢性合并症和器官衰竭的患病率更高，但死亡率并未增加。儿科ICU可能需要增加财务和助力支持以照顾这些患者。
2024-2025职业发展规划
职业发展计划立法，修订自 2024 年 7 月 1 日起生效，北卡罗来纳州法律要求所有八年级学生在升入九年级之前完成职业发展计划。该计划将在学生升入十一年级之前在十年级进行修订。通过职业技术教育和学生服务的努力，职业探索和发展平台 MajorClarity 自 2019 年以来一直在使用。CCS 将继续使用 MajorClarity 作为满足法律要求的手段。预计 5-12 年级的学生在整个学年内都能继续访问并在 MajorClarity 平台上工作。将特别关注八年级，以确保所有职业发展计划都得到忠实完成。请参阅以下针对八年级学生实施的时间表：
AI和Human-AI互动医学和医疗保健
“ AI的准确而复杂的图片（与其流行的描述竞争）在开始时，由于难以钉住人工智能的精确定义而受到阻碍。……奇怪的是，缺乏精确的，普遍接受的人工智能定义可能帮助该领域以不断加剧的速度发展，开花和前进。AI的从业人员，研究人员和开发人员的指导下是一种粗略的方向感，并且必须“继续下去”。尽管如此，定义仍然很重要，而尼尔斯·尼尔森（Nils J. Nilsson）提供了一个有用的定义：“人工智能是致力于使机器变得聪明的活动，而智能是使实体能够在其环境中适当和远见的质量。” [1]” [2]
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路易斯安那州的医疗保健和兽医途径为顶级大学和Tops技术文凭的高中生提供了一个计划。通过实践项目和与行业专业人员的互动，课程使学生准备参加现代和未来的工作竞争。学生了解基本的茎实践以及医学或兽医领域的职业。学生练习关键技能，例如团队合作，口头和书面技术沟通，发展职业道德实践，这些实践在掌握内容知识的同时反映了专业的职业习惯。学生接触到一系列职业，使他们能够在高级学位上看到仅在学校就业的机会。
人工智能在医疗保健中的应用
摘要：本研究彻底回顾了人工智能（AI）在医疗保健中的应用状态，有关不同疾病类型的AI使用趋势，这些疾病类型和问题妨碍了他们的进一步进展。该研究通过通过PubMed数据库找到有关医疗保健中AI的相关当前文章，使用了文献综述和数据分析。这项工作分析了AI在癌症，心血管疾病和神经系统疾病以及医疗保健现实部署中的瓶颈中的使用。研究结果表明，尽管AI证明了提高诊断精度的潜力，但与数据隐私，道德考虑和模型解释性有关的几个障碍仍然存在。总而言之，本综述对医疗保健中AI应用的当前状态进行了评估，并确定了需要进一步调查的关键领域。通过解决这些挑战，可以更有效地开发和广泛地实施未来的创新，最终有助于AI驱动的医疗保健解决方案的进步和优化。
职业 - 探索和技能 - 训练 - 使用虚拟现实 -
对大脑的基于工作的学习●在一项研究中，“ VR增强了局部相互作用，激活了功能模块之间的更健壮和广泛的途径，并改善了全球整合，全球隔离和同时的局部隔离”*●“虚拟现实（VR）模拟了一个人工感觉世界，在该世界中，用户可以与各种虚拟项目和环境进行交互，并成为一种集成的刺激，尤其是在皮质系统中……。这种灵活，沉浸式和用户友好的交互技术可以改善认知和记忆功能……●通过激活神经可塑性来实现这种功能改进，这是Cortex编码体验并学习新行为并响应环境变化的新行为的过程“…