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败血症治疗人工智能临床医生案例研究
摘要 目的 在基于人工智能 (AI) 的临床决策支持系统进行临床部署和获得监管部门批准之前，建立对该系统安全性的信心对于提高自主性至关重要。在此，我们对 AI Clinician 进行了安全保障，AI Clinician 是一个之前发布的基于强化学习的脓毒症治疗推荐系统。 方法 作为安全保障的一部分，我们根据临床专家意见和现有文献定义了脓毒症复苏中的四种临床危害。然后，我们确定了一组不安全的场景，旨在限制 AI 代理的行动空间，以降低做出危险决策的可能性。 结果 使用重症监护医学信息集市 (MIMIC-III) 数据库的一个子集，我们证明，在我们预定义的四种临床场景中的三种中，我们之前发布的“AI 临床医生”推荐的危险决策比人类临床医生少，而在第四种场景中差异并不具有统计学意义。然后，我们修改了奖励函数以满足我们的安全约束并训练了一个新的 AI Clinician 代理。重新训练的模型显示出增强的安全性，而不会对模型性能产生负面影响。讨论虽然数据中缺少一些背景患者信息可能会促使人类临床医生采取危险行动，但数据经过精心策划，以限制这种混杂因素的影响。结论这些进展为基于人工智能的临床系统的系统安全保障提供了一个用例，可以生成明确的安全证据，这些证据可以复制到其他人工智能应用或其他临床环境中，并为医疗器械监管机构提供信息。
临床医生的人工智能 (AI) 指南
人工智能 (AI) 是医疗保健领域已经出现的未来。尽管人工智能有可能成为初级保健的变革力量，但大多数初级保健提供者 (PCP) 并不知道人工智能是什么，不知道人工智能将如何影响他们及其患者，也不知道人工智能的主要局限性和道德陷阱是什么。本文是一份面向一线 PCP 的医疗保健 AI 入门指南。初级保健是医疗保健金字塔底层的主导力量，与医疗系统的每个部分都紧密相连，与患者和社区关系密切，是最适合引领医疗保健 AI 革命的专业。PCP 可以通过与技术人员合作来推动医疗保健 AI 的发展，以确保 AI 用例具有相关性且以人为本，将质量改进方法应用于医疗保健 AI 实施，并倡导包容性和道德的 AI，以对抗而不是加剧健康不平等。 （J Am Board Fam Med 2022；35：175–184。）
眼睛和心脏：临床医生应该知道
抽象的眼睛容易受到各种形式的苦难，要么是原发性眼疾病的表现，要么是全身性疾病的一部分，包括心血管系统。彻底的心血管检查应包括简短的眼部评估。高血压和糖尿病将出现视网膜病变和血脂异常。多系统自身免疫性疾病，例如Graves疾病，类风湿关节炎和结节疾病，分别将分别患有伴有性疾病。肌无力重症疗法，虽然主要是神经肌肉疾病，但却表现出可疲劳的ptosis，并且与Takotsubo心肌病和巨型细胞心肌炎有关。结缔组织疾病（例如Marfan综合征）通常会出现主动脉根部扩张，这将与易伦蒂斯和近视相关。威尔逊氏病与心律不齐和心肌病有关，通常会出现特征性的kayser-fleischer环。稀有疾病，例如法布里疾病，将伴随着眼球症状，例如角膜角膜菌和心脏表现，包括心脏肥大和心律不齐。本评论检查了眼睛与心血管系统之间的相互作用，并强调使用常规和新兴工具来改善患者的诊断，管理和预后。
SDA网络研讨会系列2024：执业临床医生
1。与新的可用软件进行比较和对比常用的食物数据库，EIR功能以及运动中的应用。2。了解不同F OOD数据库和应用的优点和劣势。3。确定并应用重要的咨询技能和方式，以与ED Space的运动员合作的运动营养师
临床医生的人工智能 (AI) 指南
人工智能 (AI) 是医疗保健领域已经出现的未来。尽管人工智能有可能成为初级保健的变革力量，但大多数初级保健提供者 (PCP) 并不知道人工智能是什么，不知道人工智能将如何影响他们及其患者，也不知道人工智能的主要局限性和道德陷阱是什么。本文是医疗保健 AI 的初学者指南，专为一线 PCP 编写。初级保健是医疗保健金字塔底层的主导力量，与医疗系统的每个部分都具有无与伦比的互联性，与患者和社区有着深厚的关系，是引领医疗保健 AI 革命最适合的专业。PCP 可以通过与技术人员合作来推进医疗保健 AI，以确保 AI 用例具有相关性且以人为本，将质量改进方法应用于医疗保健 AI 实施，并倡导包容性和道德性的 AI，以对抗而不是加剧健康不平等。( J Am Board Fam Med 2022;35:175–184.)
创伤后应激障碍的临床医生治疗选择
西里尔和Methodius大学，位于北马其顿共和国斯科普里的斯科普里； 35大学临床医院莫斯塔尔，莫斯塔尔，波斯尼亚和黑塞哥维那精神病学诊所； 36社区心理健康中心，卫生中心Prijedor，Prijedor，Bosnia和Herzegovina； 37 Campania大学精神病学系“ L. Vanvitelli”，意大利那不勒斯； 38 Cagliari大学和精神病学院，精神病学部分，医学科学与公共卫生系，大学医院，意大利卡利亚里大学； 39拉脱维亚里加，里加精神病学和纳学中心，里加·斯特拉迪大学的精神病学和纳学系； 40 Abarbanel心理健康中心，以色列特拉维夫； 41心理健康，医学心理学和心理治疗系，摩尔多瓦共和国摩尔多瓦共和国医学院医学院医学院，摩尔多瓦，摩尔多瓦； 42罗马尼亚克鲁伊·纳波卡（Cluj-Napoca）的Iuliu Hatieganu医学与药房大学； 43捷克西亚克莱卡尼国家心理健康研究所临床部；捷克共和国布拉格查尔斯大学第三校医学院44；匈牙利布达佩斯的45塞梅尔威大学； 46斯洛文尼亚卢布尔雅那大学精神病学诊所； 47立陶宛健康科学大学Kaunas医院的精神病诊所，立陶宛Kaunas； 48特殊精神病医院科托尔，西里尔和Methodius大学，位于北马其顿共和国斯科普里的斯科普里； 35大学临床医院莫斯塔尔，莫斯塔尔，波斯尼亚和黑塞哥维那精神病学诊所； 36社区心理健康中心，卫生中心Prijedor，Prijedor，Bosnia和Herzegovina； 37 Campania大学精神病学系“ L. Vanvitelli”，意大利那不勒斯； 38 Cagliari大学和精神病学院，精神病学部分，医学科学与公共卫生系，大学医院，意大利卡利亚里大学； 39拉脱维亚里加，里加精神病学和纳学中心，里加·斯特拉迪大学的精神病学和纳学系； 40 Abarbanel心理健康中心，以色列特拉维夫； 41心理健康，医学心理学和心理治疗系，摩尔多瓦共和国摩尔多瓦共和国医学院医学院医学院，摩尔多瓦，摩尔多瓦； 42罗马尼亚克鲁伊·纳波卡（Cluj-Napoca）的Iuliu Hatieganu医学与药房大学； 43捷克西亚克莱卡尼国家心理健康研究所临床部；捷克共和国布拉格查尔斯大学第三校医学院44；匈牙利布达佩斯的45塞梅尔威大学； 46斯洛文尼亚卢布尔雅那大学精神病学诊所； 47立陶宛健康科学大学Kaunas医院的精神病诊所，立陶宛Kaunas； 48特殊精神病医院科托尔，
临床医生的人工智能指南 - Pure
关于深度学习模型（机器学习的一个高级子领域，以神经网络为特征）。9 虽然本综述确定了该领域的 20,000 多项研究，但其中只有不到 1% 的研究具有足够高质量的设计和报告，可以纳入荟萃分析。需要清晰透明地报告适合人工智能研究的方法和结果。如果没有这一点，读者就无法判断报告的结果在潜在偏见来源的背景下是否合理，以及此类研究的结果在多大程度上可重复和可推广。随着报告指南的引入，例如《综合试验报告标准》（CONSORT）10 和《系统评价和荟萃分析的首选报告项目》11，医学文献中报告的完整性得到了实质性改善。在诊断领域应用类似的报告标准更具挑战性，没有一个标准适用于所有诊断模型。诊断准确性研究报告标准 12 指南仅涉及单项测试评估的准确性研究，而多变量诊断概率函数则最好通过透明报告个体预后或诊断的多变量预测模型 (TRIPOD) 来解决。13 随着人工智能在医学领域的兴起，来自其他领域、具有不同研究背景和出版文化的研究人员进入了医学领域。虽然医学界已经习惯于遵守商定的国际报告标准，但在统计学、数学或计算科学等其他领域，这一点似乎并不那么突出。眼科一直是人工智能健康革命的领导者，尤其关注能够根据成像执行诊断或分级任务的算法的生成。因此，眼科健康已成为人工智能领域创新的试验台，并提供了丰富的案例来源，以说明机器学习算法在医学应用中的潜力，以及此类研究的设计和报告方面的缺陷。应报告的关键信息包括：技术规格（例如，使用了哪种光学相干断层扫描 [OCT] 设备）；背景研究环境和队列信息（例如，资格/选择标准、人口统计、临床环境、时间段、地理位置、入组方式、患者流量、缺失数据）；以及数据处理方式（例如，文件图像增强、裁剪、存储文件格式）。14 值得注意的是，ML 模型具有其他技术方面，但目前的报告指南尚未全面解决这些方面。作为回应，对几个报告的扩展
临床医生资源 - 益生菌与抗生素一起使用
虽然许多研究都证明了益生菌与抗生素联合使用具有临床益处，但研究其对微生物群影响的研究却少之又少。综合起来，比较益生菌治疗组和对照组的研究表明，益生菌对抗生素引起的微生物群多样性变化没有整体影响 4，各组之间的微生物组组成或功能也发生了一些有限的变化。虽然一些研究将这些变化解释为保护性变化，但将微生物群恢复的差异归类为“有益”或“有害”可能过于简单化了复杂的情况。该领域既缺乏对健康微生物群组成的明确定义，也缺乏对其如何适应变化的理解。此外，现有证据并未完全解决个体间微生物组显著差异的影响，也未提供对治疗后结果的长期随访。1
大语模型临床医生指南
人工智能（AI）的快速发展已导致大型语言模型（LLMS）作为包括医疗保健在内的各种应用程序的强大工具的出现。这些大规模的机器学习模型，例如GPT和Llama表现出了改善患者结果和改造医疗实践的潜力。但是，没有数据科学背景的医疗保健专业人员可能会发现有效理解和利用这些模型是挑战性的。本文旨在为医疗保健专业人员提供可访问的LLMS介绍，讨论其核心概念，医疗保健中的相关应用，道德考虑，挑战和未来的方向。通过LLM的概述，我们在医疗保健专业人员和数据科学家之间建立了更加协作的未来，最终推动了更好的患者护理和医疗进步。
临床医生对黄热疫苗的看法 -
黄热病（YF）会引起高烧，肝功能障碍，肾功能衰竭，高毛病和血小板功能障碍，并可能导致震动和死亡，病例型效率比为20-50％。YF疫苗接种可导致长期保护性免疫。严重的不良事件（SAE），例如YF疫苗相关的神经疾病（Yel-and）很少见。我们提出了一个56岁的高加索人发烧，头痛和认知问题的案例。他在症状发作前4周接受了原发性YF疫苗接种。脑脊液通过逆转录酶聚合酶链反应和确定的Yel and诊断为YF病毒测试了YF病毒的阳性（POS）。患者通过症状治疗康复。我们回顾了有关Yel和Medline索引的已发表的临床报告。我们识别并分析了53个病例报告。四十五名患者是男性，八名女性。二十九起案件符合定义的Yel和24箱的标准，并根据YF疫苗安全工作组的规定。我们应用了布莱顿协作诊断标准来评估临床诊断的诊断准确性，并发现38例报告的脑膜脑炎和七个病例，七个急性传播性脑脊髓炎（ADEM）的吉兰·巴雷综合症（GBS），六和骨髓炎。35名患者康复或改善；但是，并非所有案件都有完整的后续行动。Yel的预后和GB，ADEM或脊髓炎的预后很差。14例患者接受治疗（皮质类固醇，静脉免疫球蛋白和/或血浆置换）。总而言之，YF疫苗相关的神经疾病是非常罕见的，但在YF疫苗接种后SAE。我们描述了一个Yel的案例，并根据对文献的综述提出了该状况的标准化临床检查。鼓励YF疫苗并发症的集中注册。