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用于癌症患者自动疼痛评估和人工智能分析的数据可视化仪表板的开发和验证
疼痛是癌症患者最常见和最令人虚弱的症状之一。据估计，多达 55% 的患者在抗癌治疗期间会感到疼痛，而对于转移性、晚期或终末期疾病患者，这一比例上升至 66% (1)。值得注意的是，为了有效管理疼痛，必须准确评估症状 (2)。然而，根据单维疼痛评分（例如 0-10 数字评分量表 (NRS)）进行的疼痛评估具有重大局限性。虽然这些工具简单易用，但它们容易受到社会心理因素的影响而出现报告偏差，例如倾向于灾难化或少报疼痛 (3)。多维量表，如简明疼痛量表 (4) 和麦吉尔疼痛问卷 (5)，通过考虑疼痛的各个方面（包括感觉、情感、认知和社会因素），提供了更全面的评估。然而，这些量表有局限性，例如特异性有限和易受反应偏差影响 (6)。此外，它们不能提供客观而详尽的疼痛测量。事实上，伤害感受只是负责疼痛表达的组成部分之一，多种生物心理社会因素共同构成了复杂的临床场景 (7)。
头颈癌中PD-1/PD-L1的空间相互作用映射揭示了与免疫疗法反应相关的巨噬细胞屏障的作用
生态和生物地理学科的。 这些包括生物地理学，植物地理学，景观遗传学，物种范围动态，多样性模式分析，入侵生物学，保护计划和气候变化影响评估（Sillero等，2021; Espindola等，2022; Sunny等，Sunny等，2022; Franklin，2023; Franklin，2023; 2023; Rubio Blanco et al and 2022;）。 这些模型使研究人员能够在空间和时间维度中分析物种分布，从而对生态过程和生物地理学机制提供重要的见解，从而随着时间和整个景观而塑造生物多样性模式（Araujo等，2019）。 通过将物种发生数据与环境变量相结合，SDM/ENM可以预测栖息地的适用性，并在各种环境场景下投射未来物种的分布，包括那些驱动的。这些包括生物地理学，植物地理学，景观遗传学，物种范围动态，多样性模式分析，入侵生物学，保护计划和气候变化影响评估（Sillero等，2021; Espindola等，2022; Sunny等，Sunny等，2022; Franklin，2023; Franklin，2023; 2023; Rubio Blanco et al and 2022;）。这些模型使研究人员能够在空间和时间维度中分析物种分布，从而对生态过程和生物地理学机制提供重要的见解，从而随着时间和整个景观而塑造生物多样性模式（Araujo等，2019）。通过将物种发生数据与环境变量相结合，SDM/ENM可以预测栖息地的适用性，并在各种环境场景下投射未来物种的分布，包括那些驱动的
Patira数据科学（https://patiradatascience.com）与岩浆顾问国际（https://magmaug.com）合作开发仪表板（http://206
我们使用ESRI（https://www.esri.com/en-us/home），这是一家基于云的公司，其专有软件用于开发仪表板。我们每年订阅ESRI的云服务，但处理所有实验设计，仪表板开发并托管自己。由于ESRI软件的专有性，我们无法共享其代码。但是，使用开源GIS软件QGI（https://www.qgis.org/en/site/）也可以实现我们所做的一切。当我们使用QGIS时，ESRI提供了更高质量的仪表板。
使用 Power BI 仪表板进行业务策略推荐的数据可视化方法
Kallal Banerjee 博士、Siddharta Das 和 Soumen Nath DOI：https://doi.org/10.33545/26648792.2024.v6.i1b.138 摘要 本研究提供了一个集成的 Power BI 仪表板，以提供销售、财务、营销和供应链方面的预测和未来预测。仪表板使组织能够利用数据分析和可视化的强大功能做出数据驱动的选择，优化资源配置和未来增长机会。仪表板的销售预测功能使用历史销售数据、市场趋势和客户行为模式预测未来的销售业绩，并实时查看收入估算、转化率和销售额。此外，仪表板利用不同的尖端算法提供精确的收入、费用和盈利能力估算。通过利用先进的算法，仪表板可以准确预测收入、费用和盈利能力。营销预测模块通过检查以前的活动绩效和市场趋势，收集来自各种营销渠道（如社交媒体、在线活动和客户互动指标）的数据，用于客户获取、品牌知名度和潜在客户生成活动。供应链预测部分结合需求预测、库存控制和生产调度，通过分析历史需求趋势、供应链中断和市场动态来预测优化库存水平、简化采购并提高整体供应链效率。用户可以使用 Power BI 仪表板提供的直观可视化、交互式图表和深入分析功能从各个角度和维度探索数据。它还可以与许多数据源链接，包括 CRM 系统、财务数据库、营销分析平台和供应链管理系统，并允许实时数据更新。总体而言，该计划为组织提供了一种强大而集中的方式来预测销售额、财务结果、营销影响和供应链要求。关键词：SWOT、BCG、APAC、DAX、SQL 简介 Power BI 是 Microsoft 开发的一款功能强大的商业智能工具，在各个行业中广受欢迎。它允许组织收集、分析和可视化来自不同来源的数据，从而实现数据驱动的决策并为业务运营提供有价值的见解 (Geetha Bhargava Mandava, 2018)。凭借其用户友好的界面和强大的功能，Power BI 已成为不同领域专业人士的必备工具。它使企业能够将非结构化数据转化为富有洞察力的仪表板、报告和可视化效果，从而使他们能够更彻底地理解关键业务 KPI [1] 。Power BI 通过结合来自多个来源（包括数据库、电子表格和基于云的服务）的数据，全面了解组织的绩效 [2] 。Power BI 的广泛且适应性强的可视化功能使其能够以引人入胜的方式描绘整个页面。该工具提供了各种图形、地图、图表和其他视觉组件，可以根据个人需求和设计偏好进行定制。通过组合不同的图形、使用配色方案和创建简单的导航界面，用户可以生成美观且动态的报告。此外，由于 Power BI 能够
尼日利亚实施 COVID-19 疫苗接种后不良事件 (AEFI) 数据三角测量和仪表板开发
摘要 尼日利亚于 2021 年 3 月 5 日开始接种 COVID-19 疫苗，并正在努力实现世卫组织在非洲区域的目标，即到 2022 年 12 月为 70% 的符合条件人口全面接种疫苗。尼日利亚的 COVID-19 疫苗接种信息系统包括一个针对免疫后 COVID-19 不良事件 (AEFI) 的监测系统，但截至 2021 年 4 月，AEFI 数据由多个团体收集和管理，缺乏常规分析和采取行动。为了填补 COVID-19 疫苗安全监测的这一空白，2021 年 4 月至 2022 年 6 月期间，美国疾病控制和预防中心与尼日利亚人类病毒学研究所领导的其他执行伙伴合作，支持尼日利亚政府对现有的 COVID-19 AEFI 数据进行三角测量。本文介绍了在尼日利亚实施已发布的 COVID-19 AEFI 数据三角测量指南草案的过程。在这里，我们关注的是实施数据三角测量的过程，而不是分析三角测量的结果和影响。工作首先是绘制 COVID-19 AEFI 数据流图、吸引利益相关者参与并建立数据管理系统来接收和存储所有共享数据。这些数据集用于创建一个在线仪表板，其中的关键指标是根据现有 WHO 指南和国家指导选择的。仪表板在分发给利益相关者之前经过了反复审查。本案例研究重点介绍了实施数据三角测量以快速使用 AEFI 数据进行决策的成功案例，并强调了利益相关者参与和强大的数据治理结构对于使数据三角测量成功的重要性。
引用：Henkel M、Horn T、Leboutte F、Trotsenko P、Dugas SG、Sutter SU 等人 (2022) AI Pathway Companion 的初步经验：评估仪表板增强的前列腺癌筛查临床决策。PLoS ONE 17(7): e0271183。https://doi.org/10.1371/journal.pone.0271183
2017 年，全球新增前列腺癌病例 140 万例，导致 416 000 人死亡 [1]。发病率上升和人口老龄化导致前列腺癌病例自 2007 年以来增加了 42% [1]。事实上，前列腺癌患者的管理是一个复杂的过程，涉及不断扩大的多学科团队，包括泌尿科、放射科、病理科和放射治疗科。这些部门之间有效的信息交换对于提供适当的高质量护理和减少不良影响至关重要。然而，在大多数组织中，相关数据分散存储在不同的 IT 系统中，各部门基本上独立运作 [2-4]。部门之间的这些技术差距阻碍了临床医生全面了解患者的个体状况 [5,6]。在日常临床实践中，临床医生花费大量时间收集、整合和评估患者数据以护理患者 [7]。为了让医生全面了解患者的病情，需要跨系统和部门进行无缝的信息交换 [8-10]。需要整合最佳实践指南支持的有效数据集成工具可以从多个来源提取和组合数据，以确保持续的跨学科患者护理 [6,11-13]。此外，数据表示必须适应每个接收者的个人需求和选择及其在护理供应链中的目的，以避免信息缺失或过载 [6]。在过去三年中，我们与行业合作伙伴西门子医疗合作，根据欧洲医学联合会前列腺癌指南定义的最佳实践，开发了针对特定途径的临床决策支持系统原型。这项工作包括数据映射、数据集成和前端数据表示的开发。在这里，我们在前列腺癌治疗决策的背景下评估了这一发展的第一个 CE 认证版本。
地缘政治风险仪表板 - Politico
资料来源：贝莱德投资研究所，数据来自 Renitiv。数据截至 2022 年 7 月。 注：“风险”栏列出了我们跟踪的 10 个关键地缘政治风险。“描述”栏定义了每种风险。“市场关注度”是贝莱德地缘政治风险指标 (BGRI) 对每种风险的近期走势的图形快照。BGRI 衡量市场对每种风险的关注程度，反映在经纪报告和金融媒体中。有关详细信息，请参阅第 7 页的“工作原理”部分。表格按“可能性”栏排序，该栏代表我们根据贝莱德的主题专家对每种风险在短期内实现的可能性（低、中或高）的基本评估。“我们的观点”栏代表贝莱德对每种风险相关发展的最新看法。这并非对未来事件的预测或对未来结果的保证。读者不应将此信息作为对任何基金或特定证券的研究或投资建议。贝莱德的个别投资组合经理可能有意见和/或做出投资决策，在某些方面可能与此处包含的信息不一致。
BUILDER 数据信心仪表板可精确定位哪些 AF 设施具有良好的数据
现在，任何具有 VAULT 访问权限的人都可以在空军 VAULT 上的用户友好仪表板中查看此信息。（链接为 https://tableau.afdatalab.af.mil/#/site/AFIMSC/workbooks/1807/views 。）在那里，用户可以筛选“概览”页面的 35,000 个空军垂直设施列表，直至他们感兴趣的安装、类别代码或任务依赖指数 (MDI) 层。一旦他们确定了某个特定设施，他们就可以跳转到“深入研究”页面，查看驱动计算置信度的特定异常的详细分类。这些异常分为 13 种类型，由空军 BUILDER 专家确定，每种类型都有一个置信度评级。那么，BCI 的整体置信度是这 13 种异常类型中最严重的问题。