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ITU是联合国信息和通信技术的领先局。已有145年以上的时间，ITU协调了无线电谱系的全球共同使用，促进了国际合作在分配卫星轨道方面，致力于改善发展中国家的通信基础设施，并建立了全球标准，从而促进了广泛的通信系统的无缝互连。从宽带网络到新的无线技术，航空和海上导航，射电天文学，基于卫星的气象以及融合固定摩托车，互联网和广播技术，ITU致力于联系世界。在ICT应用领域，ITU通过就eHealth的战略和政策提供建议，为发展中国家提供帮助，为发展中国家提供有关EHealth应用程序的准则和最佳实践，并协助实施技术合作项目。
社论：人工智能在电子健康中的应用
近年来，人工智能得到了广泛的发展，并从多个角度改变了医疗保健行业：临床诊断、建议治疗和后续治疗。临床决策支持 (CDS) 是医学领域人工智能的一个主要课题，用于协助临床医生进行护理。用于处理健康数据的现有技术大致可分为两类：(a) 非人工智能 (AI) 系统和 (b) 人工智能系统。尽管非人工智能技术本质上不太复杂，但大多数系统都存在不准确和缺乏收敛性的缺点。因此，这些系统通常被基于人工智能的系统所取代，这些系统比传统系统优越得多。人工智能技术大多是混合型的，包括人工神经网络 (ANN)、模糊理论和进化算法。AI 提高了医疗保健专业人员更好地了解他们所照顾的人的日常模式和需求的能力，有了这种了解，他们就能够提供更好的反馈、指导和支持，以保持健康。基于 AI 的 CDS 使用推理和逻辑，而非基于 AI 的 CDS 则依靠机器学习来执行相同的功能。CDS 可以协助完成许多临床任务，但必须将 CDS 正确集成到临床工作流程和健康记录中。CDS 可用于通过使用计算机辅助诊断 (CAD) 来帮助临床医生解释医学图片。CAD 结合了 AI 以及计算机视觉、信号处理和其他与医学相关的组件。乳腺癌、肺癌、结肠癌、冠状动脉疾病和阿尔茨海默病只是可以从 CAD 中受益的几种疾病。社会对人工智能在医疗保健领域的不断扩大使用存在一些担忧，包括可能存在的偏见、某些人工智能算法缺乏透明度、用于人工智能模型训练的数据的隐私问题以及临床环境中的安全和实施责任。本期特刊涵盖了健康信息学、生物医学信息学和医学图像分析领域的所有人工智能 (AI) 领域。根据评论，从提交给本期特刊的总共 15 篇论文中选出了 8 篇论文。每篇论文至少需要两名审稿人和至少两轮审查。下面列出了一些对本次讨论做出重要贡献的论文。) 在本期特刊的第一篇论文中描述了他们的发现。作者 (Alashwal 等人) 使用来自阿尔茨海默病神经影像学计划 (ADNI) 的数据以及三年的独立潜在类别分析 (LCA 和 LTA) 和潜在转换分析 (LTA)。研究人员发现，在定义和识别疾病时，LCA 比神经心理学检查中的典型临床截止指标更能预测 AD 进展。
2022-2023 年电子健康年度报告
秘书信 致： 州长 Josh Shapiro 临时总统 Kim L. Ward 众议院议长 Joanna E. McClinton 宾夕法尼亚州人类服务部 (DHS) 很高兴提交宾夕法尼亚州电子健康合作伙伴计划 (PA eHealth) 年度报告，该报告涵盖 2022-2023 财年，从 2022 年 7 月 1 日到 2023 年 6 月 30 日。 PA eHealth 负责实现州内健康信息交换的基础设施。自 2012 年以来，PA eHealth 带领公共和私营部门的利益相关者设计、实施和改进宾夕法尼亚州的安全健康信息交换，即 PA 患者和提供者网络 (P3N)。 P3N 是将 P3N 认证的健康信息组织 (HIO) 及其参与的医疗保健提供者和付款人实体相互连接，以及与选定的州机构和公共卫生登记处连接的唯一枢纽。初期工作重点是建立 P3N、认证和加入五个宾夕法尼亚州 HIO、激励医疗保健提供者从纸质医疗“图表”过渡到电子健康记录 (EHR)，以及激励医疗机构和 Medicaid (MA) 管理式医疗组织 (MCO) 与 HIO 合作。现在，PA eHealth 的工作重点是实现 P3N 的现代化和扩展其功能、增加健康信息交换 (HIE) 的参与度以及利用 P3N 数据来监测公共卫生（包括流行病）——主要目标是为所有宾夕法尼亚州人提供更协调、更明智的医疗保健。PA eHealth 在帮助 DHS 实现提供综合全人护理和控制医疗保健成本的目标方面发挥了重要作用。我们为今年取得的进展感到自豪，也为通过 Cognosante P3N/公共卫生网关 (PHG) 和全州闭环转诊系统实施新技术和创新以解决与健康相关的社会需求 (HRSN) 奠定了基础。我们正在努力利用这一进步来改善我们的工作，并在整个医疗保健系统和整个社区提供服务。新的 P3N 平台使我们有机会继续加强医疗保健提供者之间的联系和信息，目标是尽可能改善患者体验，帮助宾夕法尼亚州人过上健康、充实的生活。我们将继续尽自己的一份力量，使 HIE 和社区信息交换 (CIE) 成为改善所有宾夕法尼亚州人的医疗保健和福祉的推动者。本报告提供了 PA eHealth 活动和成就的摘要、收据和支出的摘要、签订的合同清单以及可报告违规行为的摘要。诚挚的，Valerie A. Arkoosh，医学博士，公共卫生硕士 秘书 人类服务部
调解电子健康实施的核心机制和
研究人员一致认为，无论是发展中国家还是发达国家，全球的医疗保健管理都面临着严峻的挑战：不断扩大的医疗需求领域、实施医疗管理、预算分配受限以及资源有限。因此，迫切需要找到解决方案，通过医疗系统创新来刺激医疗系统转型。因此，有效的国家运营战略对于最大限度地减少资源浪费和控制医疗服务成本至关重要。该研究采用了一种结合不同研究方法和策略的方法。采用了演绎和归纳方法；策略是调查和案例研究。在乌干达东部的三个医疗机构中，确定并调查了 178 名卫生专业人员和管理人员。通过简单随机抽样对符合条件的受访者进行分层和选出。使用自填问卷和访谈指南来收集数据。使用 Stata 17 版分析获取的数据。使用回归分析来确定电子健康实施核心机制对优质医疗服务的影响。从回归分析的结果来看，核心机制变量的 p 值为 0.049，具有显著性。对于电子健康实施核心机制，受访者对其的控制较少，因为它们依赖于多种环境因素，例如政府资金或补助、政府法规和政策等。
电子健康人工智能特刊
近年来，人工智能得到了广泛的发展，并从多个角度改变了医疗保健行业：临床诊断、治疗建议和后续跟进。临床决策支持 (CDS) 是医学领域人工智能的一个主要课题，用于协助临床医生进行护理。用于处理健康数据的现有技术大致可分为两类：(a) 非人工智能 (AI) 系统和 (b) 人工智能系统。尽管非人工智能技术本质上不太复杂，但大多数系统都存在不准确和缺乏收敛性的缺点。因此，这些系统通常被比传统系统优越得多的基于人工智能的系统所取代。人工智能技术本质上大多是混合的，包括人工神经网络 (ANN)、模糊理论和进化算法。虽然大多数技术在理论上是合理的，但这些技术在实际应用中的潜力尚未得到充分挖掘。许多计算应用仍然依赖于非人工智能系统，这限制了它们的实际用途。 CDS 可以基于人工智能，其中涉及的 AI 领域是推理和逻辑，也可以基于非人工智能，其中使用机器学习。CDS 可以支持临床任务的所有方面，但为了有效，它必须正确地集成到临床工作流程以及健康记录中。CDS 的典型应用是计算机辅助诊断 (CAD)，以协助医生解释医学图像。CAD 不仅涉及 AI，还涉及计算机视觉、信号处理和特定的医学方面。CAD 可用于乳腺癌、肺癌、结肠癌、冠状动脉疾病、阿尔茨海默病等许多疾病。本期特刊讨论了 AI 在电子健康、生物医学、健康信息学和医学图像分析方面的理论和应用方面的广泛挑战。从提交给本期特刊的总共 25 篇论文中，根据评论选出了 5 篇论文。每篇论文都经过至少三名审稿人的审阅，并经过至少两轮审阅。下面讨论这些论文的简要贡献。 Abhinav Juneja 等人撰写的第一篇论文提出了使用支持向量机进行监督学习以对心脏疾病进行分类。为了提高模型的预测准确性，使用了超参数调整的概念。此外，它将使用超参数调整获得的预测结果与传统的 SVM 分类器进行了比较，并观察到使用所提出的方法，预测分数有显著提高。
宾夕法尼亚州电子健康合作伙伴计划战略计划
A.创建 MA 护理协调补助金。B.扩大 HIO 对 P3N 服务的使用，以减少服务重复。背景 2016 年第 76 号法案 2016 年 7 月 8 日，第 76 号法案在宾夕法尼亚州人类服务部 (Department) 内创建了宾夕法尼亚州电子健康伙伴关系计划 (eHealth Partnership)。与第 76 号法案通过同时，2012 年第 121 号法案被废除，独立的宾夕法尼亚州电子健康伙伴关系管理局 (Authority) 及其管理委员会被解散。第 121 号和第 76 号法案要求 PA eHealth“开发、建立和维护符合联邦和州法律的健康信息交换，并且：促进多个医疗保健提供者、付款人和参与者之间的高效和有效沟通。”战略计划制定 本宾夕法尼亚州电子健康合作伙伴计划战略计划以 PA 电子健康合作伙伴计划的 2021 年 7 月至 2024 年 6 月战略计划为基础，并与多个利益相关者组织协商制定，包括宾夕法尼亚州电子健康合作伙伴咨询委员会 (Advisory Board)、健康信息交换信托社区委员会 (HIETCC)、公共卫生门户 (PHG) 治理团队、州政府机构和代表提供商组织的协会。在 2023 年 8 月的会议上，咨询委员会建议制定更新的战略计划，并且新计划应包括每个目标和目的的指标或绩效衡量标准，作为衡量成功的方式。这项建议是此处提出的战略计划的关键。战略规划过程始于 2023 年 9 月，内部集思广益会议旨在修订愿景和使命陈述并审查现有的目标和目的。2023 年 10 月，HIETCC 审查了该初稿，并于 2023 年 11 月与咨询委员会进行了审查，以在分配指标之前征求有关目标和目标的愿景和使命声明的建议。此外，还收到了 PHG 治理团队和 PAMED HIE 项目参与者的反馈。在与利益相关者审查之前，我们仔细考虑并纳入了收到的所有反馈，并为每个目标分配了指标
人工智能正在改变健康和电子医疗保健
患者 AI 解决方案中的风险识别可以为临床医生提供持续帮助，帮助从患者信息和历史中识别出患者的风险。一项新中心整合了再入院风险，并突出显示出院后至少 30 天内更有可能返回急诊室的患者 [ 4 ]。许多组织和医疗保健领域正在根据患者的电子健康记录 (EHR) 中的信息制定解决方案，通过提高付款人对重新确认相关的住院费用的负担。正在进行的研究表明，仅依靠患者视网膜的静态图像就可以预测与心血管疾病相关的风险。
移动eHealth教育对糖尿病患者的知识，技能，自我保健和移动eHealth文学的影响：发育中心
背景：促进移动健康（MHealth）和eHealth技术作为管理慢性疾病的工具，尤其是糖尿病，尤其是糖尿病。然而，患有糖尿病的人经常面临扫盲差距，阻碍了他们充分利用这些资源提供的好处的能力。增强技术素养以促进采用移动eHealth服务在许多国家中构成了重大挑战。目的：本研究旨在为糖尿病患者开发教育移动eHealth素养（EHL）计划，并评估其对患者结果的影响。方法：本研究设计了一项移动EHL教育计划，该计划包括2个专门针对2型糖尿病（T2D）的个体量身定制的模块。这些模块致力于指导参与者通过有效浏览可靠的健康网站并利用与糖尿病相关的应用程序的过程。使用预测试和后测实验设计，该研究具有干预组和对照组。参与者是从医院的3个门诊部招募的，并且在干预之前和之后进行了评估，并在3个月大关处进行了后续措施。评估包括社会人口统计学特征，计算机和互联网水平，移动应用程序使用，移动EHL以及患者的结果，例如自我护理行为和糖化性血红蛋白（HBA 1C）水平。