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生物技术初创公司塑造欧洲医疗保健的未来
欧洲生物技术部门处于医疗保健转型的最前沿，初创企业在药物发现，诊断和个性化医学方面发展了开创性的创新。AI驱动的解决方案正在加速进度，提高效率并降低成本。在资助生态系统和EIT Health等战略计划的支持下，这些初创企业的位置很好，可以塑造医学的未来。随着投资和协作的不断增长，欧洲的生物技术将在为全球患者提供改变生活的医疗解决方案方面发挥关键作用。
特刊 - 医疗保健中的生成AI
生成AI的快速发展正在改变医疗保健，为诊断，药物发现和个性化医学提供了突破性的创新。但是，这些进步面临着重大挑战，包括对数据隐私，算法偏见和监管监督的关注。这个特刊是及时且至关重要的，因为医疗系统越来越多地在全球采用AI驱动的解决方案。解决生成AI的道德，法律和实际意义，可确保负责任的部署，同时最大程度地提高其利益。我们欢迎贡献探索生成AI在医学成像，诊断，药物发现和个性化治疗方面的创新应用，以及针对道德，法律和监管挑战的研究。提交可能包括实证研究，案例研究，系统评价和理论讨论，这些讨论为AI在医疗保健中不断发展的作用提供了新的见解。我们期待收到您的贡献。
心理健康：一项关于医疗旅行的定性研究...
©作者2025。Open Access本文是根据Creative Commons Attribution 4.0 International许可获得许可的，该许可允许以任何媒介或格式使用，共享，适应，分发和复制，只要您对原始作者和来源提供适当的信誉，请提供与创意共享许可证的链接，并指出是否进行了更改。本文中的图像或其他第三方材料包含在文章的创意共享许可中，除非在信用额度中另有说明。如果本文的创意共享许可中未包含材料，并且您的预期用途不受法定法规的允许或超过允许的用途，则您需要直接从版权所有者那里获得许可。要查看此许可证的副本，请访问h t p p：//c r e a t i v e c o m m o ns。or g/l i c e n s e s/b y/4。0/。
报销政策 - UnitedHealthcare社区计划
有关此报销政策的重要说明您负责提交准确的索赔。此报销政策旨在确保您根据正确描述提供的医疗服务的代码或代码进行报销。UnitedHealthCare社区计划的报销政策使用当前的程序术语（CPT® *），Medicare和Medicaid Services（CMS）或其他编码指南。引用CPT或其他来源仅出于定义目的，并不意味着任何报销权利。此报销政策适用于在CMS 1500表格上计费的所有医疗服务，并在指定的情况下向UB04表格的那些账单。编码方法，行业标准的报销逻辑，监管要求，福利设计和其他因素在制定报销政策时都被考虑。此信息仅作为有关UnitedHealthCare社区计划对所描述的服务的报销政策的一般参考资源，并且不打算解决报销情况的各个方面。因此，UnitedHealthcare社区计划可以在解释和将此政策应用于特定情况下提供的医疗服务时使用合理的酌处权。此外，该政策并未解决与提供给联合国健康社区计划参与者的医疗保健服务相关的所有问题。影响报销的其他因素可能会补充，修改或在某些情况下取代该政策。但是，截至出版日期，本政策中提供的信息是准确且最新的。保留所有权利。这些因素包括但不限于：联邦和/或州监管要求，医师或其他提供者合同，参与者的福利覆盖范围文件以及/或其他报销，医疗或药物政策。最后，由于编程或其他约束，联合国健康社区计划使用的不同电子索赔处理系统的实施方式可能并非完全相同。但是，UnitedHealthcare社区计划致力于最大程度地减少这些变化。UnitedHealthcare社区计划可以随时通过在本网站上发布新版本的策略来修改此报销政策。*CPT版权所有美国医学协会。cpt®是美国医学协会的注册商标。
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。
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。
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