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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
在微生物群 - 免疫 - 脑轴和心理健康的背景下，慢性应激反应的危险：叙事评论
超过20％的美国成年人患有精神障碍，其中许多人具有耐药性或继续出现症状。需要其他方法来改善精神保健，包括预防。微生物组的作用已成为精神和身体健康及其相互联系（幸福感）的中心宗旨。在正常条件下，健康的微生物组通过维持肠道和脑屏障完整性来促进宿主体内的体内平衡，从而促进宿主的幸福感。由于微生物组和神经内分泌 - 免疫系统之间的多向串扰，微生物组内的营养不良是免疫介导的系统性和神经炎症的主要驱动力，可以促进疾病进展，并且对疾病的进展且对良好的健康和精神健康有害。在诱发的个体中，免疫失调可以转移到自身免疫性，尤其是在身体或心理触发因素的情况下。慢性应激反应涉及免疫系统，该系统与肠道微生物组密切相关，尤其是在免疫教育过程中。此互连形成微生物群 - 免疫脑轴，并促进心理健康或疾病。在这篇简短的综述中，我们的目的是强调压力，心理健康和肠道微生物组之间的关系，以及营养不良和免疫系统失调的方式可以转移到自身免疫反应以及同时的神经心理学后果，并在微生物群的上下文中伴随着神经心理影响。最后，我们旨在审查基于经验的预防策略和潜在的治疗靶标。
口腔健康在糖尿病风险中的作用：一项横断面研究...
在国际公共卫生景观中，慢性非传染病（NCD）代表着关注的关键领域，值得紧急关注。2019年所有死亡人数的74％是NCD脚本的，缺血性心脏病通过占全球死亡人数的16％而引起了人们的关注。不要过分，中风和慢性阻塞性肺疾病也起着显着作用，而糖尿病已经升入了死亡的前10名原因，这是自千年黎明以来的70％（1-3）。糖尿病代表了公共卫生领域的巨大挑战。目前，它影响了20-79岁的全球成年人口中约10％，估计有5.37亿个人。预测表明，到2045年，这个数字将升级到7.83亿。，与健康相关的支出超过了9660亿美元，死亡人数为670万，对医疗实践和社会福祉的影响是深远的（4-6）。流行病学数据表明，糖尿病的患病率主要影响发展中地区45至64岁的个体，而在发达国家中，大多数糖尿病病例在65岁及以上的人中观察到大多数糖尿病病例（7）。在匈牙利，NCD呈现出令人震惊的公共卫生状况，有40％的成年人报告至少一种慢性病，超过了欧盟平均36％。该国以每10万人的326个人的可预防死亡率领先欧盟，这主要是由于肺癌，缺血性心脏病和吸烟等生活方式风险。CVD占所有死亡人数的三分之一，女性高血压患病率为34％，男性为29％。此外，糖尿病会影响9.1％的成年人，每100,000人口25.7人死亡（8-12）。
利用大数据了解心理健康的因果关系：一个研究框架
在过去的 30 年中，我们开展了大量大规模的纵向精神病学研究，以增进我们对精神疾病的理解和治疗。然而，尽管研究界付出了巨大的努力和大量资金，我们仍然缺乏对大多数精神疾病的因果理解。因此，大多数精神病学诊断和治疗仍然在症状体验的层面上进行，而不是衡量或解决根本原因。这导致了一种反复试验的方法，这种方法与潜在的因果关系不相符，临床结果也不佳。在这里，我们讨论了如何将源于因果因素探索而不是症状分组的研究框架应用于大规模多维数据，以帮助解决心理健康研究面临的一些当前挑战，进而解决临床结果。首先，我们描述了寻找心理健康状况因果驱动因素所面临的一些挑战和复杂性，重点关注目前评估和诊断精神疾病的方法、症状和原因之间的多对多映射、对异质症状组的生物标记的搜索以及影响我们心理的多个动态相互作用变量。其次，我们提出了一个以因果为导向的框架，该框架基于两个大型数据集，这两个数据集来自青少年大脑认知发展 (ABCD) 研究，这是美国最大的大脑发育和儿童健康长期研究，以及全球心智项目，这是世界上最大的心理健康档案数据库以及来自全球 140 万人的生活背景信息。最后，我们描述了如何对此类数据集使用聚类和因果推理等分析和机器学习方法，以帮助阐明对心理健康状况的更因果理解，从而能够采取诊断方法和预防解决方案，从根本上解决心理健康挑战。
Cerviray AI 保护女性健康，预防宫颈癌
- 妇科癌症妇科肿瘤学家 - 子宫阴道镜诊断专家 - 高丽大学安岩医院妇产科副教授 - 大韩妇产科学会正式会员 - 大韩女性癌症学会正式会员 - 大韩妇产科内镜学会正式会员 - 大韩癌症学会正式会员 - 大韩肿瘤癌症学会培训会员 - 大韩妇女癌症学会预防委员会 - 大韩妇产科学会学术会员 - 大韩医疗激光学会常任会员
人工智能在医疗保健领域的应用：潜力、……
摘要：本文通过展示正在进行的项目和该领域的最新发展，概述了人工智能在医疗保健领域的潜在和实际应用，包括将人工智能融入生物技术。通过分析因偏见和遵守数据保护制度的复杂性而引起的问题，提请关注可能的风险和法律挑战。重点仍然是欧盟。本文最后总结了与 covid-19 大流行的相关性以及人工智能为解决危机做出贡献的潜力。 关键词：人工智能；医疗保健；生物技术；个性化治疗；covid-19 摘要：1. 简介 – 1.1 什么是人工智能以及它是如何工作的？– 2. 卫生和科技部门合作的示范项目 – 2.1. InnerEye Microsoft 项目 – 2.2. DeepMind 和 Google Health – 2.3 使用应用程序追踪帕金森病 – 3. 风险和挑战 – 3.1. 算法偏见 –法律问题 – 3.2.1. 数据保护 – 3.2.2. 责任 – 3.3. 其他挑战 – 4. 监管尝试：欧盟 – 5. 结论：与 Covid-19 的相关性 1. 简介
谁将太阳能带到加沙的卫生部门-EMRO
加沙一直受到慢性电力短缺的影响，这严重损害了基本卫生服务的提供。因此，加沙地带的医院必须依靠备用发电机来维持关键的救生服务，而电力电源不可用。自2018年初以来，国际社会已共同向紧急燃料捐赠了400万美元，以维持加沙的关键医疗设施。根据OCHA的说法，加沙卫生部门提供了429万升燃料，以支持80个医疗机构。根据OCHA的说法，加沙卫生部门提供了429万升燃料，以支持80个医疗机构。
