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引文 Ouimet F、Fortin J、Bogossian A、Padley N、Chapdelaine H 和 Racine E (2023) 先天性残疾从儿科过渡到成人医疗保健
随着成年，患有先天性免疫缺陷（又称原发性免疫缺陷）等慢性疾病的青少年必须为从儿科护理转向成人护理的艰难时期做好准备。在慢性病从儿科到成人护理的过渡中，护理的连续性、关系的连续性、信息缺乏和病情的自我管理等挑战现在已成为众所周知的问题（1、2，Padley N、Moubayed D、Lanteigne A、Ouimet F、Clermont MJ、Fournier A 等人。从儿科到成人健康服务的过渡：人类繁荣的愿望和实践。国际质量研究健康福祉杂志（审查中 - 2023 年））。此外，由于缺乏随访和治疗依从性差，青少年在过渡期内容易出现更高的发病率和死亡率（3）。除了医疗转变之外，青少年及其家人还要经历生活中的其他转变，即从青少年到成年的转变，这代表着一系列身体、心理、社会和环境变化。尽管医疗保健转变如今是一个新兴的研究领域，但很少有人关注 IEI。这令人担忧，因为每种慢性病都有不同的治疗要求和临床表现，而这些可能无法在同质的转变过程中得到适应。例如，IEI 具有临床意义，如需要高度专业化的跨诊所护理以及社会心理和认知并发症，这可能会对平稳转变造成额外的障碍。据我们所知，专门研究 IEI 医疗保健转变的研究很少（3-7），其中只有一项研究包括了青少年或其家人的观点（7）。在研究中纳入患者及其家人的观点对于影响制定能够更具体地满足他们需求的计划或程序至关重要。忽视他们的观点可能会导致过渡计划过于以治疗依从性和医疗依从性为中心，而这些优先事项可能与青少年及其家人的需求和价值观不一致，从而导致次优结果 ( 8 )。我们进行了一项定性研究，以更好地了解专门为 IEI 提供门诊护理的免疫学诊所的青少年和父母的观点。我们力求更广泛地了解他们的经历、需求以及他们在从儿科护理过渡到成人护理方面面临的挑战。
![文章标题：人工智能（AI）在医疗保健中的应用：综述 作者：Mohammed Yousef Shaheen[1] 所属机构：沙特阿拉伯[1] Orcid ids：0000-0002-2993-2632[1] 联系电子邮件：yiroyo1235@tmednews.com 许可信息：本作品已根据知识共享署名许可 http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/ 以开放获取的方式发表，允许在任何媒体中不受限制地使用、分发和复制，前提是对原始作品进行适当引用。条件、使用条款和出版政策可在 https://www.scienceopen.com/ 上找到。预印本声明：本文为预印本，尚未经过同行评审，正在考虑并已提交给 ScienceOpen Preprints 进行开放同行评审。 DOI：10.14293/S2199-1006.1.SOR-.PPVRY8K.v1 预印本首次在线发布：2021 年 9 月 25 日](/simg/d/d7cdd24d40fd1d294d48413a0763b9abd0fe8371.png)
文章标题：人工智能（AI）在医疗保健中的应用：综述 作者：Mohammed Yousef Shaheen[1] 所属机构：沙特阿拉伯[1] Orcid ids：0000-0002-2993-2632[1] 联系电子邮件：yiroyo1235@tmednews.com 许可信息：本作品已根据知识共享署名许可 http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/ 以开放获取的方式发表，允许在任何媒体中不受限制地使用、分发和复制，前提是对原始作品进行适当引用。条件、使用条款和出版政策可在 https://www.scienceopen.com/ 上找到。预印本声明：本文为预印本，尚未经过同行评审，正在考虑并已提交给 ScienceOpen Preprints 进行开放同行评审。 DOI：10.14293/S2199-1006.1.SOR-.PPVRY8K.v1 预印本首次在线发布：2021 年 9 月 25 日
文章标题：人工智能（AI）在医疗保健中的应用：综述 作者：Mohammed Yousef Shaheen[1] 所属机构：沙特阿拉伯[1] Orcid ids：0000-0002-2993-2632[1] 联系电子邮件：yiroyo1235@tmednews.com 许可信息：本作品已根据知识共享署名许可 http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/ 以开放获取的方式发表，允许在任何媒体中不受限制地使用、分发和复制，只要正确引用原始作品即可。使用条款和出版政策可在 https://www.scienceopen.com/ 上找到。预印本声明：本文为预印本，尚未经过同行评审，正在考虑并提交给 ScienceOpen Preprints 进行开放同行评审。DOI：10.14293/S2199-1006.1.SOR-.PPVRY8K.v1 预印本首次在线发布：2021 年 9 月 25 日
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路易斯安那州的医疗保健和兽医途径为顶级大学和Tops技术文凭的高中生提供了一个计划。通过实践项目和与行业专业人员的互动，课程使学生准备参加现代和未来的工作竞争。学生了解基本的茎实践以及医学或兽医领域的职业。学生练习关键技能，例如团队合作，口头和书面技术沟通，发展职业道德实践，这些实践在掌握内容知识的同时反映了专业的职业习惯。学生接触到一系列职业，使他们能够在高级学位上看到仅在学校就业的机会。
在医疗保健领域实施人工智能
人工智能 (AI) 及其子领域机器学习 (ML) 的进步几乎体现在生活的每个领域，包括前沿的健康研究。 1,2 然而，研究论文中描述的健康 AI/ML 系统中只有很小一部分进入临床实践。为了解决这个问题，儿童医院 (SickKids) 和 Vector 人工智能研究所 (Vector) 于 2019 年 10 月 30 日组织了 Vector-SickKids 健康 AI 部署研讨会，166 名临床医生、计算机科学家、政策制定者和医疗保健管理人员参加了会议。目的是展示 AI 从研究实验室走向临床的真实案例。演讲者来自加拿大和美国的各种机构，包括圣迈克尔医院、大学健康网络、滑铁卢大学、安大略公共卫生学院、安大略理工大学、密歇根大学、北加州凯撒医疗机构、约翰霍普金斯大学、宾夕法尼亚大学和杜克大学。每个项目所经历的成功和挑战为新兴的健康 AI 领域提供了宝贵的见解。要求每位发言者准备一个结构化的演讲，涉及以下主题：
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
健康合作：通过公私合作伙伴关系改变马来西亚的医疗保健
注：*财务分析假设运营期/合同协议为 25 年。财务分析基于以下原则：设施所有者和运营商之间签订简单的“准入协议”，将授予后者运营权并向用户收取费用，而无需支付场地费用或支付象征性费用。**虽然假设的服务费水平因设施中的床位数量而异，但财务分析使用的假设如下：一级护理 - 每张床每月 28 美元，二级护理 - 每张床每月 138 美元，三级护理 - 每张床每月 207 美元。更多详细信息可在此处找到：亚洲城市发展倡议和宜昌市政府的预可行性研究。
AI驱动的医疗保健：塑造人口健康的未来
通过使用计算机视觉，AI解释了复杂的医学成像，为我们对生理条件的理解增加了一层深度。 自然语言理解（NLU）将这种能力扩展到文本数据，通过临床注释进行解析，并报告了提取相关健康信息的结果，将其无缝整合到更广泛的健康状况中。 图形神经网络（GNNS）通过对不同的健康决定因素之间的复杂关系进行建模，从而提供了一个动态框架，从而反映了健康因素的现实世界相互联系，从而进一步丰富了该数据综合。通过使用计算机视觉，AI解释了复杂的医学成像，为我们对生理条件的理解增加了一层深度。自然语言理解（NLU）将这种能力扩展到文本数据，通过临床注释进行解析，并报告了提取相关健康信息的结果，将其无缝整合到更广泛的健康状况中。图形神经网络（GNNS）通过对不同的健康决定因素之间的复杂关系进行建模，从而提供了一个动态框架，从而反映了健康因素的现实世界相互联系，从而进一步丰富了该数据综合。
抽象 - 准确，及时的医学诊断是有效医疗保健提供的基石，但是传统方法通常与效率低下
•Barodiya，V。K.（2022）。使用机器学习对疾病诊断的研究。本文在医学诊断任务中评估了各种ML模型的性能，包括SVM和深度学习。该研究还探讨了数据预处理技术以提高模型的准确性。与项目的相关性：研究结果与该项目的重点放在利用SVM和强大的预处理技术上，以检测具有高精度的复杂疾病。•Luo，X.，Wang，Y。，＆Lee，L。（2021）。基于机器学习的诊断系统的开发和五项评估。本文提供了一个全面的框架，用于使用精度，回忆和F1得分等指标评估机器学习模型。与该项目的相关性：研究中讨论的评估指标直接适用于评估提出的系统的性能，从而确保诊断预测的准确性和可靠性。
医疗保健科学：实施 NHS 长期计划
这些进步发生在卫生系统面临诸多挑战的时候。例如，肥胖和心理健康问题日益严重，尤其是在儿童和年轻人中。我们需要做更多工作来管理健康不平等，消除不必要的差异，满足学习障碍或自闭症患者的健康需求。老年人口的虚弱需要谨慎管理，以防止不必要的住院或治疗。心血管疾病、呼吸系统疾病和癌症仍然是导致