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医疗保健中人工智能的演变：一项30年的书目学研究
随着科学技术的持续发展，特别是在计算机科学，数据处理和机器学习领域，人工智能（AI）技术在医疗保健中的应用已经变得越来越广泛（1-3）。目前的研究表明，医疗保健和AI的整合可以增强患者护理，提高效率并降低医疗保健行业的成本，从而导致更聪明，更快，更有效的医疗保健系统（4-7）。这种优化从诊断到治疗计划，推动了疾病预测，诊断和治疗性干预措施的进步，从而为患者和医疗保健提供者提供了实质性的好处（8-10）。人工智能在医学中有广泛的应用，包括风险评估，分类，诊断，后续管理，药物开发和疗法（11，12）。在风险评估中，AI算法用于分析患者数据并确定患有高风险的特定状况的人，从而允许早期干预和预防策略（13）。作为医疗保健的一线，初级保健在预防，慢性疾病管理和个性化指导中起着至关重要的作用。AI驱动的初级保健工具可以帮助早期筛查糖尿病，高血压和心理健康疾病等疾病，从而及时管理并减少这些疾病的进展（14）。对于慢性疾病管理，AI系统可以根据实时患者数据提供个性化建议，帮助医疗保健提供者创建量身定制的生活方式和治疗计划（15）。chatgpt是一种使用深度学习算法设计的复杂语言模型，以产生与人类对话非常相似的响应。作为由OpenAI开发的生成预先训练的变压器（GPT）系列的一部分，它是当前可用的最大，最容易访问的语言模型之一（16）。利用大量的文本数据存储库，Chatgpt擅长捕捉人类语言的复杂性和微妙之处，从而使其能够在各种提示中提供高度相关和上下文感知的响应。最近，其功能已扩展到文本生成之外，包括创建图像和视频，显着增强其多模式功能，并扩大其在医疗保健，教育和创意产业等领域的适用性（17）。随着它们的快速发展，这些模型有望在医学研究中发挥日益增长的作用，从促进系统评价到推进个性化治疗方法。随着他们继续发展，大型语言模型有可能推动医疗创新向前发展，改善患者的结果并在医疗保健的各个领域实现数据驱动，精确的决策（18 - 20）。为了更好地了解AI在医疗保健中的演变和影响，文献计量学研究对于系统地绘制研究格局并确定新兴趋势至关重要。本研究的目的是从1993年1月1日至2023年12月31日从科学核心收集数据库（WOSCC）进行精心检索相关文献。通过定量和视觉网络分析，包括作者，机构，国家/地区和关键字等各种参数，此
一家专注于医疗保健的公司
诺和诺德的法定 2024 年年度报告表 20-F、任何季度财务报告、投资者介绍以及未来由诺和诺德或代表诺和诺德向公众发布、展示或作出的口头陈述，可能包含与诺和诺德的经营、财务和可持续发展业绩和结果和/或其经营所在行业有关的某些前瞻性陈述。前瞻性陈述可通过以下事实来识别：它们与历史或当前事实无关并且包含指导。在讨论未来经营、财务或可持续发展业绩时，“相信”、“预期”、“可能”、“将”、“计划”、“战略”、“过渡计划”、“前景”、“预见”、“估计”、“项目”、“预期”、“可以”、“打算”、“目标”等词语以及具有类似含义的其他词语和术语均可用于识别前瞻性陈述。此类前瞻性陈述的例子包括但不限于：
确定数字创新期间Covid-19期间医疗保健供应链中破坏管理的弹性策略：系统文献评论
COVID-19疾病的全球传播对医疗保健供应链有灾难性影响。当前的手稿系统地分析了现有的研究，以减轻Covid-19期间医疗保健供应链中破坏管理的策略。使用系统的方法，我们认识到35篇相关论文。人工智能（AI），区块链，大数据分析和模拟是医疗保健供应链管理中最重要的技术。调查结果表明，已发表的研究主要集中于为Covid-19影响的管理生成弹性计划。此外，在大多数研究中都强调了医疗保健供应链的脆弱性和建立更好的弹性方法的必要性。但是，这些新兴工具在管理供应链中管理干扰和保证弹性的实际应用很少受到检查。本文为其他研究提供了指导，可以指导研究人员开发和进行与不同灾害的医疗保健供应链有关的令人印象深刻的研究。
用于早期发现和进展神经系统疾病的纵向医疗分析：临床决策支持系统
摘要 包括阿尔茨海默病 (AD) 在内的神经系统疾病正在成为全球日益严峻的健康挑战。本研究提出了一种两阶段决策支持系统 (DSS)，该系统使用机器学习和神经成像技术进行早期 AD 检测和监测。第一阶段使用深度学习来预测 AD 可能性。第二阶段利用 3D 卷积神经网络来识别 AD 进展中的关键大脑区域。值得注意的是，DSS 使用遮挡图可解释性方法为机器学习的“黑匣子”问题提供了解决方案，从而提高了决策透明度。其设计可适应使用成像数据的其他疾病，凸显了其广泛的医疗保健潜力。通过提供一种创新且可解释的改进疾病管理工具，本研究有助于促进更好的患者护理和治疗结果。关键词：神经系统疾病、阿尔茨海默病、决策支持系统、疾病管理、机器学习、卷积神经网络。
2024/2025 年日本甲型 H1N1 流感疫情期间，接种疫苗后血凝抑制抗体水平较低及其与医护人员流感防护的相关性
6 1 日本东京国立全球医疗中心临床科学中心流行病学与预防系 7 8 2 日本东京国立全球医疗中心疾病控制与预防中心疫苗接种支持中心 9 3 日本东京国立全球医疗中心中心医院感染控制办公室 10 4 日本东京国立全球医疗中心临床科学中心产学合作促进部 11 5 日本东京国立全球医疗中心临床科学中心 13 6 日本东京国立全球医疗中心疾病控制与预防中心 14 15
策略性沉默，信任受损：不同 COVID-19 疫苗情绪对医护人员与同事和患者关系的影响
背景：关于 Covid-19 疫苗接种和医护人员 (HCW) 疫苗强制要求的两极化辩论对比利时 HCW 与同事和患者讨论 Covid-19 疫苗情绪的能力提出了挑战。尽管研究已经确定了 HCW 疫苗犹豫的驱动因素，但这些研究并未包括工作场所互动的影响，也没有解决疫苗覆盖范围以外的后果。方法：对 74 名在比利时执业的 HCW 进行访谈和焦点小组讨论，探讨了 Covid-19 疫苗情绪以及与同事和患者讨论疫苗接种的经历。结果：大多数参与的 HCW 报告称很难与同事和患者讨论 Covid-19 疫苗接种。未接种疫苗的 HCW 经常担心表达他们的疫苗情绪可能会让患者或同事不高兴，并担心自己会被停职。因此，他们使用社交线索来评估其他人对疫苗怀疑论言论的开放程度，并避免讨论疫苗。令人惊讶的是，一些对疫苗有信心的医护人员隐藏了他们对疫苗的看法，以避免与同事和患者发生冲突。接种疫苗和未接种疫苗的医护人员都观察到，未接种疫苗的患者偶尔会得到不理想的护理。不理想的护理是未接种疫苗的医护人员不愿向同事表达他们对疫苗的看法的核心。接种疫苗和未接种疫苗的医护人员都描述了与持有不同疫苗看法的同事和患者的信任丧失和社会关系破裂。讨论：比利时医护人员认为 Covid-19 疫苗是一个有风险的讨论话题，并在疫苗接种方面“策略性地保持沉默”，以维持在卫生机构中的正常工作关系和就业。医护人员与同事或患者之间失去信任，加上基于疫苗接种状况的患者护理不理想，有可能削弱比利时以及其他国家的卫生系统，并催化可预防的疾病爆发。2022 作者。由 Elsevier Ltd. 出版。这是一篇根据 CC BY-NC 许可协议 ( http://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0/ ) 开放获取的文章。
医疗保健工人的疫苗接种
应注意的是，本指南中的信息涉及所需的疫苗作为就业/参与条件所需的疫苗，或者是由于在医疗保健环境中担任医护人员或工人而推荐的。本指南中的信息并非旨在替代个性化的医疗建议。建议，潜在的员工，员工，承包商，学生和志愿者就其他疫苗接种或促进疫苗接种咨询，这些疫苗可能因个人情况而推荐，这些情况可能包括但不限于怀孕或医疗状况和/或可以改变免疫反应的妊娠或医疗状况和/或治疗方法。指南是指工人的情况，还应假定任何要求适用于员工，承包商，学生和志愿者。
全球技术报告 - 卫生保健 - 直觉。 ...
但是，数字化转型的整体速度和规模正在引起医疗组织正在努力应对的挑战。在了解减慢数字转型的前三个因素：网络安全或隐私问题，转型疲劳和未成熟的数据管理策略时，很少有人会感到惊讶。列表进一步的因素包括这样一个事实，即该行业中的许多技术领导者担心他们会在哪里找到追求其转型目标的资源。大约四分之三（73％）表示，容量限制正在削弱他们对高级技术的投资的信心。这比研究中所有部门的平均水平高9个百分点。根据毕马威（KPMG International）的全球医疗保健部门技术领导者Anwer Khan的说法，美国毕马威（KPMG）的健康，政府客户和运营实践的顾问合作伙伴，许多组织在确保关键技能方面面临着挑战。汗指出，数据科学和数据工程技术的应用带来了困难，因为许多卫生系统尚未发展出创建和测试有效AI算法所需的成熟度和经验。此外，IT架构师和应用程序开发人员熟练于系统接口和配置自定义功能，并且需要持续的专业教育和特定于应用程序的培训。来源：毕马威全球技术报告2024
在医疗保健中的人机合作应用方面的进步：来自中国的见解
在技术革命和数字情报时代的背景下，疾病发生率上升与优质医疗资源的不均匀分布之间的矛盾是在当前年龄衰老社会中尤其重要的。“人与机器协作”是基于一种智能算法系统，该系统利用人类和机器的互补优势进行数据交换，任务分配，决策和协作工作，以提供更多的决策支持。传统的医疗保健模型高度依赖于医院的统一管理，这进一步增加了医疗保健系统的负担，并且通常使得为患者的个性化和实施个性化和精确的康复计划变得困难，这严重影响了他们的预后和生活质量，并增加了重新接送医院的风险。鉴于此，人类计算机协作（一种创新驱动的技术）是针对当今杰出的医疗保健问题的开创性解决方案。 的目的是审查人类计算机协作的概念，其在全球医疗保健环境中的应用及其所面临的挑战，以期不断推动医疗保健模型的创新，优化医疗保健资源的分配，并为在医疗保健中创新技术的开发和应用提供新的范式。鉴于此，人类计算机协作（一种创新驱动的技术）是针对当今杰出的医疗保健问题的开创性解决方案。的目的是审查人类计算机协作的概念，其在全球医疗保健环境中的应用及其所面临的挑战，以期不断推动医疗保健模型的创新，优化医疗保健资源的分配，并为在医疗保健中创新技术的开发和应用提供新的范式。We use the subject words “Human–machine collaboration” OR “Human-Computer Interaction” OR “HCI” AND “chronic disease” OR “Health management” OR ”Precision medicine “were searched for CNKI, Wanfang Data, VIP, CBM, PubMed, Web of science, Embase, Cochrane Library and other Chinese and English databases to identify all relevant studies and compare their results, and finally include 68 relevant literature文章，我们确定了HCI在五个主要领域的广泛应用：疾病筛查和治疗，健康管理，医学教育，传统医学以及医疗数据的整合和处理。
通过技术改变阿联酋的医疗保健
注：1 - 2022 年至 2030 年；2 - 2021 年至 2050 年；3 - 2015 年至 2022 年；4 - 预计 2022 年至 2028 年将达到 2.6 万亿美元；5 - 非传染性疾病死亡率从 2022 年的约 74% 变化到 2030 年的约 80%；6 - 2017 年至 2022 年；7 - 重点关注促进健康公平，因为女性患病年限多于男性（19 年 vs. 15 年）；8 - 从 2015 年的 41% 增长到 2022 年的 62% 来源：Praxis 分析