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生物启发性 - 防空 - 保险箱 - 直通先决权...
生物启示是一个多学科领域，涉及用于测量，监测和操纵生物系统的系统和设备的开发和应用。通过提供有关人体生理，生化和电气参数的精确数据，这些仪器在医学诊断，研究和治疗中起着至关重要的作用。生物工程，电子和医学科学的整合导致创建了各种设备，这些设备从简单的温度计到MRI和CT扫描仪（例如MRI和CT扫描仪）的复杂成像技术。本文探讨了生物启示的范围，其在医疗保健中的应用，该领域的挑战以及生物启发技术的未来方向。随着技术的快速发展，生物启示仍然是改善患者护理，实现早期疾病检测并增强治疗性干预措施的关键工具。
移动电磁波对人脑的影响新的防护涂层，以防止在香槟酒佳肴中生长的LampenfloraCOVID-19医疗工作者的疫苗犹豫不决
hal是一个多学科的开放访问档案，用于存款和传播科学研究文件，无论它们是否已发表。这些文件可能来自法国或国外的教学和研究机构，也可能来自公共或私人研究中心。
设计AI驱动的医疗保健助理，通过医疗服务有效地吸引脆弱的人群：南非大学学生的离散选择实验
Designing AI-powered healthcare assistants to effectively reach vulnerable populations with health care services: A discrete choice experiment among South African university students Running Title: A discrete choice experiment to inform AI-powered healthcare assistant design Zheng A MPH* 1 , Long L PhD* 2,3 , Govathson C PhD 3 , Chetty-Makkan C PhD 3 , Morris S BS 4 , Rech D MBA 4 , Fox MP DSC＃1,2,3，Pascoe S博士学位＃3 *同等贡献，共享的第一作者资格＃同等贡献，共享的最后作者隶属关系：1年流行病学系，波士顿大学公共卫生学院，美国马萨诸塞州波士顿，美国马萨诸塞州。2美国马萨诸塞州波士顿的波士顿大学公共卫生学院全球卫生部。 3南非约翰内斯堡维特沃特斯兰大学健康科学学院健康经济学和流行病学研究办公室。 4 Audere，美国华盛顿州西雅图。 通讯作者：Amy Zheng Amyzheng@bu.edu 715 Albany St Talbot Building，4E，波士顿，马萨诸塞州，02118。 支持者：K01MH119923（NIH）LL成立研究者奖（波士顿大学）AZ AGMT DTD 8-4-23（BMGF）CG CCM CCM CCM SP SP数量的主要表格：2主要数字数：2 ：22美国马萨诸塞州波士顿的波士顿大学公共卫生学院全球卫生部。3南非约翰内斯堡维特沃特斯兰大学健康科学学院健康经济学和流行病学研究办公室。 4 Audere，美国华盛顿州西雅图。 通讯作者：Amy Zheng Amyzheng@bu.edu 715 Albany St Talbot Building，4E，波士顿，马萨诸塞州，02118。 支持者：K01MH119923（NIH）LL成立研究者奖（波士顿大学）AZ AGMT DTD 8-4-23（BMGF）CG CCM CCM CCM SP SP数量的主要表格：2主要数字数：2 ：23南非约翰内斯堡维特沃特斯兰大学健康科学学院健康经济学和流行病学研究办公室。4 Audere，美国华盛顿州西雅图。 通讯作者：Amy Zheng Amyzheng@bu.edu 715 Albany St Talbot Building，4E，波士顿，马萨诸塞州，02118。 支持者：K01MH119923（NIH）LL成立研究者奖（波士顿大学）AZ AGMT DTD 8-4-23（BMGF）CG CCM CCM CCM SP SP数量的主要表格：2主要数字数：2 ：24 Audere，美国华盛顿州西雅图。通讯作者：Amy Zheng Amyzheng@bu.edu 715 Albany St Talbot Building，4E，波士顿，马萨诸塞州，02118。支持者：K01MH119923（NIH）LL成立研究者奖（波士顿大学）AZ AGMT DTD 8-4-23（BMGF）CG CCM CCM CCM SP SP数量的主要表格：2主要数字数：2
Hikma和M42签署战略谅解备忘录，以推动阿联酋的医疗创新
伦敦，2025年1月30日 - 跨国制药小组Hikma Pharmaceuticals PLC（Hikma）今天宣布，它已与M42签署了一项战略性谅解备忘录（MOU），该备忘录是由人工智能（AI）和技术支持的全球卫生领导者，以人工智能（AI）和技术，以促进对阿拉伯阿拉伯癌症（Arabirate）的抗衡（Uae Arabirate）（abor Arabirate contrictication contripation in Coarte）（Uae Arabication），在艾米尔（Arabirate）中抗衡。谅解备忘录是在Arab Health 2025会议的场上签署的，旨在利用替代基因组学筛查技术来加速实施更精确，预防和预测性的癌症护理计划。根据本协议，Hikma和M42将增强他们的合作，以促进Shield™的使用，Shield™是Guardant Health Inc.的非侵入性实验室开发测试（LDT），用于结直肠癌（CRC）筛查，旨在提高阿联酋的筛选依从性。Shield™是美国FDA批准的第一个血液测试，作为CRC的主要筛查选项，这意味着医疗保健提供者可以以类似于所有其他非侵入性方法的方式提供屏蔽，以筛选指南中建议使用。与M42合作，阿布扎比公共卫生中心（ADPHC）最近引入了非侵入性血液液体活检测试Shield™，用于结直肠癌筛查，作为IFHAS综合健康筛查计划的一部分。Shield™已经可以在阿布扎比，Al Ain和Al Dhafra地区的主要医疗保健中心和M42位置进行筛查。
医疗保健供应链中的人工智能...
摘要人工智能（AI）已成为医疗保健供应链管理中的变革力量。本文分析了人工智能（AI）在增强美国医疗供应分配系统中医疗供应链管理的弹性和效率方面的变革性作用。该研究分析了当前的实施和新兴技术，以展示AI-Solable Solutions如何在医疗机构中转变常规供应链运营。关键发现表明，实施AI驱动供应链系统的医疗保健组织可在预测供应链破坏的预测分析模型中观察到高达87％的预测准确性。该研究还显示了AI系统如何在危机期间与传统方法相比，如何使40％的恢复时间更快，而自动化决策支持系统将响应时间减少了供应链中断的时间几乎65％。但是，该研究指出了关键挑战，例如数据隐私问题，高度实施成本以及对强大治理框架的要求。从战略上讲，本文向医疗组织提供了有关如何更好地与技术人员，医疗保健提供者和决策者合作的建议，以增强创新，同时保持道德标准。随着医疗保健供应链的发展，这项研究强调了AI在设计一种更具弹性和有效的医疗供应分配系统中的重要性，该系统与需要解决实施挑战和道德考虑在确保公平医疗保健提供方面的挑战。关键字：人工智能，医疗保健供应链，医疗供应分配，预测分析，供应链弹性1.引言技术一直是近几十年来指数增长的领域，从根本上改变了现代社会的许多方面。这些转变中最令人印象深刻的是人工智能（AI）的出现和传播。作为一种可以处理大量数据并能够发现复杂模式的工具，AI在医疗保健，金融和教育等各种行业中起着必不可少的手工工具的作用，改变了传统的范式和对未来可能性的开头（Jordan and Mitchell，2015; Russell and Norvig and Norvig，2016年）。例如，医疗保健行业通过AI的整合经历了革命性的变化，这导致了更好的诊断准确性和个性化的治疗计划。目前，医疗图像正在接受机器学习算法（AI的一个子类别），该算法分析了医学图像以检测异常和预测患者的结果，比传统方法更好（Topol，2019年）。在AI和基因组学交集方面也取得了重大进展，这导致了新的治疗靶标的发现以及精密医学的进步（Shickel等，2017）。
世界各地医疗保健中的AI监管
。CC-BY 4.0国际许可证可永久提供。是作者/资助者，他已授予Medrxiv的许可证，以显示预印本（未通过同行评审证明）预印度本版本持有人的预印版发布于2025年1月25日。 https://doi.org/10.1101/2025.01.25.25321061 doi：medrxiv preprint
纳米纤维素作为护肤，化妆品和医疗保健的皮肤生物相容性材料：配方，法规和新兴应用
Amin Meftahi，Pieter Samyn，Sahar Abbasi Geravand，Ramin Khajavi，Somayeh Alibkhshi等。碳水化合物聚合物，2022，278，pp.118956。10.1016/j.carbpol.2021.118956。hal-03852076
接触 ChatGPT 后，公众对医疗保健领域人工智能的看法发生了变化
此预印本的版权所有者于 2025 年 1 月 25 日发布此版本。；https://doi.org/10.1101/2025.01.23.25321048 doi: medRxiv preprint
将心血管-肾脏-代谢健康框架纳入本地医疗保健系统：香港医学院的立场声明
不同指南对高血压的血压阈值有所不同。16,17 香港家庭医生计划 (HKCP) 此前已将高血压定义为血压≥140/90 mmHg18 ；根据近期证据，CKM 框架采用了 130/80 mmHg 的较低阈值。家庭血压监测和标准化办公室血压测量均可接受。及早发现 CKM 风险因素符合初级医疗保健蓝图 19，该蓝图通过以家庭为中心、以社区为基础的初级保健系统提倡预防慢性病。“全民家庭医生”这一关键概念旨在通过与初级保健登记册中的家庭医生协调，提高公众获得医疗服务的机会，包括筛查和诊断糖尿病前期、早期糖尿病和高血压。及时筛查和干预可以减少 CKD、心血管疾病 (CVD) 和住院等并发症。
医疗保健中的人工智能（AI）
将人工智能（AI）整合到医疗保健中是革命性的步骤，也是提高患者结果，运营效率和诊断精度的绝佳机会。但是，道德，法律和社会挑战持续存在，必须适当解决，以确保公平，安全和可信赖的医疗保健系统。AI驱动的医疗保健应用中的机会AI在医疗保健系统的不同领域具有巨大的潜力。在医学成像中，AI驱动的算法可以鉴定放射学扫描中的肿瘤，这可以与专家放射科医生相提并论。此外，AI驱动的诊断工具可以检测糖尿病性视网膜病和肺炎，从而显着改善预后。在发现新药时，AI通过分析大量可用的基因组和分子数据集来加速潜在的候选药物的识别，从而大大缩短了传统上冗长的药物发育周期。通过实时数据收集和个性化的健康干预措施， AI驱动的可穿戴设备改善了患者监测。 AI驱动的远程医疗和虚拟健康助理，主要在服务不足的地区，帮助远程咨询，改善治疗计划并使患者受益。 AI还通过使日常任务自动化，减少工作量并最大程度地减少人类错误来优化医院的管理工作流程。 AI实施中的道德挑战尽管有益，AI还是熟悉需要关注的道德复杂性。 数据隐私是最令人关注的因素。 算法偏见是另一个挑战。AI驱动的可穿戴设备改善了患者监测。AI驱动的远程医疗和虚拟健康助理，主要在服务不足的地区，帮助远程咨询，改善治疗计划并使患者受益。AI还通过使日常任务自动化，减少工作量并最大程度地减少人类错误来优化医院的管理工作流程。AI实施中的道德挑战尽管有益，AI还是熟悉需要关注的道德复杂性。 数据隐私是最令人关注的因素。 算法偏见是另一个挑战。AI实施中的道德挑战尽管有益，AI还是熟悉需要关注的道德复杂性。数据隐私是最令人关注的因素。算法偏见是另一个挑战。AI系统在很大程度上依赖电子健康记录（EHR）和其他敏感的患者数据来训练算法。未经授权访问医疗信息可能会导致对系统的可信度的滥用和关注。如果用于训练AI模型的数据缺乏多样性，则由此产生的算法可能会产生偏斜的结果，从而导致解释错误。例如，从特定人群学的数据集上主要在数据集上训练的诊断工具可能不适用于其他组，从而加剧了健康差异。AI决策的透明度和解释性对于维持信任至关重要。许多AI模型和激烈的学习系统充当“黑匣子”，哪个