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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，主要是在服务不足的地区，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，主要是在服务不足的地区，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
将PTSD的MDMA辅助疗法带入传统医疗保健系统：倾向于设置和设置
尽管有有效的基于循证的创伤后创伤后的创伤后应激障碍（PTSD），但患者的显着比例表现出次优反应或未完成。针对PTSD的MDMA辅助治疗（MDMA-AT）是目前在全球范围内进行的许多研究中评估的有前途的干预措施，包括在美国的潜在食品和药物管理局（FDA）批准。设定和设置的概念是迷幻疗法的基础，并指一个人带来的心态和发生的环境。两者都在个人的经验和MDMA-AT的效率中起着至关重要的作用。在本文中，我们描述了在MDMA-AT中设置和设置对PTSD的重要性，并概述了在大型医疗保健环境（例如退伍军人健康管理局（VHA））中实施这种新颖干预的优势和挑战。主要来自我们在VHA中对PTSD进行临床试验的经验，我们提出了特定的和实用的建议，以优化和设置参与者和临床医生的观点，以一种利用这些环境的机会，又利用了这些环境的机会，又利用了他们的挑战。这些建议旨在为未来的MDMA-AT提供PTSD研究，并可能在传统医疗保健系统中最终实施临床实施工作。
使用基于办公室的Globorisk工具，主要医疗保健工人之间的十年心血管疾病风险预测：横断面研究
摘要简介：心血管疾病（CVD）仍然是全球过早死亡率的主要原因，医疗保健工人（HCWS）可能有发展CVD的风险。基于办公室的Globorisk是CVD风险评分的十年风险预测工具。本研究旨在确定雪兰莪州政府卫生诊所的主要HCW中的CVD风险和风险因素与中等高度CVD风险相关的风险因素的流行。材料和方法：对Kospen WOW（“ Komuniti Sihat Pembina negara”或“健康社区建立了工人的全国性数据库”的543个HCWS的横断面研究）在马来西亚的三个地区卫生办公室（DHOS）中。为了估计基于办公室的球形模型，包括年龄，性别，当前的吸烟状况，收缩压（SBP）和体重指数（BMI）等因素。所采用的数据分析是Pearson卡方检验，Fisher的精确测试，Welch的t检验和二元逻辑回归。结果：在543名参与者中，有453名（83.4％）为女性，439（80.8％）是马来人，平均年龄为44.4（4.38）。在原发性HCW中发现的大多数中高CVD风险是男性，有26（86.7％），马来语为25（83.3％），非临床组为17（56.7％）。低CVD风险的患病率为94.5％（95％CI：92.2–96.2）和中高风险类别的5.5％（95％CI：3.8–7.8）。与中高的CVD风险相关的因素是非临床组（95％CI：1.43，6.85），血糖升高（95％CI：3.25，19.41）和焦虑症状（95％CI：95％CI：1.46，13.86）的工作类别。结论：Kospen WOW平台可有效筛选和指导防止CVD的干预计划实施。关键字：心血管疾病风险，初级医疗保健工人，基于办公室的Globorisk，Kospen WOW
对唐氏综合症医疗保健专业人员指南的儿童和年轻人的健康评估
唐氏综合症（三体疾病）是最常见的遗传疾病之一。每年出生的1000名婴儿大约发生。唐氏综合症（DS）是由某些或全部细胞内的21个染色体的额外副本引起的。有三种类型的DS：三体性21-在人体的每个细胞中出现额外的21个染色体（94％），其中额外的21染色体材料附着在另一个染色体（4％）和摩西，其中只有某些细胞只有额外的染色体21染色体（2％）。尽管与DS有相关的物理特征范围，每个孩子都会有自己的个人身体属性和个性。所有患有DS的孩子都有一定程度的学习障碍和延迟的发展，但是在个别孩子之间，这种障碍的变化很大。多种健康问题与DS有关；医疗保健专业人员的频率更高，包括先天性心脏缺陷，听力学，视觉，视觉，胃肠道，血液学和甲状腺问题，医疗保健专业人员需要提高人们对相关疾病的认识。
健康好友：互动医疗保健监控和...
对健康和健身的不断提高的认识使个人采取了更明智的监测和改善福祉的方式。随着技术的进步，医疗保健应用程序已成为日常生活中不可或缺的一部分，提供了对个人健康指标的见解。Health Buddy被设计为一种现代的互动医疗保健监测系统，该系统使用户通过实时数据跟踪，机器学习算法和智能建议来负责其健康。本文概述了Health Buddy的发展和功能，该哥们将传统的医疗保健指标与BMI计算（例如食品分类，卡路里跟踪以及与Google Fit集成）等高级功能相结合。该系统旨在简化健康监视并通过直观的仪表板接口提供可行的见解。
医疗保健工作者的健康清理综合指南和患有血源病毒的医疗人员的管理（乙型肝炎，他
In July 2019 UK Advisory Panel for Healthcare Workers Living with Bloodborne Viruses (UKAP) published updated integrated guidance that described new recommendations on the monitoring and clearance of healthcare workers (HCWs) living with hepatitis B infection, and the investigation of situations where a HCW has been diagnosed with a bloodborne virus (BBV), based on the evidence base and experience from over 20 years of UKAP investigations.在过去的两年中，该指南已嵌入实践中，UKAP收到了有关其实施的有用反馈。2020年更新包含基于此反馈的更改，以澄清利益相关者的角色和职责，以及应应用指导的设置。2021更新包含对乙型肝炎的HCW的建议监测时间的变化。这些变化，在第7.2节中详细介绍，与国家实践（1-2）和其他国际（3至5）指南保持一致。2022年更新包括有关免疫抑制后乙型肝炎（RHBV）重新激活的新建议。在分辨出乙型肝炎的病例中，由于增加了治疗性免疫抑制在其他情况下，RHBV变得越来越普遍。此建议包含在第6.4节中，并在第7.2节中详细介绍。2023年更新的措辞修改了有关认可的职业医学专家的重要性，以维护执行暴露程序的HCW的当地记录（EPP），并与HIV或HBV生活在一起，并将结果传达给UKAP秘书处。此更新还加强了对UKAP秘书处的措辞，以维持居住在血源性病毒（UKAP-OHR）的Healthancational Health监测登记册的管理。2024年更新修改了指南，该指南是指向UKAP-OHR的强制性报告职业健康团队的强制性报告，以批准停止UKAP-OHR。此更新包括有关HCW从国外进入英国的建议，他们在英国首次被诊断出患有BBV，并通知HCW进入英国，需要等待3个月的等待，然后才能清算EPP为HIV和HBV患有HBV的人的4周等待。
前会议研讨会 - 医疗保健中的人工智能
Chennai，印度田纳西州。 Seshadri博士是印度诊断超声成像的先驱。 他有助于建立印度田纳西州钦奈。 Seshadri博士是印度诊断超声成像的先驱。 他有助于建立印度田纳西州钦奈。 Seshadri博士是印度诊断超声成像的先驱。 他有助于建立Chennai，印度田纳西州。Seshadri博士是印度诊断超声成像的先驱。他有助于建立印度田纳西州钦奈。Seshadri博士是印度诊断超声成像的先驱。他有助于建立印度田纳西州钦奈。Seshadri博士是印度诊断超声成像的先驱。他有助于建立
完整标题（最多 200 个字符）：知识并不是建立对医疗保健领域使用人工智能的信任所需的全部
作者摘要（最多 200 字）：近年来，人工智能 (AI) 及其应用在医疗保健领域引起了公众的极大兴趣和兴奋。然而，人工智能在医疗保健领域的成功整合和使用将取决于患者和用户的采用。因此，如果用户的担忧没有得到认真解决，并且患者没有接受有关这些技术如何工作的教育，那么人工智能工具在医疗保健领域的应用可能会受到限制。虽然已经有关于临床医生和医疗保健专业人员对人工智能的态度的研究，但人们对公众对医疗保健环境中人工智能的看法知之甚少。我们的研究通过分析 2021 年加拿大数字健康调查的数据来解决文献中的这一空白，以了解加拿大人对人工智能的态度与各种社会经济和人口因素之间的关系。我们的研究结果发现，老年加拿大人、受教育程度较低的加拿大人和女性需要更好地了解人工智能的安全和负责任的使用，并保证良好的数据安全实践，然后他们才能广泛接受它。此外，信任因素可能是导致中年加拿大人对人工智能感到不适程度更高的一个因素。
AI/ML Innovations 最近的两次收购重点关注数字医疗日益增长的重要性
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