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过去几十年来,技术的进步为各个领域带来了重大变化,尤其是在医学和医疗保健领域。过去几年中,基于人工智能的医疗保健移动应用程序的数量显着增长。人工智能在医学和医疗保健中的应用一方面带来了许多好处,但另一方面也引发了不同的问题,主要是其应用的安全性和责任方面。这也引发了一个问题,即在涉及新的人工智能技术和医疗工具时,是否可以应用医学和医疗保健领域的传统法律监管方式。研究结果表明,有必要修改现有立法和/或采用新立法。在研究中,我们分析了新的欧盟人工智能法案和塞尔维亚卫生法规。人工智能法案带来了一些重大变化。根据我们进行的研究,可以得出结论,法律法规没有跟上创新带来的变化,例如人工智能在医学和医疗保健中的应用,但塞尔维亚在这一领域的立法落后了。
几个世纪以来,医学一直是人类直觉、专家判断和仔细分析之间的微妙舞蹈。如今,舞台上出现了一些合作伙伴:物联网 (IoT)、人工智能 (AI) 以及两者的结合,物联网人工智能 (AIoT)(Suriyan 和 Ramalingam,2022 年)。这些不断发展的技术正在重新定义医疗保健,预示着未来数据驱动的洞察力和自动化决策与人类专业知识相结合,彻底改变诊断、治疗和患者护理(Manickam 等人,2022 年)。在见证医疗保健系统的历史时,我们可以看到,由于成本上升、人口老龄化和合格专业人员的匮乏,它们面临着越来越大的压力(Patterson,2014 年;Punjani 等人,2014 年)。此外,在当代医疗保健环境中,医疗保健从业者必须在本地或远程团队中协作。这强调了强大的沟通在实现共享决策、协调努力和进度评估方面的重要性。物联网帮助医疗保健提供者远程管理治疗、为患者提供咨询并全天候监测他们的状况,从而可以远程提供实时护理(Kong 等人,2022 年;Firouzi 等人,2023 年)。
推荐 NIH 资助的哈佛医学院 AI 计算健康信息学博士后项目候选人,波士顿儿童医院,马萨诸塞州波士顿 CHIP 是波士顿儿童医院的计算健康信息学项目,是哈佛医学院的附属机构,也是其生物医学信息学系的合作项目,正在招募对利用人工智能推进医疗保健感兴趣的博士后研究员。我们寻求优秀的候选人,他们对提升获取和推理一系列数据类型的能力充满热情,从临床、流行病学、环境和社会一直到分子和基因组。我们鼓励教师和研究负责人推荐能够胜任这一角色的候选人。我们提供丰富的学术环境和优秀的导师,并嵌入顶级医院。CHIP 位于波士顿芬威街区中心 401 Park Drive 的美丽新空间内,周围有各种美食、娱乐和体育设施。重点领域包括机器学习/AI,包括临床决策支持和预测医学、可计算表型、精准医学、人口健康、真实世界证据和数据可视化。CHIP 成立于 1994 年,是一个多学科应用研究和教育项目。生物医学信息学已成为生物医学、医疗保健和人口健康的主要主题和方法,涉及高维建模和从分子到人口水平了解患者。尽管 CHIP 拥有强大的儿科研究议程,但我们的兴趣涵盖所有年龄段。我们为医疗决策、诊断、护理重新设计、公共卫生管理和重新构想的临床试验设计信息基础设施。该领域本质上是跨学科的,借鉴了传统生物医学学科、计算科学和技术、数据科学、生物统计学、流行病学、决策理论、组学、实施科学以及医疗保健政策和管理。我们的教师接受过医学、数据科学、计算机科学、数学和流行病学方面的培训。CHIP 研究亮点在这里。
(SHRI JITIN PRASADA)(a)至 d):印度政府强调“全民人工智能”的概念,这与总理在全国范围内培育和推动尖端技术应用的愿景相一致。这一举措旨在确保人工智能惠及社会各界,推动创新和增长。政府致力于利用人工智能 (AI) 的力量,在医疗、农业、教育、政府治理、新闻部和其他领域造福人民。与此同时,政府也意识到人工智能带来的风险。幻觉、偏见、错误信息和深度伪造是人工智能带来的一些挑战。为了应对人工智能的挑战和风险,政府认识到需要建立护栏以确保人工智能的安全和可信。因此,中央政府在与相关利益相关方进行广泛的公众协商后,于 2021 年 2 月 25 日公布了《信息技术(中介机构指南和数字媒体道德规范)规则》2021 年(“2021 年 IT 规则”),该规则随后于 2022 年 10 月 28 日和 2023 年 4 月 6 日进行了修订。2021 年 IT 规则对中介机构(包括社交媒体中介机构和平台)规定了具体的法律义务,以确保他们对安全可信的互联网负责,包括迅速采取行动消除被禁止的虚假信息、明显虚假的信息和深度伪造。如果中介机构未能遵守 2021 年 IT 规则规定的法律义务,他们将失去《2000 年信息技术法》(“IT 法”)第 79 条规定的避风港保护,并应根据任何现行法律承担相应的诉讼或起诉。 《2023 年数字个人数据保护法》于 2023 年 8 月 11 日颁布,该法案规定数据受托人有义务保护数字个人数据,追究其责任,同时确保数据主体的权利和义务。政府已成立人工智能咨询小组,针对印度特定的监管人工智能框架,由印度总理首席科学顾问 (PSA) 担任主席,来自学术界、工业界和政府的不同利益相关者参与,目标是解决与制定负责任的人工智能框架有关的所有问题,以实现人工智能的安全和可信开发和部署。
1教授,2名学生,3名学生,4学生1学生1计算机科学与工程系,1帕瓦伊工程学院,印度泰米尔纳德邦Namakkal。摘要:该项目提出了AI驱动的医疗保健聊天机器人,旨在提供个性化的实时医疗支持和主动的健康管理。利用高级自然语言处理(NLP)和深度学习算法,聊天机器人可以有效地解释和响应用户输入,以满足一系列医疗保健需求,包括健康监控,常规检查,远程医疗咨询和保险指南。通过充当虚拟医疗保健助理,该系统旨在弥合用户与基本保健服务之间的差距,从而增强对医疗信息和资源的可访问性。聊天机器人的核心功能包括持续的健康监测,使用户能够跟踪生命体征,症状和生活方式习惯。通过常规评估,该系统评估一般福祉,标记潜在的健康问题,并为适当的行动提供建议。对于远程医疗,它支持与医疗保健专业人员的虚拟咨询,以确保及时获得医疗建议。此外,聊天机器人简化了复杂的保险流程,提供了有关覆盖范围,索赔和报销的分步指南。通过机器学习和连续的用户互动,AI模型随着时间的推移增强了其响应能力和准确性,提供了全面和直观的体验。无论是协助慢性病管理还是预防性护理,聊天机器人都促进了一种积极的健康方法,使个人能够独立管理自己的福祉。该项目旨在使医疗保健访问权力民主化,使所有用户都可以使用高质量的医疗支持,无论其位置或医疗专业水平如何。关键字:医疗保健,医疗保健聊天机器人,自然语言处理(NLP),医学深度学习,实时医疗支持,健康监测,远程医疗咨询,虚拟医疗保健助理,主动健康管理,患者参与,慢性病管理,预防医疗保健,保险指导,重要的签名监测。
抽象背景中风仍然是一个公共卫生问题,据报道是残疾的第三个原因。在幸存者中,进行常规日常活动的能力可能会降低,需要康复。目的是调查自我报告的中风的患病率,医疗保健的可访问性以及在该国不同地区未经物理治疗的常规活动中有限制的患者的程度和百分比。方法,使用2019年国家健康调查的数据进行了横断面研究。包括巴西所有五个地理区域的15岁以上的参与者,他们报告了中风的诊断。使用样品加权分析数据,并表示为估计值以及95%的置次间隔(CI)。结果,巴西自我报告中风的全国患病率为1.9%(95%CI 1.7 - 2.0),相当于1,975名诊断患者。中有50.2%的人报告了日常活动的限制,而超过一半(54.6%)定期跟进医疗保健专业人员。但是,只有24.6%的人报告有康复的机会,而有限制活动的人中有73.4%没有接受过任何其他适应性治疗。
本手册是为所有参与慢性病管理计划 (CDMP) 的医务人员和医疗机构编写的。我们希望它对社区健康援助计划 (CHAS) 和 Healthier SG 的全科医生特别有用,随着新加坡人口老龄化,他们将照顾患有慢性病的个人。 2. CDMP 于 2006 年首次推出。为了减少门诊管理慢性病的自付费用并促进就医行为,符合条件的患者可以使用 MediSave 并享受 CHAS GP 诊所对这些疾病的补贴。Healthier SG 将于 2023 年推出,旨在建立我们在社区中适当管理慢性病的目标,并重点强调预防性护理措施。 3. 卫生部会根据各种考虑因素定期审查 CDMP 疾病清单,例如疾病负担和早期干预以减少并发症的有效性。CDMP 涵盖的所有慢性病都会自动扩展为有资格获得 CHAS 慢性病补贴的疾病清单。 4. 本手册旨在作为 CDMP 的快速指南,涵盖一系列实际问题,从行政和索赔相关事宜到推荐的临床护理关键组成部分的广泛指南。CDMP 手册并非旨在成为全面的临床指南,而是整合了当地相关实践指南的关键组成部分,并纳入了循证建议,为循证实践提供简明参考。 5. 除了及时了解最新的临床更新外,还提醒初级保健临床医生全面护理患者。这包括考虑多重疾病如何影响治疗重点,就健康促进和预防护理方面提供建议,并与患者合作制定个性化护理计划,以最大限度地提高每个人的健康。初级保健临床医生必须确保索赔适当,以支持明智地使用患者的 MediSave。 6. 我们感谢医护专业人员在照顾慢性病患者方面的奉献和辛勤工作,并希望您发现这本手册很有用。麦锦汉教授 卫生部卫生司长 2024 年 11 月
本文提供了可扩展,安全的基于区块链的医疗保健系统体系结构,该体系结构有效地管理大量的患者数据,同时确保高安全性。自适应分区过滤器(APFS)和紧凑型Patricia尝试(CPTS)可实现有效的数据访问和管理,而Bearded Byzantine优化共识(SBOC)(SBOC)和GO的并发模型促进并行交易处理。通过Bloom过滤器提供了安全性,Patricia试图通过Merkle Trees扩展,以及由实用的拜占庭容错(PBFT)保护的不变的区块链分类帐(PBFT)。可验证的随机函数(VRF)确定的参与者选择共识,零知识证明(ZK-SNARKS)验证交易而不揭示敏感信息,与医疗保健法规保持一致。chacha20加密敏感数据,基于角色的访问控制(RBAC)控制访问权利。此体系结构为区块链环境中的可扩展,高效和安全的医疗保健数据管理提供了全面的解决方案。
将人工智能融入医疗记录生成可提高效率并增强文档记录。然而,它会带来诸如不准确、偏见和安全问题等风险。该框架识别这些风险并提出缓解策略,符合美国国家标准与技术研究院 (NIST) 人工智能风险管理框架等标准。