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数据世界中的医生和患者...
本白皮书的起草是法国医学委员会数字小组 1 的集体努力，由 Jacques LUCAS 博士和 Pr 协调。Serge UZAN。在起草之前的工作过程中，我们咨询了医学、健康、数字技术、教育、研究和伦理反思等领域的资深人士。他们不受我们作品内容的约束，但我们要对他们为我们的讨论做出的贡献表示衷心的感谢。按照他们在法国医学委员会的听证顺序：Philippe CINQUIN，TIMC Imag；Marie-Christine JAULENT，LIMICS；Jacques MARESCAUX，IRCAD；Fabrice DENIS，Jean-Bernard 跨区域癌症研究所；Guy FAGHERAZZI，Gustave Roussy 研究所； Raja CHATILA，ISIR； Roman ROUZIER，居里研究所； Catherine TOURETTE-TURGIS，患者大学； Agnès BUZYN，法国国家卫生局； Didier MENNECIER，法国国防卫生局； Olivier MANGIN，AP-HP 助理主任医师； Alain LOUTE 和 Jean-PhilippeCOBBAUT，里尔大学医学伦理中心； Brigitte SEROUSSI，UPMC，Limics，DSSIS； Rand HINDI，法国数字委员会； Jean-Luc DUBOIS-RANDE，医学院院长委员会； Jérôme LELEU，互动
人类学和解剖形态特征...
磁共振成像（MRI）是提供医学中使用的成像的新方法之一。在其物理和技术基础上，它与至今使用的其他方法截然不同。它基于磁场和射频冲动的联合使用。MRI及其修改允许在体内收集有关解剖系统和器官的有价值数据。在解剖学中使用MRI的方式是：a）对MRI检查的尸体扫描的解剖学解释，以制备尸体切片，并由MRI检查； b）使用MRI扫描作为解剖信息的来源，因此在确定诊断时，临床医生应将病理对象的图像与正常对象进行比较。因此，现代人类解剖结构的目标之一是通过MRI确定各种器官在体内的定量和定性特征，以形成一种表征正常活体器官的特征系统。
数据世界中的医生和患者......
本白皮书的起草是法国医学委员会数字小组一小组在 Jacques LUCAS 博士和 Serge UZAN 教授的协调下共同努力的成果。在起草前的工作中，我们咨询了医学、卫生、数字技术、教育、研究和伦理反思等领域的资深人士。他们不受我们作品内容的约束，但我们想对他们为我们的讨论做出的贡献表示衷心的感谢。按照他们在法国医学委员会的听证顺序：Philippe CINQUIN，TIMC Imag；Marie-Christine JAULENT，LIMICS；Jacques MARESCAUX，IRCAD；Fabrice DENIS，Jean-Bernard 跨区域癌症研究所；Guy FAGHERAZZI，古斯塔夫鲁西研究所；Raja CHATILA，ISIR；Roman ROUZIER，居里研究所； Catherine TOURETTE-TURGIS，患者大学； Agnès BUZYN，法国国家卫生局； Didier MENNECIER，法国国防卫生局； Olivier MANGIN，AP-HP 助理主任医师； Alain LOUTE 和 Jean-PhilippeCOBBAUT，里尔大学医学伦理中心； Brigitte SEROUSSI，UPMC，Limics，DSSIS； Rand HINDI，法国数字委员会； Jean-Luc DUBOIS-RANDE，医学院院长委员会； Jérôme LELEU，Interaction Healthcare； Olivier PALOMBI，来自健康与体育大学 (UNESS)。
与计算机面对面
来源和沟通渠道。Bulling 的团队不仅关注认知过程，还关注我们的行为，例如我们如何与数字设备互动。他们的首要任务是教会计算机正确识别我们的视线，而不仅仅是从完美照明的面部和恒定的实验室环境中识别，就像以前的计算机辅助凝视分析一样。科学家们长期以来一直依靠机器学习来做到这一点。但是，到目前为止，他们用来训练计算机的数据与日常生活并不十分相关。为了纠正这个问题，Bulling 和他的团队在 15 名志愿者的笔记本上安装了软件。在他们使用电脑工作的几天里，软件反复提示志愿者注视显示器上的选定点，并拍摄他们的照片。这为团队提供了不同环境中的图像，通常是在光线不足的情况下。因为他们还知道志愿者的视线在哪里
实现生存链自动化并彻底改变战斗伤亡护理 未来战场上的人机技术协同
护理人员执行操作（状态和操作与可用资源和护理环境紧密相关）？临床医生将感知和理解数据结合到评估中，用于决定采取哪些临床行动。智能（AI增强）和非智能（增强可视化、基于规则的决策树等）决策支持工具可以改善临床决策。硬件（机器人和医疗设备）和基于AI的软件可以通过将人工任务转移给机器来帮助护理人员。同样，治疗可以转移给智能或非智能机器。例如，目前通常转移给非智能医疗设备的治疗包括通过静脉泵进行监测、静脉输液和药物管理，以及使用机械呼吸机进行呼吸辅助。未来，机器人技术将帮助护理人员管理伤员，识别伤员，使用生理传感器和成像方式监测伤员，协助手术，协助救生干预，智能地执行补给和医疗后送任务。12 我们想象，这些类型的创新在受到化学、生物、放射、核和定向能威胁污染的环境中将特别有益。
具有药物遗传学见解的药代动力学建模和模拟支持治疗性药物监测与成人HSCT中骨髓性升压的相关性
1儿科，妇科和妇产科系，CANSEARCH研究平台，儿科肿瘤学研究平台，瑞士日内瓦大学，日内瓦大学，日内瓦大学医学院2蒙佩利·埃雷恩·亚历山大·格罗顿迪克（Imim），CNRS，UMR 5149，蒙彼利埃大学，蒙彼利埃大学，蒙彼利埃，法国5149，法国5149，临床药理学和毒理学部，部门巴塞尔，巴塞尔，瑞士和巴塞尔大学，瑞士巴塞尔大学8血液学分部，骨髓移植单元，日内瓦大学医院，日内瓦大学医院和医学院，瑞士日内瓦大学医学肿瘤学和血液学系9日内瓦大学医学肿瘤学和血液学系，瑞士苏里奇，瑞士，瑞士，瑞士学院10级，船长学院。瑞士Aarau 11儿科肿瘤学和血液学分校，瑞士日内瓦大学日内瓦医院妇女，儿童和青少年系
病毒在野外传播的速度有多快？
1 Spatial Epidemiology Lab (SpELL), Universite´ Libre de Bruxelles, Brussels, Belgium, 2 Department of Microbiology, Immunology and Transplantation, Rega Institute, KU Leuven, Leuven, Belgium, 3 Interuniversity Institute of Bioinformatics in Brussels, Universite´ Libre de Bruxelles, Vrije Universiteit Brussel,布鲁塞尔，比利时，4 imm，de Montpellier，CNRS，CNRS，蒙彼利埃，法国，5计算机科学系，Laboratoire d'Indryatique，de Robotique et Microe de Microe´lect'ilect'irectronique de Montpellier，CNRS，CNRS和Montpellier，Montpellier，Montpellier，France，France，6 phim nefter，france，france，6 Cirad，Inrae，Institut Agro，蒙彼利埃，法国7劳动力d'volutire d'volutire d'vologire Biologique et ecologie et ecologie，学院，科学学院，大学，布鲁塞尔大学，布鲁塞尔，比利时，比利时，8号，盖德·盖芬遗传学，戴维·盖芬遗传学，加利福尼亚州卫生部。加利福尼亚州洛杉矶，洛杉矶，加利福尼亚州美国，美国10号计算医学系，戴维·盖芬医学院，加利福尼亚大学洛杉矶分校，加利福尼亚州，美国，美国
解码大脑信号的听力损失
ge是成人听力损失的最强预测指标。1年龄大约有25％的65岁（自全球2.6亿人）具有某种形式的听力障碍。1接受社会隔离，年龄段的社会隔离和痴呆症与社会隔离和痴呆有关。3-6在衰老的听觉标志中，噪音（SIN）中的言语难以在最一致的挑战中占据困难。7,8不幸的是，即使助听器有正确的可听性，它们通常也无法证明这些真实的听力技巧。9,10此外，尽管内耳11的路径学变化已经建立了良好，但对其他大脑（实际上负责解释言语，语言和认知信号）的责任少了12个，这是通过听力损失所遇到的。这引导了新兴的大脑图像工作，以识别可能解释老年人的罪恶处理缺陷的神经系统功能的变化（有时称为中央长期cusis 13）。但是，当我们的听觉系统开始淡出时，如何确定在庞大的神经网络中处理语音和语言的变化？
肌肉骨骼的必要性 - 陆军大学出版社
aj。前陆军卓越医疗中心负责人迈克尔·塔利将军在最近于佐治亚州摩尔堡举行的机动作战人员会议小组上发出号召：“当我们谈论军团战斗中 21,000 名伤亡人员的规模时，我们需要每个人都尽快清理战场。这就是现实。你如何继续下去？”根据法规，选择性服务必须在征兵开始后的 193 天内将其应征者送交军队。1 在这两个路径点之间，我们必须与“我们拥有的军队”一起战斗，尽可能地再生战斗力，并维持行动，直到我们的人员和物资生成能力赶上来。2 在这种严峻的背景下，战争的一个残酷事实依然存在：疾病非战斗伤害 (DNBI) 历史上造成的伤亡人数远远超过战斗相关伤害。在第二次世界大战期间，DNBI 造成的伤亡人数几乎是战斗伤害的五倍。3 在伊拉克自由行动的早期阶段，DNBI 占所有住院人数的 75% 左右。4 如果我们将下一场冲突想象成一场泥泞、血腥的消耗战，那么非战斗伤害就变得更加不可接受。
实现生存链自动化并彻底改变战斗伤亡护理 未来战场上的人机技术协同
• 伤员的状态何时发生变化，护理人员何时采取行动，• 护理发生在哪里（位置、温度、海拔和环境），以及 • 伤员的状态为何发生变化，护理人员为何采取行动（状态和行动与可用资源和护理环境紧密相关）？临床医生将感知和理解数据结合到评估中，用于决定采取哪些临床行动。智能（AI 增强）和非智能（增强可视化、基于规则的决策树等）决策支持工具可以改善临床决策。硬件（机器人和医疗设备）和基于 AI 的软件可以通过将人工任务转移给机器来协助护理人员。同样，治疗也可以转移给智能或非智能机器。例如，目前通常由非智能医疗设备承担的治疗包括通过静脉泵进行监测、静脉输液和药物管理，以及使用机械呼吸机进行呼吸辅助。未来，机器人技术将帮助护理人员管理伤员，方法是识别伤员，使用生理传感器和成像方式监测伤员，协助他们进行手术，协助进行救生干预，并智能地执行补给和医疗后送任务。12 我们想象，这些类型的创新将在受到化学、生物、放射、核和定向能威胁污染的环境中特别有益。