XiaoMi-AI文件搜索系统
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在语义知识图中与Oncodashkb中的高级生物医学数据整合，用于在卵巢癌中找到个性化的可行药物
背景：与基因组规模的患者分析数据相结合的生物医学知识越来越多，为个性化肿瘤学提供了前所未有的机会。但是，大量知识和数据需要可扩展的方法来提供可行的信息以支持临床医生决策[1]。目的：开发整合有关患者的所有相关临床和基因组数据的软件和方法，并能够发现最佳的个性化治疗选择，以及支持文献知识和数据。方法：我们利用语义知识图（SKG），这是一种以对象和关系形式代表医学数据的数据库，链接了几个癌症数据库中先前未连接的信息。为了构建此SKG（Oncodashkb），我们使用BioCypher库[2]。然后，我们整合了来自高级浆液卵巢癌患者的临床数据，包括有关Decider项目（https://deciderproject.eu）收集的基因组变化的信息。然后可以查询SKG，以收集将患者特异性改变与可操作药物联系起来的证据路径。结果：我们的方法提供了完全自动化，系统的和可重复的数据集成工作流程，以及使用现有专家制造的本体论来提供互操作性和语义描述。综合数据由分子肿瘤板的专家评估，并允许以视觉上可访问的格式探索相关的临床和基因组患者数据，旨在易于解释临床医生。重要的是，我们希望该系统揭示从多种融合证据到多摩尼克患者数据的强大案例以及对最新临床和实验知识的广泛且自动化的综述。结论：使用图形数据库作为有价值的工具出现的决策支持系统，通过揭示各种患者数据和以易于理解的格式显示的治疗选项之间的新连接。
通过混合强化学习和优化算法增强了医疗废物管理的车辆路由
现代技术，尤其是人工智能，通过开发智能系统来优化从其一代到最终处置的最短路线，在改善医疗废物管理方面起着至关重要的作用。算法（例如Q学习和深Q网络）提高了运输和处置的效率，同时降低了环境污染的风险。在这项研究中，使用具有3吨能力的均质代理系统对人工智能算法进行培训，以优化封闭的电容车辆路由问题框架内医院之间的路线。将AI与探路技术集成在一起，尤其是混合A*-Deep Q网络方法，尽管最初的挑战，但仍导致了先进的结果。k均值聚类用于将医院分为区域，使代理可以使用深Q网络导航最短路径。分析表明，代理的能力尚未完全利用。这导致了使用Deep Q网络的分数背包动态编程应用，以最大程度地利用能力利用，同时实现最佳路线。由于用于比较算法的有效性的标准是车辆的数量和总车辆容量的利用率，因此发现具有DQN的分数背包脱颖而出，因为它需要最少的车辆数量（4），在该指标中达到0％的损失，因为它与最佳值相匹配。与其他需要5或7辆汽车的算法相比，它分别将车队尺寸降低了20％和42.86％。此外，与其他方法不同，它仅利用了车辆容量的33％至66％，它以100％的价格最大化车辆的容量利用率。但是，这种改进是以距离增加9％的成本，反映了每次旅行服务更多医院所需的较长路线。尽管取消了这种权衡，但该算法能够最大程度地减少车队的大小而充分利用车辆容量，这使其成为这些因素至关重要的情况下的最佳选择。这种方法不仅提高了性能，还提高了环境可持续性，使其成为研究中使用的所有算法中最有效，最具挑战性的解决方案。
全印度医学科学研究所
1.2。定义：（i）“购买者”是指新德里AIIMS和代表董事的HLL Infra Tech Services Limited（hites）。（ii）“出价”是指从公司 /招标者 /出价者那里收到的报价 /招标。（iii）“投标人”是指提交投标 /报价 /招标（iii）的个人或公司“供应商”是指个人或公司提供的商品和服务，按合同 /购买订单中包含的商品和服务。（iv）“商品”是指所有文章，材料，商品，牲畜，家具，固定装置，原材料，备件，仪器，机械，设备，设备，车辆，药品，装配，装配，附件，配件，无形的产品，软件，技术转让，技术转移，许可证，专利或其他次数的否则，但要购买的次数，否则购买或其他类别的次数，否则购买了extripation light nightimal night offul night offul night offul night>图书馆。“商品”一词还包括偶然的或对此类商品的供应，例如运输，保险，安装，调试，培训和维护。（v）“服务”是指与货物供应相关的服务，例如运输，安装，调试，提供技术援助，培训，销售服务，维护服务以及合同涵盖的供应商的其他此类义务。（vi）“出价安全性”（BS）是指由投标人及其招标提供的认真货币存款 /货币保证或财务担保。其中。（viii）“绩效安全性”是指成功竞标者提供的货币或财务保证，以适当履行其上面的合同。（vii）“合同”是指购买者与供应商之间签订的书面协议，以及其中提到的所有文件以及包括所有附件，附件等。绩效安全也称为保证金。（ix）“收货人”是指中心/医院/部门/部门/人员，必须按照合同中的规定向其交付货物。（x）“规范”也称为技术规格是指规定商品或服务必须符合要求的文件/标准。（XI）“检查”是指测量，检查，测试，测量产品或服务的一个或多个特征以及
第四个生物生物医学科学临时评估时间表
Week Friday 11am-1pm 2-3pm 3-4pm 4-5pm 5-6 pm 10am-1pm 1-2pm 2-3pm 3-4pm 4-5pm 5-6pm 9-10am 2-3pm 3-4pm 4-5pm 5-6pm 1-2pm 2-3pm 3-4pm 4-5pm 12N-1pm 1-2pm 2-3pm 5pm学期1
b'\xc2\xb9 意大利巴里大学教育、心理学和传播系 \xc2\xb2 意大利巴里大学药学系 \xc2\xb3 意大利巴里大学医学院：基础医学、神经科学和感觉器官 意大利巴里大学医学院：跨学科医学 奥胡斯大学临床医学系和奥胡斯/奥尔堡皇家音乐学院大脑音乐中心 (MIB)，丹麦奥胡斯 * 两位作者贡献相同，并且是第一共同作者 通信地址：Mariangela Lippolis，Palazzo Chiaia - Napolitano Via Scipione Crisanzio, 42, 70121，巴里。电子邮件：mariangela.lippolis@uniba.it Elvira Brattico，奥胡斯大学临床医学系，Universitetsbyen 3，建筑 1710，8000 Aarhus C，丹麦。电子邮件：elvira.brattico@clin.au.dk 致谢：本研究由欧盟资助，属于 MUR PNRR 一项新颖的公私联盟，旨在为包容性的意大利老龄化社会提供社会经济、生物医学和技术解决方案（项目编号 PE00000015，AGE-IT）。'
b'\xc2\xb9 意大利巴里大学教育、心理学和传播系 \xc2\xb2 意大利巴里大学药学系 \xc2\xb3 意大利巴里大学医学院：基础医学、神经科学和感觉器官 意大利巴里大学医学院：跨学科医学 奥胡斯大学临床医学系和奥胡斯/奥尔堡皇家音乐学院大脑音乐中心 (MIB)，丹麦奥胡斯 * 两位作者贡献相同，并且是第一共同作者 通信地址：Mariangela Lippolis，Palazzo Chiaia - Napolitano Via Scipione Crisanzio, 42, 70121，巴里。电子邮件：mariangela.lippolis@uniba.it Elvira Brattico，奥胡斯大学临床医学系，Universitetsbyen 3，建筑 1710，8000 Aarhus C，丹麦。电子邮件：elvira.brattico@clin.au.dk 致谢：本研究由欧盟资助，属于 MUR PNRR 一项新颖的公私联盟，旨在为包容性的意大利老龄化社会提供社会经济、生物医学和技术解决方案（项目编号 PE00000015，AGE-IT）。'
生物医学基因组学分析插件
生物医学基因组学分析插件主要用于癌症和疾病研究，以分析下一代测序 (NGS) 数据。生物医学基因组学分析插件提供各种专业工具、人类和模型物种的参考数据以及全面的模板工作流程集合，涵盖从初始数据处理和质量保证到数据分析、注释和报告的所有步骤。
人工智能（AI）和扩展现实（XR）：多维生物医学工程（BME）调查探索
人工智能（AI）和扩展现实（XR）的融合已迎来了生物医学工程的变革性时代，从而在诊断，治疗和教育方面取得了重大进步。本评论旨在探索AI和XR技术的整合，并强调其集体潜力在解决相关挑战的同时彻底改变医疗保健实践。AI具有自适应算法，在医学成像，疾病预测和优化治疗方案中已成为必不可少的。XR技术，包括虚拟现实（VR），增强现实（AR）和混合现实（MR），提供了沉浸式和互动的环境，可增强医学培训，康复和手术精度。这项研究批判性地评估了AI和XR在实际生物医学情景中的应用，将结果与传统的医疗保健实践进行了比较，并提出了证明其有效性的案例研究。此外，审查还讨论了这些技术的局限性，包括算法偏见，隐私问题以及对强大的监管框架的需求。检查了围绕患者安全和数据安全的道德考虑因素，以确保保持平衡的观点。通过分析最新进步并确定研究差距，本文提供了可行的见解，并提出了未来的方向
生物医学工程的新兴趋势和观点
更高的跨学科整合。生物医学工程继续与生物学，医学，计算机科学，材料，物理，化学，数学和工程科学等各个领域合并。例如，与人工智能和机器学习的结合可以开发算法和系统，以分析医疗数据并做出预测或建议[1，2]。量子计算基于量子力学，可以比传统计算机更有效地执行和加速复杂计算，从而有可能解决具有高计算复杂性的问题，例如模拟分子相互作用，分析大规模基因组学，了解蛋白质折叠和错误折叠和错误折叠和预测药物行为。纳米技术在药物输送和靶向疗法中的应用代表医疗中的范式创新。生物医学工程师利用纳米颗粒和纳米载体来提供精确的治疗剂，最大程度地降低副作用并最大化治疗功效。这种靶向方法在癌症治疗和其他医疗干预措施中尤其重要[3]。
浏览医疗旅程：对医学生的心理健康，应对和个性的见解
在临床，教育和研究环境中，全球承认医学生的心理健康和心理健康挑战已得到加强[1，2]。促进学生的福祉已成为培养有能力的医生并优化患者护理的基本机构目标[3，4]。但是，接受医学教育为医学生的心理健康带来了许多障碍，这是先前研究的证明[5，6]。在Yusoff等人的一项研究中。 [5]研究了医学生，学术，社会心理，环境和财务压力的压力；这些压力源被评为导致中度至高压力水平，学术压力源与困扰显着相关。 此外，Hill等人。 [6]证实了这些发现，强调工作量，学习生活平衡以及对医学生的精神健康障碍的影响；学生们还对学术要求，安置期间的漫长工作时间，表现压力，外部压力型董事会考试和相互竞争的责任表示担忧。 相反，对于医学生的福祉至关重要的社会支持网络经常受到妥协，使Stu凹痕的恢复机会有限[3，6]。 此外，COVID-19大流行使情况加剧了情况，通过远程学习，取消Ling临床轮换和不确定性增加了医学教育[7]。在Yusoff等人的一项研究中。[5]研究了医学生，学术，社会心理，环境和财务压力的压力；这些压力源被评为导致中度至高压力水平，学术压力源与困扰显着相关。此外，Hill等人。[6]证实了这些发现，强调工作量，学习生活平衡以及对医学生的精神健康障碍的影响；学生们还对学术要求，安置期间的漫长工作时间，表现压力，外部压力型董事会考试和相互竞争的责任表示担忧。相反，对于医学生的福祉至关重要的社会支持网络经常受到妥协，使Stu凹痕的恢复机会有限[3，6]。此外，COVID-19大流行使情况加剧了情况，通过远程学习，取消Ling临床轮换和不确定性增加了医学教育[7]。
在生物医学成像中纳入XAI和深度学习
摘要摘要人工智能（AI）和深度学习（DL）技术已彻底改变了疾病的检测，尤其是在医学成像（MI）中。这些技术在图像分类中表现出出色的性能，但它们融入临床实践中仍然逐渐逐步。一个重大挑战在于深神经网络（DNN）模型的不透明度，该模型在不解释其结构的情况下提供了预测。缺乏透明度在医疗保健行业中构成了严重的问题，因为对自动化技术的信任对于医生，患者和其他利益相关者至关重要。担心自动驾驶汽车事故中的责任与与医学成像中深度学习应用相关的责任相当。误报和假否定性等错误会对患者的健康产生负面影响。可解释的人工智能（XAI）工具旨在通过为预测模型提供可理解的见解来解决这些问题。这些工具可以增强对AI系统的信心，加速诊断过程，并确保遵守法律要求。在推进技术应用的动机的驱动下，这项工作对可解释的AI（XAI）和深度学习（DL）技术进行了全面审查，该技术是针对生物医学成像诊断的。它检查了最新方法，评估其临床适用性，并突出了关键挑战，包括可解释性，可伸缩性和整合到医疗保健中。此外，审查还确定了XAI研究中新兴趋势和潜在的未来方向，并根据其适合各种诊断任务的技术提供了结构化的分类。这些发现对于寻求准确和可靠的诊断支持，解决监管和道德考虑的政策制定者以及旨在设计旨在平衡创新，安全性和临床透明度的系统的AI开发人员的医疗保健专业人员来说是无价的。