XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search Systemsettings
在临床环境中部署和验证用于检测异常胸部X光片的人工智能系统
Error 500 (Server Error)!!1500.That’s an error.There was an error. Please try again later.That’s all we know.Error 500 (Server Error)!!1500.That’s an error.There was an error. Please try again later.That’s all we know.
功能性 BOLD MRI (fMRI) 序列设置
在本文中，我们将回顾 fMRI BOLD 采集的设置。PBS 研究人员主要使用梯度回波 (GE) 回波平面成像 (EPI) 单次激发序列进行 fMRI BOLD 采集。我们也安装了相同的序列，但 CMRR 也对其进行了高度可定制的 WIP。因此，我们拥有通用的西门子版本和相同序列的多功能 CMRR 版本。使用 CMRR BOLD 序列，我们还可以采集多回波 fMRI 数据，这些数据可以用 TEDANA 或 fMRIprep 进行预处理。CMRR 序列还能够采集可用于失真校正的 fMRI 向上闪烁向下闪烁数据，其中 AFNI 具有内置算法来处理此类数据。下面将提到如何选择这些选项的参数。
进行每一次接触以解决临床和社区环境中的心血管疾病
4。在GP实践中，PDF ECG跟踪将通过添加PID并使用适当的读取代码输入患者笔记来保存。5。GP实践：如果可能的话，AF或未属性（第二）痕量结果和单铅ECG跟踪质量良好，明确显示AF，当前的ESC指南表明，这足以诊断AF并开始治疗。在48小时内检查患者。还在一周内安排紧急的12铅ECG，以排除其他ECG更改。6。GP实践：如果可能的如果可能的AF或未分类（第二）痕量结果，但是单铅ECG跟踪的质量较差，请安排紧急的下一个可用的预约，以进行12铅ECG和此后的GP审查，以进行诊断和治疗（在48小时内）。7。请遵循“ 12铅心电图和下一个管理的AF初级保健治疗途径的启动”
引用：Reddy S、Rogers W、Makinen V-P 等人。指导将 AI 系统实施到医疗保健环境中的评估框架。BMJ Health Care Inform 2021；28：e100444。 doi:10.1136/ bmjhci-2021-100444
摘要 目标 迄今为止，医疗保健领域已经开发了许多人工智能 (AI) 系统，但采用程度有限。这可能是由于评估不适当或不完整以及缺乏国际公认的 AI 评估标准。为了对 AI 系统在医疗保健领域的通用性有信心并使其能够融入工作流程，需要一种实用而全面的工具来评估现有 AI 系统的转化方面。目前，医疗保健领域可用的 AI 评估框架侧重于报告和监管方面，但对于评估 AI 系统的转化方面（如功能、实用性和道德组成部分）几乎没有指导。 方法 为了解决这一差距并创建一个评估现实世界系统的框架，一个国际团队开发了一个以转化为重点的评估框架，称为“医疗保健 AI 的转化评估 (TEHAI)”。对文献的批判性回顾评估了现有的评估和报告框架和差距。接下来，使用健康技术评估和转化原则，确定了需要考虑的报告组件。由八名专家组成的国际小组对这些组件进行了独立审查，以达成共识，将其纳入最终框架。结果 TEHAI 包括三个主要组成部分：能力、实用性和采用。对模型开发和部署的转化和道德特征的强调使 TEHAI 有别于其他评估工具。具体而言，评估组件可应用于 AI 系统开发和部署的任何阶段。讨论 现有报告或评估框架的一个主要限制是其重点狭窄。由于 TEHAI 在转化研究模型方面有着坚实的基础，并且强调安全性、转化价值和通用性，因此它不仅具有理论基础，而且在评估现实世界系统方面也有实际应用。结论 用于开发 TEHAI 的转化研究理论方法不仅应应用于研究环境中临床 AI 的评估，还应更广泛地指导工作临床系统的评估。
引用：Reddy S、Rogers W、Makinen V-P 等人。指导将 AI 系统实施到医疗保健环境中的评估框架。BMJ Health Care Inform 2021；28：e100444。 doi:10.1136/ bmjhci-2021-100444
摘要 目标 迄今为止，医疗保健领域已经开发了许多人工智能 (AI) 系统，但采用程度有限。这可能是由于评估不适当或不完整以及缺乏国际公认的 AI 评估标准。为了对 AI 系统在医疗保健领域的通用性有信心并使其能够融入工作流程，需要一种实用而全面的工具来评估现有 AI 系统的转化方面。目前，医疗保健领域可用的 AI 评估框架侧重于报告和监管方面，但对于评估 AI 系统的转化方面（如功能、实用性和道德组成部分）几乎没有指导。 方法 为了解决这一差距并创建一个评估现实世界系统的框架，一个国际团队开发了一个以转化为重点的评估框架，称为“医疗保健 AI 的转化评估 (TEHAI)”。对文献的批判性回顾评估了现有的评估和报告框架和差距。接下来，使用健康技术评估和转化原则，确定了要考虑的报告组成部分。由八名专家组成的国际小组对这些组成部分进行了独立审查，以达成共识，将其纳入最终框架。结果 TEHAI 包括三个主要组成部分：能力、实用性和采用。对模型开发和部署的转化和伦理特征的重视使 TEHAI 有别于其他评估工具。讨论 现有报告或评估框架的一个主要限制是其重点狭窄。具体而言，评估组件可应用于 AI 系统开发和部署的任何阶段。由于 TEHAI 在转化研究模型中有着坚实的基础，并且强调安全性、转化价值和普遍性，因此它不仅具有理论基础，而且在评估现实世界系统方面也有实际应用。结论 用于开发 TEHAI 的转化研究理论方法不仅应将其应用于研究环境中的临床 AI 评估，还应更广泛地用于指导对工作临床系统的评估。
标准操作程序 社区环境中的本地疫苗接种（COVID-19）服务部署：第 1、2 和 3 阶段，包括为符合条件的
领导指定的疫苗接种点，由社区药房的负责药剂师担任该角色。疫苗必须仅在经批准和验证的冷藏箱中运输。在使用前必须监测和检查冷藏箱和内容物的温度，以保持冷链要求。需要有检测何时发生温度超标的方法，任何“不合格”记录都应及时适当处理，并保持完整的审计跟踪。有关疫苗运输的信息，请参阅第 2.8 节。
针对中低收入国家的新生儿护理技术投资
据估计，全球每年有 1500 万婴儿早产。其中约有 100 万死于早产并发症，而且这些死亡主要发生在中低收入国家 (LMIC)。1 呼吸窘迫综合征 (RDS) 是早产儿的常见死亡原因，持续气道正压通气 (CPAP) 已被证实是降低早产儿 RDS 死亡率和发病率的有效疗法。2 不幸的是，传统 CPAP 设备的高成本限制了其在资源匮乏地区的普及。3 为了填补这一空白，多种低成本、有效和安全的 CPAP 设备应运而生，尽管这一领域仍然是一个积极创新和开发的领域。在本文中，我们重点介绍如何使用目标产品概况 (TPP) 作为协调创新者和其他利益相关者进行产品创新的工具。作为资助机构，我们投资于能够大规模改善健康结果的技术产品的实施。我们观察到，目前存在多种 CPAP 产品，但其关键特性和规格以及成功实施所需的系统和交付因素没有明确的统一。4 这给中低收入国家大规模采用和实施 CPAP 设备治疗早产儿 RDS 带来了重大障碍。新生儿呼吸窘迫技术的设计可以有目的地进行。虽然有关于临床使用 CPAP 进行新生儿护理的临床指南和建议，但没有足够的指导来协调开发新产品原型的创新者、投资者和其他利益相关者。世卫组织 (2015) 立即发布了关于使用 CPAP 治疗患有 RDS 的早产儿的建议
联合新闻稿 新加坡，2021 年 6 月 8 日 南洋理工大学、NP 和 NHCS 科学家发明的新型人工智能工具可加速心血管疾病的诊断 新加坡南洋理工大学 (NTU Singapore)、新加坡义安理工学院 (NP) 和新加坡国家心脏中心 (NHCS) 的一组研究人员发明了一种可以加速心血管疾病诊断的工具。 在人工智能 (AI) 的推动下，他们的创新技术使用心电图 (ECG) 来诊断冠状动脉疾病、心肌梗死和充血性心力衰竭，准确率超过 98.5%。 这种诊断工具的联合开发恰逢其时，因为新加坡过去三年来因心血管疾病导致的死亡人数有所增加。 根据新加坡心脏基金会的数据，2019 年新加坡所有死亡人数的 29.3%，即新加坡几乎三分之一的死亡，是由于心脏病或中风。科学家们希望他们的创新技术能够支持临床环境中心血管疾病的诊断，特别是在医生进行初步心电图检查时，最终加快治疗进程。研究人员使用一种名为 Gabor-卷积神经网络 (Gabor-CNN) 的人工智能机器学习算法设计了这种诊断工具，该算法模仿了人类大脑的结构和功能，使计算机能够像人类一样从过去的经验中学习。使用该算法，
联合新闻稿 新加坡，2021 年 6 月 8 日 NTU、NP 和 NHCS 科学家发明的新型人工智能工具可以加快心血管疾病的诊断 新加坡南洋理工大学 (NTU Singapore)、新加坡义安理工学院 (NP) 和新加坡国家心脏中心 (NHCS) 的一组研究人员发明了一种可以加快心血管疾病诊断的工具。在人工智能 (AI) 的推动下，他们的创新利用心电图 (ECG) 来诊断冠状动脉疾病、心肌梗死和充血性心力衰竭，准确率超过 98.5%。联合开发诊断工具非常及时，因为新加坡过去三年来因心血管疾病导致的死亡人数有所增加。据新加坡心脏基金会称，2019 年新加坡所有死亡人数中有 29.3%（几乎占新加坡死亡人数的三分之一）是心脏病或中风造成的。科学家们希望他们的创新能够支持临床环境中心血管疾病的诊断，特别是在医生进行初步心电图检查时，最终加快治疗进程。研究人员使用一种名为 Gabor-卷积神经网络 (Gabor-CNN) 的人工智能机器学习算法设计了诊断工具，该算法模仿人脑的结构和功能，使计算机能够像人类一样从过去的经验中学习。他们使用该算法，通过输入反映心血管疾病的心电图信号示例来训练他们的工具识别患者心电图中的模式。这项研究的共同作者、NHCS 心脏病学系高级顾问临床副教授 Tan Ru San 表示：“我们对一小组初步研究对象进行的研究表明，在使用常规心电图对一些常见心血管疾病进行分类的准确性方面取得了令人鼓舞的结果。虽然确认特定疾病仍需要额外的测试，但我们的诊断工具将
迅速审查干预措施以防止青年物质使用
本环境扫描介绍了有关Covid-19-19的灰色文献的结果，该文献是由国际和加拿大司法管辖区出版的社区聚集生活环境的疫苗交流策略和资源。搜索策略是在2021年1月18日至3月19日之间进行的。通过在线搜索使用Google自定义搜索引擎为加拿大卫生部门和机构，美国（美国）政府网站以及来自澳大利亚，欧洲和英国（英国）的国际公共卫生资源（英国）的国际公共卫生资源获得记录。搜索策略包括与扫描范围相关的关键概念有关的关键词，可应要求提供完整策略。每次搜索的前100个结果均已筛选与社区聚集生活环境中的员工或客户的COVID-19疫苗通信资源相关，以及可以应用于这些环境的更广泛的指导。为长期护理，退休住宅和惩教设施量身定制的资源被排除在外。