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通过阿育吠陀创新提高医疗保健的可及性，可用性和负担能力的创新，以提高Ayus的质量和覆盖
分散营养，支持发展和免疫力以及对营养不良和NCDS的控制 - 当今的生活方式以及由此产生的慢性病/疾病需要真正的，基于证据的阿育吠陀治疗方法/公式，才能以一种特定的解决方案来依赖于年龄，生活，生活方式和营养的需求，以综合的方式进行特定的解决方案。
增强现实如何塑造医疗保健的未来
现代医疗机构正在经历快速而根本的变化。医生，技术人员和其他医生的需求比以往任何时候都更高，并难以维持相同的护理水平 - 同时同时实施了新的临床和数据存储技术。医疗保健设施越来越复杂，那是在Covid-19迫使他们实施社会疏远和占用限制之前。
AI医疗平台
c在本演讲中包含的陈述构成了前瞻性陈述。“预期”，“继续”，“估计”，“期望”，“五月”，“意志”，“项目”，“应该”，“相信”，“相信”和类似表达式通常用于识别前瞻性陈述。使用前瞻性陈述反映了我们有关绩效，业务和未来事件的当前观点，期望，估计和/或预测，在本演讲中包括与其他有关的陈述，以及其他信息：关于我们的业务的期望；与我们的业务目标，目标和时间表有关的期望；对医疗市场中AI的期望以及对新知识产权发展的期望。前瞻性陈述是基于当时对我们运营的业务以及行业和市场的预期，预测和假设，包括：不可预见的延误，破坏，市场力量，市场力量，法规或法律，这些延迟，市场力量，法规或法律将阻止我们从事我们的业务；而且我们将能够获得所需的资本。前瞻性陈述不能保证未来的绩效，并且涉及难以预测的风险，不确定性和假设，包括而不受限制：我们可能会遇到无法预料的延误，结构困难或成本，从而影响我们的项目，运营，业务，财务绩效或流动性或流动性；我们将无法推进我们的业务计划或继续运营；我们将无法为运营获得保险；我们将无法保护我们的知识产权；我们将无法开发和商业化，或获得从我们知识产权衍生的产品商业化的监管批准；对我们知识产权开发的产品的监管批准可能会导致重大延误；我们可能不会使用我们的平台获得其他第三方客户；以及与发生民族灾难，敌对行动，战争或恐怖主义行为，我们的声誉，我们的关键人员，竞争，员工关系，在经济状况下的潜在衰退，外汇爆发，货币市场中的流失，货币市场中的流动，政府对国家利益率的变化，我们的投资变化，我们的投资变化，我们的投资变化，我们的投资变化，我们的投资变化，我们的投资变化，我们的投资变化，我们的业务变化可能会变化，加拿大或我们打算运营或打算运营的任何其他国家的控制，法规以及政治或经济发展。
医疗保健科学：实施 NHS 长期计划
这些进步发生在卫生系统面临诸多挑战的时候。例如，肥胖和心理健康问题日益严重，尤其是在儿童和年轻人中。我们需要做更多工作来管理健康不平等，消除不必要的差异，满足学习障碍或自闭症患者的健康需求。老年人口的虚弱需要谨慎管理，以防止不必要的住院或治疗。心血管疾病、呼吸系统疾病和癌症仍然是导致
AI驱动的医疗保健增强诊断和治疗
1。使用AI获得知情的患者同意：从患者那里获得知情同意是执行任何医疗程序之前最重要的一步。但是，根据《印度妇产科和妇科杂志》的报道，在获得同意书之前，只有25％的印度患者对手术进行了完整的简要介绍。此外，在印度的许多医院中，获得知情同意的过程被委派给了像护士这样的医院工作人员，而不是医生本人，以节省后者的时间。此外，许多患者无法理解起草同意书的语言，并且主要签署该表格仅为形式。简要地说，签署的同意书并不意味着已将信息传达给患者。AI来营救医生和患者。除了英语外，还可以用白话语言构建互动聊天机器人，这可以回答所有患者的问题并解决他对在他身上执行的程序的所有恐惧，这对于获得患者的知情同意可以走很长一段路。
抽象 - 准确，及时的医学诊断是有效医疗保健提供的基石，但是传统方法通常与效率低下
•Barodiya，V。K.（2022）。使用机器学习对疾病诊断的研究。本文在医学诊断任务中评估了各种ML模型的性能，包括SVM和深度学习。该研究还探讨了数据预处理技术以提高模型的准确性。与项目的相关性：研究结果与该项目的重点放在利用SVM和强大的预处理技术上，以检测具有高精度的复杂疾病。•Luo，X.，Wang，Y。，＆Lee，L。（2021）。基于机器学习的诊断系统的开发和五项评估。本文提供了一个全面的框架，用于使用精度，回忆和F1得分等指标评估机器学习模型。与该项目的相关性：研究中讨论的评估指标直接适用于评估提出的系统的性能，从而确保诊断预测的准确性和可靠性。
哲学和思想科学的即将到来
本文已在米兰举行的第5 silfs研究生会议，2022年帕尔马的AISC中期会议和米兰的ESPP联合会议上发表。我要感谢所有这些会议的观察的观察，他们确实改善了论文。特别感谢（按随机订单）Marco Viola，Giacomo Zanotti，Bruno Cortesi和Arianna Beghetto曾阅读并评论此手稿的各种迭代。最后，我要感谢两位哲学的匿名审稿人和思维科学的评论，对他们的出色而深刻的评论。
医疗保健专业人员在实施基于机器学习的糖尿病预测模型
摘要：基于机器学习的糖尿病预测模型已在医疗保健中引起了人们的重大关注，作为糖尿病早期检测和管理的潜在工具。但是，这些模型的成功实施在很大程度上取决于医疗保健专业人员的参与。本摘要探讨了医疗保健专业人员在实施基于机器学习的糖尿病预测模型中的作用。医疗保健专业人员通过与数据科学家和机器学习专家合作，在这些模型的开发和实施中起着至关重要的作用。他们的临床专业知识和领域知识有助于确定相关的数据源和模型开发变量。他们还确保数据质量和完整性，在整个过程中解决道德方面的考虑。在实施阶段，医疗保健专业人员负责数据收集和预处理，包括从电子健康记录和可穿戴设备中收集患者数据。他们在清洁和组织模型输入数据时确保数据隐私和安全性。医疗保健专业人员评估和验证模型的性能和准确性，评估局限性和潜在偏见。集成到临床工作流程中是医疗保健专业人员的另一个关键责任。他们与IT部门合作，无缝整合
人工智能在医疗保健中的应用
摘要：本研究彻底回顾了人工智能（AI）在医疗保健中的应用状态，有关不同疾病类型的AI使用趋势，这些疾病类型和问题妨碍了他们的进一步进展。该研究通过通过PubMed数据库找到有关医疗保健中AI的相关当前文章，使用了文献综述和数据分析。这项工作分析了AI在癌症，心血管疾病和神经系统疾病以及医疗保健现实部署中的瓶颈中的使用。研究结果表明，尽管AI证明了提高诊断精度的潜力，但与数据隐私，道德考虑和模型解释性有关的几个障碍仍然存在。总而言之，本综述对医疗保健中AI应用的当前状态进行了评估，并确定了需要进一步调查的关键领域。通过解决这些挑战，可以更有效地开发和广泛地实施未来的创新，最终有助于AI驱动的医疗保健解决方案的进步和优化。