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通过差异隐私探索AI驱动的医疗保健中的准确性和隐私权衡
摘要：随着新出现的AI能力增加在医疗保健领域中，侵犯用户隐私的潜力，道德问题和最终对用户的危害是威胁到这些能力成功且安全采用这些能力的最重要的关注点。由于这些风险 - 滥用这些高度敏感的数据，不适当的用户概况，缺乏足够的同意和用户不认识都是所有因素必须牢记以实现“在建立这些功能”时实现“逐个设计”，以实现医疗目的。本文旨在查看该领域最高的隐私和道德问题，并提供建议以减轻其中一些风险。我们还提出了差异隐私的技术实施，以证明将噪声添加到健康数据中如何显着改善其隐私，同时保留其效用。
医疗保健中概括机器学习模型的挑战
摘要：概括问题在机器学习模型中很常见，尤其是在医疗保健应用中。本研究通过分析特定用例来解决现实世界中的概括及其挑战的问题：使用复发性神经网络（RNN）预测患者的再入院。尽管先前开发的RNN模型在重症监护室（MIMIC-III）数据集上获得了强大的结果，但是当应用于当地医院的数据时，它显示出近乎随机的预测精度（Moazemi等，2022）。我们假设这种差异是由于患者人口统计学，临床实践，数据收集方法和基础设施的医疗保健差异所致。通过使用时间序列的统计方法和距离指标，我们确定了模拟物和医院数据之间人口统计学和重要数据中的关键差异。这些发现突出了在医疗保健环境中开发可推广的机器学习模型的可能挑战，不仅需要改善算法解决方案，而且需要改善算法和收集医疗数据的过程。
将ONCO创新带入欧洲的医疗保健系统
1个个性化医学，Armee/Legged 10，1040 Bursels，比利时的欧洲医学； chara.bernini@euapm.eu 2 IRCCS国家盗窃案“ Elean Recona”，Way Helio Chianes，53，00128 Romes，意大利； gennaro.cyliberto@ifo.gv.it（g.c.）; symonets.gov.gv.it（s.b。）3帕德瓦大学科学与瓦斯特里奇与施加特氏菌学系，意大利帕德瓦2，35128； pierfrank.con@unipd.it 4米兰大学的家乡学系和欧洲肿瘤学研究所，ICCS，20139年意大利米兰； juices.current@ieo.itMART，1，28027西班牙马德里； lseijo@unav.es 6头呼吸道（Ciberes），AV。 ，莱莫斯怪物，3-5，28029西班牙马德里7号重建药物中心（CIMA），科学与医学与医学学院，纳弗拉大学，纳弗拉大学，纳维拉大学，av。 pí或XII，55，31008 Pamp，西班牙； lemontunega@unav.es 8 Ciberonc，AV。 ）; vphotaki@ed.c.uk（v.f.） 22加拿大中心中心（CNIO），MelchorFernTáBengro，3，3，3，28029西班牙马德里23号倡导者独立，14 Farthing Road Downhamet Road Dowhamet，Norfolik，Norfolik，38 0，; inf@alastarikent.com 24 IRCC欧洲IEO IEO SENOLOGY DICOCH，通过Repamonti 435，20141年意大利米兰； hellabeta.inzone@ieo.itMART，1，28027西班牙马德里； lseijo@unav.es 6头呼吸道（Ciberes），AV。，莱莫斯怪物，3-5，28029西班牙马德里7号重建药物中心（CIMA），科学与医学与医学学院，纳弗拉大学，纳弗拉大学，纳维拉大学，av。pí或XII，55，31008 Pamp，西班牙； lemontunega@unav.es 8 Ciberonc，AV。）; vphotaki@ed.c.uk（v.f.）22加拿大中心中心（CNIO），MelchorFernTáBengro，3，3，3，28029西班牙马德里23号倡导者独立，14 Farthing Road Downhamet Road Dowhamet，Norfolik，Norfolik，38 0，; inf@alastarikent.com 24 IRCC欧洲IEO IEO SENOLOGY DICOCH，通过Repamonti 435，20141年意大利米兰； hellabeta.inzone@ieo.it
面部识别在零售医疗保健中的应用... -IJRPR
面部识别技术（FRT）的广泛采用引起了人们对隐私，道德AI设计和算法偏见的关键关注。随着面部生物识别技术越来越多地整合到安全，零售，医疗保健和执法申请中，确保遵守全球数据保护法至关重要。诸如欧盟一般数据保护法规（GDPR）之类的法规要求组织在收集和处理生物识别数据之前获得明确的同意，从而增强了个人隐私权[24]。同样，《加州消费者隐私法》（CCPA）授予消费者控制其生物识别信息，需要在数据处理实践中透明度[25]。
在生物医学研究和医疗保健中创建和使用器官：生物伦理学和变e
摘要在生物伦理学领域，科学文章已经发表，并强调了有关类器官的创建和使用的相对多元主义的反思。这种多数性，而不是简单地反映主题的复杂性，也可能是应用多个理论和实用框架的结果。此外，生物医学研究和医疗保健中器官的创建和使用可能还处于起步阶段。这种现象可能会增加幅度。生物伦理学可能能够为其提供有效且相关的道德含义，前提是并行形成了名副其实的伦理反射，即对生物伦理学本身的反思，以便为科学家和临床医生提供最佳的日常实践帮助。
Cheyenne VA Healthcare System
“社会心理康复”（PSR）是一种综合方法，可以在精神疾病发作后恢复个人的全部潜力。它反映了精神疾病会影响整个人及其环境的现实，并且康复不仅仅涉及消除症状，但必须有助于解决由于这种疾病而通常发展的残疾。一种全面的PSR方法涉及协助个人在恢复的各个方面，以达到社区中最高水平的功能。PSR描述了患有精神疾病患者的首选治疗方法，尽管为患有严重精神疾病的成年人开发了许多关键治疗干预措施。这个Cheyenne VA PSR计划是一种专门设计的跨专业奖学金经验，旨在培养具有远见，知识，技能和承诺的领导者，以领导21世纪退伍军人和国家的精神卫生保健。PSR高级奖学金的跨专业培训建立在以恢复为导向的模型上，该模型将各种医学，行为，职业，社交和精神干预措施整合在一起，以恢复功能和社区重新融合。在这项为期一年的临床培训计划中，研究员在一系列临床学习环境中为老兵提供护理，这是综合治疗团队的一部分（例如，精神病患者住院单位，心理社会康复和康复中心[PRRCS]，心理健康密集型病例管理[MHICM]计划[MHICM]计划，卑鄙的诊所）。II。II。奖学金的使命：VA高级专业专业PSR奖学金计划是由VA资助的，专门为以远见，知识和承诺在21世纪通过强调功能能力，康复和康复来发展未来的心理健康领导者。
用bigquery ml
摘要：机器学习（ML）通过启用预测分析，个性化治疗和改善患者预后来改变医疗保健。但是，传统的ML工作流通常需要专业技能，基础设施和资源，从而限制了许多医疗保健专业人员的可访问性。本文探讨了BigQuery ML云服务如何帮助医疗保健研究人员和数据分析师使用SQL构建和部署模型，而无需高级ML知识。我们的结果表明，增强的树模型在三种模型中达到了最高的性能，使其对糖尿病预测非常有效。BigQuery ML直接将预测分析整合到其工作流程中，以告知决策并支持患者护理。我们通过使用糖尿病健康指标数据集对糖尿病预测的案例研究揭示了这种能力。我们的研究强调了BigQuery ML在民主化机器学习中的作用，从而使更快，可扩展和有效的预测分析能够直接增强医疗保健决策过程。这项研究旨在通过提供对BigQuery ML功能的详细见解，弥合先进的机器学习与实用医疗保健分析之间的差距。通过在现实世界中的案例研究中展示其实用性，我们强调了它的潜力，可以简化复杂的工作流程并扩大对医疗保健专业人员的广泛受众的预测工具的访问。
确保医疗保健AI：平衡数据隐私和...
工程师Lead，Elevance Health Inc，弗吉尼亚州里士满摘要AI正在彻底改变医疗保健，其变革性应用从疾病诊断和预测分析到个性化医学和运营效率。机器学习算法可以分析复杂的数据集，以发现以前无法实现的模式和见解。云计算通过提供可扩展的基础架构，使大量医疗保健数据的存储和处理进一步扩大了这项革命。但是，这种AI和云技术的协同作用也引入了关键挑战，尤其是在敏感医疗保健信息的安全性和隐私方面。平衡对创新的需求与数据保护的必要性已成为医疗保健提供者，云供应商和监管机构的紧迫关注。本文探讨了AI的进步及其对数据安全的影响，尤其是对医疗保健的影响。关键字：医疗保健，数据安全，AI，数据隐私，云计算，AI，机器学习监管格局和合规性医疗保健行业在旨在保护患者隐私并确保数据安全的严格监管框架内运作。随着AI和云技术变得更加深入地整合到医疗保健系统中，遵守这些法规变得越来越复杂，要求组织在维持运营效率的同时实施强大的安全措施。它要求严格控制数据访问，存储和传输，要求组织实施管理，物理和技术保障。促进执法的一些关键监管机构包括：健康保险可移植性和问责制法（HIPAA）：1996年颁布，HIPAA在美国制定了国家保护患者健康信息（PHI）的国家标准。存储或流程医疗保健数据的云提供商必须遵守HIPAA安全规则，其中包括：
医疗保健的分子建模和生物信息学
准备系统：使用gromacs/namd/amber分析轨迹运行MD模拟的蛋白质，配体和溶剂设置轨迹：RMSD，RMSF，氢键和SASA自由能计算（MM-PBSA/MM-GBS）和案例研究