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World File Search System中医学
将临床知识合并到大型语言模型中，以进行医学研究和应用：调查
临床知识是从有关原因，预后，诊断和治疗疾病的研究中学到的信息的收集。这种类型的知识可以改善治愈性能并促进身体健康。随着大型语言模型（LLM）的出现，旨在将学术医学AI系统应用于现实世界中医学场景的医学机构（医学AI）已进入了一个新的发展时代，从而从学术和工业研究中获得了出色的著作，例如Doctorgpt和Pangus-Drug。但是，该领域缺乏对学术界和行业建立医疗AI系统的全面汇编和比较。因此，这项调查重点介绍了医疗AI系统的建筑范例，包括使用临床数据库，数据集，培训管道，整合医学知识图，系统应用程序和评估系统。我们希望这项调查可以帮助相关实践研究人员了解医疗保健各个领域的学术模型的当前表现，以及实施这些科学成就的潜在问题和未来的方向。
预测医学消费的聚类分析
摘要。这项研究调查了用于医院中医学消费的机器学习，以优化资源分配和物流。我们使用两种方法：一种结合了多家医院数据的统一方法，以及一种预测个人医院的分离方法。我们根据消费趋势探索了K-均值聚类和手动对聚类。虽然K-均值聚类并未产生改进，但手动夹确定了具有明显增强预测准确性的特定药物对（例如，医院1：MAPE 1：MAPE从19.70％降低到3.30％）。但是，统一的方法并不能始终如一地使所有医院受益（例如，医学9）。这强调了在某些医院的准确性提高与其他医院潜在损失的需求。总体而言，分离方法中的手动聚类显示出希望。未来的工作应探索高级自动聚类技术，例如动态时间扭曲（DTW），并利用较大的数据集进行进一步验证。
揭示了前列腺癌中的尿菌群
摘要：前列腺癌是最常见的恶性肿瘤之一，并严重影响公共卫生。最近，当代微生物组研究发现，尿菌群至少在某种程度上可能影响前列腺癌的形成和治疗结果。全面的综述本文试图简要摘要和整合有关通过尿液微生物群，诊断能力以及治疗机会的当前参与前列腺癌发展的知识。审查着眼于与前列腺癌相关的微生物特征，并试图根据风险水平鉴定诊断疾病或患者分层的潜在生物标记物，以及预后的潜在预测指标。其次，尿液微生物群对治疗反应的潜在影响以及如何设计新型的治疗干预措施也构成了本研究的关键主题。在对现有文献和最新研究的全面回顾后，本文试图阐明尿液微生物群和前列腺癌之间复杂的相互关系。希望这项工作能够为未来的研究，临床应用，甚至是前列腺癌症护理中的精密中医学范式的可能性提供一些见解。
AAAAI权益部分和相关委员会
•多样性，公平和包容委员会：解决居住在服务不足地区的患者人群的哮喘和过敏护理需求，并为在各个教育和培训的各个层面上代表贫困社区进入A/I领域的专业人员的倡议。•综合医学委员会：促进对整合医学的安全有效使用的了解，传播严格的研究，并提高对A/I临床医生健康的认识和理解。•健康信息学，技术和教育委员会：提供有关医疗保健中医学信息学和技术使用的教育。•SA 3 MPRO：标准化基于学校过敏，哮喘和过敏症护理建议的中心资源。•质量，依从性和成果委员会：在需要提高以患者为中心的质量和安全性的护理交付过程中，以改善治疗依从性并实现患者在A/I中的健康状况。•A/I委员会的妇女健康：促进在管理性别特定A/I问题管理临床指南的教育，研究和制定，并弥合性别特定的健康差异差距。
多范围：多方面的评估，以探测掌握医学知识的LLMS
大型语言模型（LLM）在跨领域表现出色，在医学评估基准（例如MEDQA）上也提供了显着的表现。但是，在现实世界中医学场景中，报告的性能与实际有效性之间仍然存在显着差距。在本文中，我们旨在通过采用多方面的检查模式来系统地探索当前LLM的实际掌握医学知识的掌握，以探讨这一差距的原因。具体而言，我们开发了一种新颖的评估框架多叶序，以检查LLM在多个方面的编码和掌握医学知识中的范围和覆盖范围。基于多叶术框架，我们构建了两个多方面的评估数据集：Multidisek（通过从临床疾病知识库中产生问题）和MultiMEDQA（通过将Medical Benchmark MedQA从Medical Benchmark MedQa重新提出每个问题，以进行多方面的问题）。这些模拟数据集的实验结果表明，掌握医学知识的当前LLM的程度远低于其在现有医疗基准上的表现，这表明它们缺乏深度，预见和在掌握知识中的全面性。因此，当前的LLM尚未准备好在现实世界中的任务中应用。代码和数据集可在https://github.com/thumlp/multifaceteval上找到。
对软骨组织工程的晚期水凝胶的评论
随着人口体重和年龄的增加，烟草的消费，不适当的食物以及近年来体育活动的减少，骨和关节疾病（例如骨关节炎）（OA）在世界上变得越来越普遍。从过去到现在，已经研究并研究了各种治疗策略（例如，微骨折治疗，自体软骨细胞植入（ACI）和骨成形术），并研究了预防和治疗这种疾病。然而，这些方法面临着诸如侵入性，没有完全修复组织和破坏周围组织等问题。组织工程（包括软骨组织工程）是一种微创，创新性和有效的方法之一，用于治疗和再生受损软骨的治疗和再生，这吸引了过去几年中医学和生物材料领域的科学家的注意。具有不同特性的不同类型的水凝胶已成为工程和处理软骨组织的理想候选者。他们可以涵盖其他治疗方法的大多数缺点，并对患者造成最小的次要损害。除了将水凝胶作为理想的策略外，还将新药物输送和治疗方法（例如通过机械信号传导靶向药物输送和治疗）被研究为有趣的策略。在这项研究中，我们审查并讨论了各种类型的水凝胶，用于水凝胶生产的生物材料，靶向软骨的药物输送以及机械信号作为软骨治疗的现代策略。
医学数据共享的基于区块链的可信赖访问控制方案
区块链通常用于访问控制中，以提供安全的医疗数据交换，因为权力下放，无耐受性和可追溯性的特征。患者通过授予用户或医疗机构的访问权利来共享个人健康数据。现有访问控制技术的主要目的是确定允许访问医疗数据的用户。他们几乎从未认识到合法实体的内部攻击者。医疗数据将涉及授权组织中的多层访问。考虑权限管理的成本和内部恶意节点攻击的问题，用户希望在授权机构内实施授权约束。它可以防止他们的数据被不同授权医疗领域的最终用户披露。为了实现共享机构中医学数据的细粒度权限传播控制，本研究建议基于信任的授权访问控制机制。信任阈值根据其灵敏度分配给不同的特权，并用于生成零知识证明，以在区块链节点之间播放。此方法通过动态信任计算模型评估每个用户的信任。和同时，使用智能合约来验证用户的信任是否可以激活某些许可，并确保用户在授权验证过程中信任的隐私。此外，用户和机构之间的授权交易记录在区块链上，以实现患者的可追溯性和问责制。通过全面的比较和广泛的实验来证明该方案的可行性和有效性。
推进AI驱动的医疗图像合成
摘要MEDVQA-GI挑战挑战解决了AI驱动的文本对象生成模型在医学诊断中的集成，旨在通过合成图像生成来增强诊断能力。现有方法主要集中于静态图像分析，并且缺乏文本描述中医学图像的动态生成。本研究打算通过引入基于微调生成模型的新方法来部分缩小这一差距，以从文本描述中生成动态，可扩展和精确的图像。尤其是，我们的系统集成了微调的稳定扩散和Dreambooth模型，以及低级适应（LORA），以生成高保真的医学图像。问题是两个子任务，即：图像合成（IS）和最佳提示生产（OPG）。前者通过口头提示创建医学图像，而后者提供了在指定类别中产生高质量图像的提示。这项研究强调了传统医学图像生成方法的局限性，例如手绘，限制数据集，静态程序和通用模型。我们的评估措施表明，稳定的扩散在产生高质量，多样化的图像方面超过了夹子和Dreambooth + Lora。具体来说，稳定的扩散的限制距离（FID）得分最低（单中心为0.099，多中心为0.064，合并为0.067），表明图像质量更高。此外，它的平均成立得分最高（所有数据集中为2.327），表明了异常的多样性和质量。这进展了AI驱动的医疗诊断领域。未来的研究将集中于模型炼油，数据集扩展和道德考虑，以有效地将这些进步实施到临床实践中。
ISBI 2024 最终计划
雅典这座标志性城市历史悠久、文化底蕴深厚、创新意识强，是激发创造力、促进合作和建立持久联系的理想场所。雅典是民主、西方文明、奥运会、戏剧和主要数学原理的发源地，拥有丰富的文化遗产和知识遗产，不断激励和吸引着世界。正如英国诗人约翰·弥尔顿所说，雅典是“希腊之眼，艺术和雄辩之母”。这一遗产可以追溯到历史上，自古以来，希腊一直是科学研究和技术创新的中心。毕达哥拉斯、阿基米德、柏拉图和亚里士多德等思想巨匠共同塑造了西方思想的基础。哲学家、科学家、数学家、医士甚至牧师汇聚一堂，将他们的见解结合起来，形成了一个统一的知识体系。从希波克拉底强调观察、诊断和伦理，到盖伦开创性的解剖学研究，不同领域的知识汇聚为医学和科学的重要发展铺平了道路。我们很高兴能在一个对科学、医学和技术的贡献如此多方面和持久的地方举办今年的研讨会。我们很高兴看到今年提交的四页论文和一页摘要的多样性和跨学科性，创下了历史新高，来自全球 49 个国家。我们编制了一个全面的技术计划，其中包括世界一流的口头和海报会议、主题演讲和全体会议、特别会议、教程、挑战、展览和演示、行业会议和创业演讲，为期四天的会议体验将通过我们的特别社交活动得到丰富。ISBI 2024 将涵盖与医学图像计算相关的所有领域，同时将重点扩展到生物医学成像领域的新兴人工智能 (AI) 前沿。今年的激动人心的计划包括 241 个口头报告和 717 个海报报告，主题涵盖前沿研究、创新工程解决方案和现实世界的临床应用。选定的 ISBI 2024 论文的扩展版本将被邀请提交给顶级期刊的特刊，包括 IEEE 医学成像学报：医学成像基础模型进展特刊；计算与结构生物技术杂志：智能医院 - 临床环境中医学成像 AI 的采用和信任特刊；医学图像分析杂志：组织病理学/生物成像特刊。其他特刊将刊登在计算机视觉与图像理解 (CVIU) 和生物医学成像机器学习 (MELBA) 杂志上。四位世界知名的 AI、生物医学成像和机器学习专家将发表四场发人深省的全体会议演讲。Anant Madabhushi 将以关于医疗保健领域人工智能的演讲开启全体会议，讨论其回顾性和前瞻性验证；Joseph Sifakis 博士将讨论人工智能的现状和未来发展轨迹，强调人工智能引起的风险、评估和监管；Katherine Ferrara 博士将分享她在个性化成像和治疗诊断方面的专业知识；Francis Bach 博士将介绍关于去噪扩散模型的另一种观点。第一天的活动以小组讨论结束，小组讨论深入探讨将人工智能研究转化为临床实践的复杂过程，特别是在生物医学成像领域。我们尊敬的跨学科小组成员（N. Paragios、C. Daskalakis、A. Kelekis、M. Mallet、G. Spigelman、L. Zöllei）将探讨关键主题，从解决数据管理和算法开发中的挑战到确保技术转让和扩大规模以及临床部署的资金，从而成功将 AI 技术整合到医疗保健中。今年，我们对会议形式进行了重大改变，从传统的并行临床日形式转变为两个临床焦点会议，这两个会议位于技术计划的核心，没有任何其他会议同时进行。这一选择符合我们对更广泛的互动、全面报道和观众参与的承诺。第一场会议将重点讨论肿瘤学综合精准诊断中的成像和 AI 机会。 MacLean Nasrallah 博士、Vassilis Gorgoulis 博士和 Jacob Visser 博士将就肿瘤学中临床和生物学相关问题的选择提供观点，这些问题的解决方案可通过成像和人工智能来解决，目标是通过整合来自多个生物标志物的数据来改善诊断和预后。第二场会议将讨论人工智能在神经退行性疾病（如阿尔茨海默病和神经精神疾病）中的应用。利用这些例子，Magdalini Kosta-Tsolaki 博士、Ilya Nasrallah 博士和 Paris Lalousis 博士将强调将基于成像的人工智能转化为精准诊断的挑战和机遇。六个特别会议专门为医疗需求而定制，旨在介绍开创性的工程解决方案：生物医学图像的简单复杂数据；使用 3D 电子显微镜对细胞内的分子进行成像；超越常规的 MRI：开创性的进展特别是在生物医学成像领域。我们尊贵的跨学科小组成员（N. Paragios、C. Daskalakis、A. Kelekis、M. Mallet、G. Spigelman、L. Zöllei）将探讨关键主题，从解决数据管理和算法开发中的挑战到确保技术转让和扩大规模以及临床部署的资金，从而成功将 AI 技术整合到医疗保健中。今年，我们对会议形式进行了重大改变，从传统的并行临床日形式转变为两个临床焦点会议，这两个会议位于技术计划的核心，没有任何其他会议同时进行。这一选择符合我们对更广泛互动、全面报道和观众参与的承诺。第一场会议将重点讨论肿瘤学综合精准诊断中的成像和 AI 机会。 MacLean Nasrallah 博士、Vassilis Gorgoulis 博士和 Jacob Visser 博士将就肿瘤学中临床和生物学相关问题的选择提供观点，这些问题的解决方案可通过成像和人工智能来解决，目标是通过整合来自多个生物标志物的数据来改善诊断和预后。第二场会议将讨论人工智能在神经退行性疾病（如阿尔茨海默病和神经精神疾病）中的应用。利用这些例子，Magdalini Kosta-Tsolaki 博士、Ilya Nasrallah 博士和 Paris Lalousis 博士将强调将基于成像的人工智能转化为精准诊断的挑战和机遇。六个特别会议专门为医疗需求而定制，旨在介绍开创性的工程解决方案：生物医学图像的简单复杂数据；使用 3D 电子显微镜对细胞内的分子进行成像；超越常规的 MRI：开创性的进展特别是在生物医学成像领域。我们尊贵的跨学科小组成员（N. Paragios、C. Daskalakis、A. Kelekis、M. Mallet、G. Spigelman、L. Zöllei）将探讨关键主题，从解决数据管理和算法开发中的挑战到确保技术转让和扩大规模以及临床部署的资金，从而成功将 AI 技术整合到医疗保健中。今年，我们对会议形式进行了重大改变，从传统的并行临床日形式转变为两个临床焦点会议，这两个会议位于技术计划的核心，没有任何其他会议同时进行。这一选择符合我们对更广泛互动、全面报道和观众参与的承诺。第一场会议将重点讨论肿瘤学综合精准诊断中的成像和 AI 机会。 MacLean Nasrallah 博士、Vassilis Gorgoulis 博士和 Jacob Visser 博士将就肿瘤学中临床和生物学相关问题的选择提供观点，这些问题的解决方案可通过成像和人工智能来解决，目标是通过整合来自多个生物标志物的数据来改善诊断和预后。第二场会议将讨论人工智能在神经退行性疾病（如阿尔茨海默病和神经精神疾病）中的应用。利用这些例子，Magdalini Kosta-Tsolaki 博士、Ilya Nasrallah 博士和 Paris Lalousis 博士将强调将基于成像的人工智能转化为精准诊断的挑战和机遇。六个特别会议专门为医疗需求而定制，旨在介绍开创性的工程解决方案：生物医学图像的简单复杂数据；使用 3D 电子显微镜对细胞内的分子进行成像；超越常规的 MRI：开创性的进展第二场会议将讨论人工智能在神经退行性疾病（如阿尔茨海默病和神经精神疾病）中的应用。利用这些例子，Magdalini Kosta-Tsolaki 博士、Ilya Nasrallah 博士和 Paris Lalousis 博士将强调基于成像的人工智能在精准诊断中的应用所面临的挑战和机遇。会议还特别安排了六场会议，旨在展示满足医疗需求的开创性工程解决方案：生物医学图像的简单复杂数据；使用 3D 电子显微镜对细胞内的分子进行成像；超越常规的 MRI：开创性的进展第二场会议将讨论人工智能在神经退行性疾病（如阿尔茨海默病和神经精神疾病）中的应用。利用这些例子，Magdalini Kosta-Tsolaki 博士、Ilya Nasrallah 博士和 Paris Lalousis 博士将强调基于成像的人工智能在精准诊断中的应用所面临的挑战和机遇。会议还特别安排了六场会议，旨在展示满足医疗需求的开创性工程解决方案：生物医学图像的简单复杂数据；使用 3D 电子显微镜对细胞内的分子进行成像；超越常规的 MRI：开创性的进展