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食品科学和保健食品
方法论和理论方向：已进行体外、体内和人体临床试验，以评估 ABB C1 对训练免疫力、保护肠道屏障功能和增强疫苗接种效果的影响。体外研究侧重于评估在没有或存在 ABB C1 的情况下 TEER 作为肠道屏障功能的测量。体内研究评估了 ABB C1 刺激小鼠外周血单核细胞、白细胞和腹膜巨噬细胞吞噬的能力，并与已知 β-葡聚糖的阴性对照和两个阳性对照（n = 10 只小鼠/组）进行了比较。这项随机和安慰剂对照临床研究招募了 70 名患者，他们接种了流感疫苗或 Covid-19 疫苗，并补充了 30 天的 ABB C1 或安慰剂。评估了对疫苗接种的免疫反应，以及临床状态和 ABB C1 的安全性和耐受性。发现：ABB C1 在单层细胞自发形成 3 周后，TEER 有所增加，同时在受到大肠杆菌攻击时，上皮细胞不会受到破坏。与对照组相比，ABB C1 显著刺激了吞噬作用，与阳性对照相比，效果更佳。一项人体临床研究发现，ABB C1 是安全的，它改善了对流感和 Covid-19 疫苗的免疫反应、循环中硒和锌的水平，并加速了疫苗接种后抗体的产生。
CSJM大学，Kanpur NEP计划2024-25 BA-I学期 国际会议 e0025关于NEP奇数学期计划2024-25.pdf vko'; d lwpuk 校园考试时间表（奇数SEM）2024-25 医疗保健新时代的药物创新 b'' 入学手册2024-25 最终SBS chhatrapati shahu ji ji maharaj大学，坎普尔 NEP甚至学期考试方案。 2023-24 dk; kzy; kki
现代世界的历史（公元1453年 - 1815a.d。）/中世纪印度的社会和经济历史（1200a.d.-公元1700年） /历史上的道德规范28-01-2025哲学哲学哲学哲学（印度和西方）梵语A020501T vaidik vaidik vaikya vakya evam evam evam evam evam evam evam evam bhartiya darsried哲学 A020502T Vykaran Evam Bhasha Vigyan 30-01-2025 02:30 PM To 04:30 PM Thursday BA-V Drawing & Painting A140501T History of Indian Architecture 31-01-2025 02:30 PM To 04:30 PM Friday BA-V Drawing & Painting A140502T History of Indian Art - 2 01-02-2025 02:30 PM To 04:30下午星期六BA-V音乐声音A320501T西方音乐科学，印度音乐风格，03-02-2025 02:30 pm至04:30 pm星期一BA-V音乐声音A320503T应用Ragas和Taals Applied理论04-02-2025 02-2025 02:30 pm至04:30 PM星期二BA-v Mustice pla-v Music taper plapan ba-v Music plapla a310503 05-02-2025 02:30 pm至04:30 pm星期三星期三BA-V体育E020501T运动受伤和物理疗效06-02-2025 02:30 02:30 pm至04:30 pm至04:30 ba-V体育运动E020502T运动学和体育运动学
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
基于人工智能的医疗保健聊天机器人系统
交互式聊天机器人应用程序是现代时代的最新发明。医疗保健行业与人际交往密切相关，似乎像聊天机器人这样的对话式人工智能应用程序更为普遍。聊天机器人的响应方式应该让用户感觉自己正在与真人交谈。聊天机器人根据清晰的数据集和可持续的后端逻辑进行响应以生成结果。医疗聊天机器人通过以类似人类的方式与用户互动，简化了医疗保健提供者的工作并有助于提高他们的绩效。医疗保健领域的聊天机器人可能具有为患者提供即时医疗信息、在疾病出现的第一个迹象时推荐诊断或将患者与社区中合适的医疗保健提供者 (HCP) 联系起来的潜力。[3]
医疗保健领域人工智能的可解释性
摘要背景：在人工智能 (AI) 应用于医疗保健领域时，可解释性是最受争议的话题之一。尽管人工智能驱动的系统已被证明在某些分析任务中表现优于人类，但缺乏可解释性仍然引发批评。然而，可解释性不是一个纯粹的技术问题，相反，它引发了一系列需要彻底探索的医学、法律、伦理和社会问题。本文对可解释性在医学人工智能中的作用进行了全面评估，并对可解释性对于将人工智能驱动的工具应用于临床实践的意义进行了伦理评估。方法：以基于人工智能的临床决策支持系统为例，我们采用多学科方法从技术、法律、医学和患者的角度分析了可解释性对医学人工智能的相关性。基于这一概念分析的结果，我们随后进行了伦理评估，使用 Beauchamp 和 Childress 的“生物医学伦理原则”（自主、仁慈、不伤害和正义）作为分析框架，以确定医疗 AI 中可解释性的必要性。结果：每个领域都强调了一组不同的核心考虑因素和价值观，这些因素与理解可解释性在临床实践中的作用有关。从技术角度来看，可解释性必须从如何实现和从发展角度来看有什么好处两个方面来考虑。从法律角度来看，我们将知情同意、医疗器械认证和批准以及责任确定为可解释性的核心接触点。医学和患者的观点都强调了考虑人类行为者和医疗 AI 之间相互作用的重要性。我们得出的结论是，在临床决策支持系统中忽略可解释性会对医学的核心伦理价值观构成威胁，并可能对个人和公共健康产生不利影响。结论：为了确保医疗 AI 兑现其承诺，需要让开发人员、医疗保健专业人员和立法者意识到医疗 AI 中不透明算法的挑战和局限性，并促进多学科合作。关键词：人工智能、机器学习、可解释性、可解释性、临床决策支持
LLM医疗保健计算精度RARETECH预印本。 ...
抽象的大语言模型（LLM）已成为医疗保健领域的变革性工具，在自然语言理解和产生中表现出了显着的能力。然而，它们在数值推理方面的熟练程度，尤其是在临床应用中的高风险领域，仍然没有得到充实的态度。数值推理在医疗保健应用中至关重要，影响患者的结果，治疗计划和资源分配。本研究研究了在医疗保健环境中数值推理任务中LLM的计算准确性。使用1,000个数值问题的策划数据集，包括诸如剂量计算和实验室结果解释之类的现实世界情景，根据GPT-3体系结构进行了精制LLM的性能。该方法包括及时的工程，事实检查管道的集成以及正规化技术以增强模型的准确性和泛化。关键指标（例如精度，回忆和F1得分）用于评估模型的功效。结果表明总体准确性为84.10％，在多步推理中直接的数值任务和挑战方面的性能提高了。事实检查管道的整合提高了准确性11％，强调了验证机制的重要性。这项研究强调了LLM在医疗保健数值推理中的潜力，并确定了进一步完善的途径，以支持临床环境中的关键决策。当它们成为这些发现旨在为医疗保健的可靠，可解释和上下文相关的AI工具做出贡献。关键字大语言模型（LLMS）·变压器架构·及时工程·精确度·精确·回忆·F1-SCORE 1简介大语言模型（LLMS）已成为人工智能领域的重大进步，证明了在处理和生成人类语言中的显着能力。这些模型由深度学习技术提供支持，在广泛的数据集上进行了培训，并有可能了解语言，细微差别和语言的复杂性。
以患者为中心的医疗保健应用程序市场有望获得20.51％的复合年增长率，到2032年达到599亿美元
以技术进步和对个性化医疗保健解决方案的需求不断增长的驱动，以患者为中心的医疗保健应用程序市场正在迅速发展。市场是根据应用程序类型进行了细分的，包括药物管理应用程序，远程医疗应用程序，健康监测应用程序以及健康与健身应用程序，每个应用都满足了多样化的患者需求。针对特定的患者群体，这些应用程序支持慢性疾病管理，急性护理，预防性护理，心理健康和小儿护理，改善患者参与度和结果。兼容性在仅iOS，仅Android，跨平台和基于Web的应用程序上有所不同，从而确保跨设备可访问性。此外，无缝数据集成起着至关重要的作用，具有EHR集成，可穿戴设备连接，社交媒体集成和患者报告的结果（PRO）跟踪增强互操作性
2024-2025 CRA QUAD纸：启用医疗保健的AI革命
尽管美国已投资于无障碍健康的数据集（例如，我们所有人目前包括近一百万参与者的基因组和临床数据），但需要更多代表性的数据来为所有美国人创建个性化医学。当前数据集的大小不足以发现症状或状况不经常观察到的患者的医学相关模式。有充分的理由相信，从chatgpt到dall-e的生成型AI的课程在其中培训更多的数据导致了极大的结果，同样适用于AI的医疗应用。当我们为医疗保健数据创新AI时，我们必须通过遵循既定的指南和标准（例如，《卫生AI AI的保证标准指南》）来确保质量数据是从个人中提供的。
医疗保健领域的人工智能
医疗保健系统在确保人们的健康方面发挥着至关重要的作用。建立准确的诊断是这一过程的重要组成部分。由于消息来源强调误诊和漏诊是一个常见问题，因此必须寻求解决方案。诊断错误在急诊室很常见，急诊室被认为是一个压力很大的工作环境。当今的行业被迫应对快速变化的技术进步，这些进步导致系统、产品和服务的重塑。人工智能 (AI) 就是这样一种技术，它可以作为诊断问题的解决方案，但伴随着技术、道德和法律挑战。因此，本论文旨在研究人工智能如何影响诊断的准确性，以及它在医疗保健中的整合与技术、道德和法律方面的关系。本论文从文献综述开始，文献综述作为理论基础，并允许形成概念框架。概念框架用于选择受访者，结果对教授、研究人员、医生和政治家进行了 12 次采访。此外，还进行了一项调查，以获取公众对此事的看法。研究结果表明，人工智能已经足够成熟，能够做出比医生更准确的诊断，并以行政任务的形式减轻医务人员的负担。一个障碍是可用的数据不完整，因为法律阻碍了患者数据的共享。此外，人工智能算法必须适合所有社会少数群体，并且不能表现出种族歧视。欧洲人工智能联盟于 2018 年成立，旨在控制该技术。可以在国家和地区层面制定类似的举措，以保持对其正确使用的某种形式的控制。
技术指南TR-03161：医疗保健申请的要求
生活的各个领域的数字化，无论是在工作，在家庭环境中，在个人或公共交通工具中，都在稳步发展。在2018年已经超过了40亿人口的限额。使用手机，目前有76亿人口，目前有76亿人口。超过30亿人使用社交媒体，并在十分之九的情况下通过智能手机这样做（请参阅[GDR18]）。这一发展在医疗保健领域仍在继续。从“自我追踪”的趋势开始，但也从有效利用收集的医疗数据的需求增加。尤其是在医疗保健领域，无论您当前的位置和时间如何，都可以访问自己的医疗数据。在这种情况下，后端系统将敏感和个人数据存储从脉冲频率，睡眠节奏记录到药物计划和医疗处方。后端系统将用户与多个服务联系起来，因此充当通信集线器。被妥协的应用程序可以无意间披露用户的整个数字寿命，这可能会导致高财务损失。遵守适当的安全标准，尤其是在后端系统领域，可以降低风险，甚至可能阻止这种风险。已经在开发阶段，制造商应非常负责任地计划后端系统如何处理，存储和保护个人，在这种情况下，医疗和其他敏感数据。