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智能医疗保健中的网络物理安全-IJRPR
但是，智能医疗保健中的网络物理整合既引入了收益又挑战。医疗设备的无缝连接增强了互操作性并自动化医疗工作流程，从而提高了诊断和治疗计划的精度[3]。医师可以从多个来源访问实时患者数据，从而实现更明智的决策。此外，基于连续监测的预测分析可以帮助早期疾病检测和个性化治疗方案[4]。尽管有这些优势，但在医疗保健中将网络物理系统整合起来仍然暴露了关键脆弱性。网络威胁，例如勒索软件，未经授权的数据访问和设备操纵会破坏医疗保健服务并损害患者安全[5]。物联网设备的异质性，结合其广泛的数据交换，构成了复杂的安全挑战，包括设备身份验证，数据加密和调节依从性[6]。因此，尽管IoT驱动的医疗保健提供了变革性的好处，但它也需要采取强大的网络安全措施来减轻风险并确保患者安全。
SAS医学杂志的初级保健方法...
卵巢癌是与女性高死亡率有关的全世界癌症的主要原因之一。这是由于早期发现和主要预防疾病的困难。大多数患有模糊胃肠道，泌尿外科和腹部症状的妇女。常规诊断涉及研究骨盆肿瘤标记和成像，但在大多数情况下，组织活检是确认疾病诊断和分期的唯一方法。早期阶段通常是通过肿瘤的显微镜切除术，并考虑到年轻女性的生育能力治疗。晚期卵巢癌需要有或没有新辅助疗法的原发性延迟手术。目标疗法的作用仍然面临克服副作用和毒性并选择正确目标人群的挑战。关键字：早期检测，原发性预防，肿瘤标记，卵巢癌，分期，妇科癌症，女性死亡率，延迟手术，靶疗法。版权所有©2025作者：这是根据Creative Commons Attribution 4.0国际许可（CC BY-NC 4.0）分发的开放访问文章，允许在任何非商业用途的媒介中使用无限制的使用，分发和再现，以提供原始作者和原始作者提供信用。i ntroduction
SAS医学杂志的初级保健方法...
卵巢癌是与女性高死亡率有关的全世界癌症的主要原因之一。这是由于早期发现和主要预防疾病的困难。大多数患有模糊胃肠道，泌尿外科和腹部症状的妇女。常规诊断涉及研究骨盆肿瘤标记和成像，但在大多数情况下，组织活检是确认疾病诊断和分期的唯一方法。早期阶段通常是通过肿瘤的显微镜切除术，并考虑到年轻女性的生育能力治疗。晚期卵巢癌需要有或没有新辅助疗法的原发性延迟手术。目标疗法的作用仍然面临克服副作用和毒性并选择正确目标人群的挑战。关键字：早期检测，原发性预防，肿瘤标记，卵巢癌，分期，妇科癌症，女性死亡率，延迟手术，靶疗法。版权所有©2025作者：这是根据Creative Commons Attribution 4.0国际许可（CC BY-NC 4.0）分发的开放访问文章，允许在任何非商业用途的媒介中使用无限制的使用，分发和再现，以提供原始作者和原始作者提供信用。i ntroduction
医疗保健中的分数AI的150 AI用例
AI可以重塑医疗保健提供者如何提供护理，提供高级临床决策支持，提高运营效率并提高患者参与度。通过协助医生诊断复杂的条件到自动化行政工作流程，AI可以帮助提供者优化医疗和业务运营。此外，AI驱动的患者监测，放射学和手术辅助工具可以增强护理和安全性。本节重点介绍了AI对提供商生态系统的潜在影响。
患者经验和对NHS初级保健的信任
基于种族的健康差异已在英国长期以来已经记录在英国（Kapadia等，2022）。例如，孟加拉国，巴基斯坦和白吉普赛人或爱尔兰旅行者社区表现出最差的健康状况，而在黑人和南亚群体中，婴儿和孕产妇死亡，心血管疾病和糖尿病的率更高（罗利，20233）。Recently, the disproportionate impact of the Covid-19 pandemic on ethnic minority groups served as a stark reminder of ongoing health inequalities and the role of racism and discrimination in healthcare (Raleigh, 2023; Marmot et al., 2020; Public Health England, 2020), with ethnic minorities experiencing higher mortality rates from Covid-19 as well as higher rates of disruptions to healthcare as a大流行的结果（Maddock等，2022）。1
医疗保健工人的症状，病毒学和免疫力
防止感染传播的策略包括社会疏远和疫苗的开发。这些需要对疾病的详细了解。关于Covid-19有一些基本问题，我们迫切需要答案，包括：1。Covid-19在感染期间或呈阳性的covid-19测试多久出现，而没有任何疾病迹象？2。我们可以可靠地测试感染或通过血液检查疫苗接种后对COVID-19的免疫力吗？3。感染后多长时间会持续多久？要回答这些问题，我们需要了解Covid-19症状，感染的签名测试和免疫测试的联系。研究人员将在2020年4月开始在布里斯托尔皇家医院急诊室的医生和护士中研究所有这些事情。
可再现的医疗保健生成AI评估
背景和意义生成AI（GAI）系统正在为广泛的医疗保健用例部署，包括临床决策支持，行政任务，医学教育和医学研究应用程序[1]。虽然GAI技术提供了有前途的能力，但它们在医疗保健中的利用带来了重大风险，对患者的安全产生了影响[2-3]。为了实际解决安全问题，同时保持GAI在医疗保健中的益处，技术方法已经发展到了使用独立的大语言模型（LLMS）以将控制和护栏纳入复杂，可验证的系统中。检索功能生成（RAG）代表一种这样的方法，通过将策划内容的响应扎根[4-5]，从而在医疗保健实施中提供了有希望的降低风险。通过这种体系结构，与独立的LLM相比，索引基于证据的来源时，抹布系统可以减少幻觉和不准确的产出，从而证明了事实，完整性和引文准确性的提高[4-5]。尽管如此，幻觉 - 模型输出内容缺乏事实基础或与已建立的证据相矛盾的发生的情况非常具有挑战性，可以完全挑战，而不会损害整体绩效[6-7]。即使有了这些建筑改进，可靠评估方法的实际应用对于量化临床使用中的潜在风险仍然至关重要。医疗保健GAI系统的评估方法在方法论和严格方面差异很大。尽管文本复杂度量（例如BLEU，Rouge和Helm）和传统的统计措施已被广泛用于评估LLM生成的文本的质量[8-13]，但这些指标主要衡量与参考的文本重叠程度，并不能完全捕获开放式，创造性的输出可以产生llms的创作能力。生成模型可以使用与参考有很大不同的措辞或结构正确传达信息，或者它们可以自信地提供合理的声音，但实际上是不正确的细节。因此，单独的文本比较指标无法充分评估LLM的自由形式反应在临床上是否准确，也无法可靠地评估医疗保健环境中的有用性[14]。这一限制促使人们广泛采用了人类评估方法，如Chow Tam对142项研究的荟萃分析所证明的那样，采用人类评估者评估临床适当性[11]。对研究医疗保健中的破布实施的37项研究的系统评价确定了人类和自动化方法的关键评估维度，包括准确性/正确性，完整性，忠诚/一致性，相关性和流利性[7]。随后对2018 - 2024年人类评估研究的综述确定了评估医疗保健LLM的安全性，可靠性和有效性的关键主题[11]。这些基本评估维度是通过在成对人类评估方法中检查了九个特定方面的前面工作，包括准确性，正确性，适当性和安全性[15]。WEI对评估GAI对临床问题的反应的医学专业人员的系统评价和荟萃分析[12]表明，尽管准确性和正确性是一致的主题，但测量方法在不同的Likert量表和评分系统中都有不同。尽管为医疗保健中GAI工具的人体评估维度而出现了共同的主题，但特定定义，实施方法和评分方法仍存在显着差异。这种方法学变化给寻求清晰的操作模型评估和监视GAI Systems
第20亚洲医疗保健和...
对于健康保险公司而言，AI不仅与自动化有关，还涉及精确承保，欺诈检测和提供以客户为中心的保险解决方案，以增强可访问性和负担能力。随着数字转型的加速，保险公司必须利用AI在快速发展的生态系统中保持竞争力的潜力，以重新定义医疗保健和健康保险，将行业转变为更具预测性，个性化和有效的生态系统。在2025年及以后，AI驱动的诊断将增强早期疾病检测，降低治疗成本并改善患者的预后。预测分析将使保险公司能够根据生活方式和可穿戴设备的健康数据提供动态的实时策略定价，并提供动态的实时政策定价。
在印度瓦多达拉地区的初级卫生保健中心评估可访问性，可及性和需求
心血管疾病（CVD）占印度所有死亡人数的近四分之一（24.8％）。引起CVD引起的危险因素（例如使用烟草）的负担正在上升，而普遍的CVD病例可能会大大增加[1,2]。CVD和CVD风险因素的发生率随印度的地理和社会人口统计学特征而变化很大（3）。心血管疾病的不断增加的负担要求技术增长来应对相关的挑战。可以通过使用心电图（ECG）早期诊断来满足这些需求[4]。考虑到其无创，易于使用且廉价的性质，它正确地是心脏病管理中最广泛使用的一线调查之一[5]。在这种诊断方式的丰富历史背景下，这些因素在心血管医学中的重要性证明并确保了心电图在心血管医学中的重要性，而这种诊断方式的悠久历史非常优雅地接受了时间的考验。