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基于网络的人工智能临床决策支持系统的高级机器学习模型应用程序：模型开发和V
背景：乳腺癌是全球领先的健康问题，需要在复发预测和管理方面取得进步。使用CHATGPT的基于人工智能（AI）的临床决策支持系统（AI-CDSS）的开发解决了这一需求，目的是提高预测准确性和用户可访问性。目的：本研究旨在为基于Web的AI-CDSS应用程序开发和验证高级机器学习模型，利用ChatGPT的问答指导能力来增强数据的预处理和模型开发，从而改善了乳腺癌复发的预测。方法：这项研究的重点是通过利用3577名患者的三级医院乳腺癌注册中心（2004-2016）的数据来开发先进的机器学习模型。作为三级医疗中心，它接受了四个分支机构的推荐，即北部地区的3个分支机构和我们国家一个离岸岛上的1个分支机构，可以管理慢性疾病，但将包括乳腺癌在内的复杂手术病例转到主要中心，富含我们研究人群的多样性。模型培训从2004年到2012年使用了患者数据，随后使用2013年至2016年的数据进行了验证，从而确保了我们的预测模型的全面评估和鲁棒性。chatgpt是预处理和模型开发，有助于激素受体分类，年龄构成和单次编码的组成部分。诸如综合少数族裔过采样技术之类的技术解决了数据集的不平衡。使用了各种算法，包括轻梯度增强机，梯度提升和极端梯度提升，并使用诸如曲线下的面积，准确性，灵敏度和F 1尺度的指标评估它们的性能。
使用电容决策支持工具的国家免疫计划决策：来自印度尼西亚和埃塞俄比亚的用户反馈
摘要：为了确保在最有效的干预措施上投资有限的国内资源，低收入和中等收入国家（LMIC）的免疫计划必须优先考虑越来越多的新疫苗，同时考虑了优化疫苗投资组合以及卫生系统其他组成部分的机会。免疫决策有很大的动力，可以优先考虑整个卫生系统的各种利益相关者。为了解决这一问题，国家免疫计划在LMIC中的决策者与谁在利益相关者之间进行审议，并记录一个基于证据的，特定于上下文和透明的过程，以在多种疫苗接种产品，服务或策略之间进行优先级或选择。这项工作的输出是国家主导的免疫预先计算（电容）决策支持工具，该工具支持使用多个标准和利益相关者的观点来评估影响健康干预措施的权衡，并考虑到可变数据质量。在这里，我们描述了来自印尼和埃塞俄比亚的用户反馈，这是两个初始国家，这些国家驾驶了电容性决策支持工具，突出了启用和约束因素。潜在的免疫计划的收益和经验教训也将汇总在其他环境中。
临床决策支持和电子干预措施，以改善慢性肝病和肝硬化的护理质量
信函Jin GE，加利福尼亚大学胃肠病学和肝病学系医学系 - 旧金山，旧金山大街513号，S-357，旧金山，加利福尼亚州94143，美国。jin.ge@ucsf.edu。作者贡献作者身份是使用ICMJE建议确定的。Jin GE：手稿概念和设计；手稿的起草；对重要智力内容的手稿进行批判性修订。valy fontil：对重要智力内容的手稿进行批判性修订。萨拉·阿克曼（Sara Ackerman）：对重要智力内容的手稿进行批判性修订。Mark J. Pletcher：重要智力内容的手稿的批判性修订。Jennifer C. Lai：手稿概念和设计；手稿的起草；对重要智力内容的手稿进行批判性修订。
使命：提供值得信赖的决策支持和金融服务，以确保核威慑、战斗力和战斗支援……随时随地！
展望未来，在财政紧张的环境下为作战人员提供适当级别的支持。整合来自每个职能部门的信息，同时提供对任务资金影响的优质建议。与合作伙伴协作，实现更高效的成本估算。
开发和验证急性心力衰竭诊断的决策支持工具：系统评价，荟萃分析和建模研究
Kan Lee, 1,* Substantial Dimitted, 1,2, 5 Christopher deFilippi, 8 Stephen Selier, 9 Gordon Moe, 10 18 Anton Has a Meiracker, 19 Luna Gargani, Guide Grassi, 29 Nazerian Peim, 30 Giovanni Albano, 30 Philip Bahrmann, 31 David In Newby, 1 Alan G Japp, 1 Athanasius Tsanas, 2 Anoop S V Shah，1,32 A Mark Richards，Januzzi，14,15
报告指南的早期临床评估对人工智能驱动的决策支持系统的临床评估：决定 - ai
越来越多的基于人工智能（AI）的临床决策支持系统在临床前，硅，评估中表现出了有希望的表现，但很少有人能显示出对患者护理的真正好处。早期临床评估对于评估AI系统在小规模上的实际临床表现，确保其安全性，评估其使用围绕其使用的人为因素以及为进一步的大规模试验铺平道路很重要。但是，这些早期研究的报告仍然不足。本声明为人工智能驱动的决策支持系统的发展和探索性临床调查提供了基于共识的报告指南（decution-ai）。我们进行了两轮修改的Delphi过程，以收集和分析有关AI系统早期临床评估报告的专家意见。专家是从20个预定义的利益相关者
一种用于提高 GA 飞行员飞行前和飞行中表现的航空气象飞行前决策支持工具
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引用：Wong AH，Nath B，Shah D等。急诊部临床决策支持系统的形成性评估：A
摘要简介与心理健康相关的急诊室（ED）的负担正在增长，并且随着这种访问的态度，煽动发作很普遍。专家提供的最佳实践指南建议使用降级技术来尽早评估处于风险的人群和先发制人的干预措施，以防止搅动。时间压力，波动的工作需求以及其他与系统相关的因素在不断发展的行为危机期间提出了有效决策和采用最佳实践建议的挑战。因此，我们建议设计，开发和评估计算机化的临床决策支持（CDS）系统，早期检测和治疗，以减少搅拌工具（ED- TREADS）的事件。我们旨在通过适当的风险评估和及时的干预措施来确定有煽动风险的患者，并指导ED临床医生，以最大程度地减少约束使用并改善患者经验和结果的目标，以防止躁动。方法和分析本研究描述了嵌入的CDS工具的健康记录的形成性评估。在AIM 1下，该研究将收集定性数据，以使用上下文设计方法和以用户为中心的设计过程来设计和开发ED-TREAT。参与者将包括潜在的CDS使用者，即ED医生，护士，技术人员以及在ED访问期间具有限制性使用行为危机管理经验的患者。我们将使用有目的的抽样来确保整个视角，直到我们达到主题饱和。我们的目标是在试点试验下招募至少26名合格受试者。接下来，在AIM 2下，该研究将在美国东北部区域卫生系统的两个成人ED地点进行试验，随机对照试验，以评估ED-TREAT的可行性，保真度和床边的可接受性。在2021年获得了耶鲁大学人类调查委员会的道德和传播伦理批准（HIC＃2000030893和2000030906）。所有参与者将在入学之前提供知情的口头同意。将通过开放访问，经过同行评审的期刊，科学演示或直接电子邮件通知中的出版物传播结果。试用注册号NCT04959279;预兆。
一种高效的基于内容的医学图像检索系统，用于脑肿瘤诊断的临床决策支持 Sreekanth Puli #1 , M.James Stephen
摘要 - 准确诊断对于成功治疗脑肿瘤至关重要。基于内容的医学图像检索 (CBMIR) 可以通过从医学图像数据库中检索相似图像来帮助放射科医生进行诊断。这里提出了一种用于脑肿瘤的新方法 CBMIR。磁共振成像 (MRI) 最常用于对脑肿瘤进行成像。在图像采集过程中，由于患者的移动，MRI 图像可能会错位，并且 MRI 图像的低级语义可能与脑肿瘤的高级语义不符，对于使用的两级 CBMIR 系统，首先使用全局特征（圆度、不规则性和纹理特征）将脑肿瘤查询图像分类（使用 SVM 和 ANN）为癌性和非癌性肿瘤，然后使用局部特征搜索具有已识别类别的最相似图像。该实验已在 294 张脑 MRI 图像上进行，并对分类结果与准确率、准确率和召回率进行了比较。关键词 - CBMIR、脑 MRI、全局特征、LBP、ANN、SVM。
01-04 2024年12月4日│
参与者是一系列定量方法，这些定量方法经常用于辐射肿瘤学研究，在某些情况下是临床决策支持工具。辐射肿瘤学可能是医学专业中最扎实的定量基础。与其他专业一样，随机对照试验的结果构成了基于证据的治疗指南的基础；但是，此外，预后和预测模型为案件个性化管理提供了临床决策支持。•正常的辐射生物效应模型