XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System决策支持
用于监测患者的决策支持系统
下一阶段始于家里的患者出院。这里的人仍然是他的病理学。一般条件在很大程度上取决于执行某些食物计算的能力。实际上，初始阶段的患者很少能维持足够的血糖。他们很难从食物摄入量中计算碳水化合物，并且更复杂的是报道胰岛素涵盖摄入的碳水化合物量。为了帮助患者在所有这些计算中定向，将使用自己的实验性Web应用程序，该应用程序呈现出一种菜单系统，可以轻松地重新配置并被患者接受虚拟助手，以预测血糖并计算糖尿病患者的胰岛素的需求[8]。该软件被州立医学与药房大学公共卫生和内分泌学系所接受。
人工智能驱动的临床决策支持带来的自动化偏见和辅助人工智能危害风险
然而，在实践中，临床医生面临的挑战是如何最好地解释他们从人工智能工具中获得的信息。新型人工智能技术是“黑匣子”，临床医生可能不确定是否或何时做出与基于提供帮助的人工智能算法的建议相悖的决策。为了解决这个问题，模型开发人员已经开始添加一层可解释性，以便临床医生能够更好地解释模型预测，并了解模型何时依赖于启发式方法而不是临床相关的数据元素。5 这些启发式方法可能会使人工智能模型预测产生偏差，可能是由于在选择性、非代表性人群中开发、6 未充分遵循开发最佳实践以及验证有限造成的。美国食品药品监督管理局 (FDA) 在其针对临床决策支持的人工智能技术的指南草案中呼吁对模型输出进行可解释性解释。7
用于优化的人工智能增强决策支持系统
摘要 - 土木工程项目中危险废物的规划、监测和减轻对于保护环境和公众健康来说非常复杂且至关重要。最近，人工智能已成为优化危险废物处理的有力工具。本文探讨了人工智能如何应用于土木工程决策支持系统，以提高危险废物管理的效率、安全性和可持续性。土木工程中的危险废物存在问题，需要创新的解决方案。然后，本文讨论了机器学习算法、数据分析和预测模型如何优化垃圾收集、运输、处理和处置。这些人工智能增强技术通过监控和做出实时决策来改善风险评估和环境合规性。本研究考察了基于人工智能的决策支持系统的案例研究和项目，以确定它们的优缺点。它涵盖了人工智能在危险废物管理中的道德和监管影响。人工智能增强决策支持系统可以优化土木工程中的危险废物处理，减少环境影响，提高安全性并提高生产力。这项研究表明，人工智能可能会彻底改变土木工程项目中的危险废物管理，并鼓励可持续的环保解决方案。
一种新的人工智能基于智能的临床决策支持...
生物标志物，使诊断过程具有挑战性（Bedi 等人2015；Insel & Landis 2013）。精神疾病的诊断仍然依赖于自我报告、从亲属收集的信息、长期访谈和量表（Regier 等人2013）。然而，避免社会耻辱、不愿采访和回顾性回忆偏差等原因可能会导致获得的数据远离客观性（Yünden 2022，Low 等人2020）。此外，由于耗时、严格的培训和多种信息要求，用于评估、管理和评分的量表的效力有限且成本高昂（Kobak 等人2004）。尽管神经生物学研究取得了进展，增强了我们对精神疾病生物学基础的理解，但它们尚未产生足够的生物标志物来增强精神疾病的客观性
大数据分析和决策支持系统基于深
摘要。随着大数据时代（BD）的出现，人们面临着大规模数据和复杂问题的挑战。这些数据并为决策者提供准确，及时的决策支持已成为当前研究中的热门问题。以营销决策为例，本文基于深度学习（DL）构建了BD分析和计算机辅助决策支持系统（DSS）。首先，系统通过数据预处理和功能提取提取与原始数据营销相关的功能。然后，DL模型用于学习和预测特征，并获得了营销策略的优化方案。最后，通过模拟实验测试了决策系统的实际应用效果，这证明了该方法的可行性和优势。通过采用DL模型，并比较模糊C聚集（FCM）算法和决策树（DT）算法，本文中的算法是稳定性测试中最稳定的算法，可以提供有效且稳定的决策支持。此外，本文中的算法在实时分析中也具有很大的优势，该算法可以快速处理大量数据并满足实时决策的需求。这些优势使基于DL的智能DSS具有广泛的应用前景，并且可以为实践决策问题提供强有力的支持。
通过人工智能和模拟的协同作用增强军事决策支持
应用 • 任务规划：游戏计划制定、假设分析 • 任务执行：自适应规划 • 任务汇报：任务后分析、经验教训 • CD&E：战术制定、测试未来能力 • 人员培训：指挥培训
原创调查 | 健康信息学 APPRAISE-AI 工具，用于定量评估临床决策支持的人工智能研究
作者隶属关系：加拿大安大略省多伦多大学外科系泌尿外科分部（Kwong、Khondker、Lajkosz、Kulkarni）；加拿大安大略省多伦多大学 Temerty 医学人工智能研究与教育中心（Kwong、Mamdani、Johnson）；加拿大安大略省多伦多大学大学健康网络生物统计学系（Lajkosz）；剑桥麻省理工学院生物医学信息学系（McDermott）；剑桥哈佛麻省理工学院健康科学与技术部计算生理学实验室（Frigola）；西班牙巴塞罗那巴塞罗那医院诊所麻醉学与重症监护部（Frigola）；加拿大安大略省多伦多病童医院生物伦理学系（McCradden）；加拿大安大略省多伦多彼得吉尔根研究与学习中心遗传学与基因组生物学研究项目（McCradden）；加拿大安大略省多伦多市多伦多大学达拉拉纳公共卫生学院临床与公共卫生系 (McCradden)；加拿大安大略省多伦多市 Unity Health Toronto 数据科学与高级分析系 (Mamdani)；加拿大安大略省多伦多市多伦多大学大学健康网络玛格丽特公主癌症中心 (Kulkarni)；加拿大安大略省多伦多市多伦多大学达拉拉纳公共卫生学院生物统计学系 (Johnson)；加拿大安大略省多伦多市多伦多大学儿童医院儿童健康评估科学系 (Johnson)。
需要加强对基于人工智能的决策支持系统对医疗保健服务的影响的评估
a 爱丁堡大学，Usher 研究所，爱丁堡，英国 b 基尔大学，社会、政治和全球研究学院及初级、社区和社会保健学院，基尔，英国 c 麦考瑞大学，澳大利亚健康创新研究所，悉尼，澳大利亚 d 威尔士三一圣大卫大学，斯旺西，英国 e 奥尔堡大学健康科学与技术系，奥尔堡，丹麦 f 德克萨斯大学圣安东尼奥健康科学中心，德克萨斯州圣安东尼奥，美国 g 圣卢克国际大学，公共卫生研究生院，东京，日本 h 犹他大学生物医学信息学系，美国 i UMIT TIROL，私立健康科学与健康信息学大学，医学信息学研究所，蒂罗尔霍尔，奥地利 j 阿姆斯特丹 UMC 所在地 阿姆斯特丹大学，医学信息学系，梅伯格德雷夫 9，阿姆斯特丹，荷兰 k 阿姆斯特丹公共卫生研究所，数字健康与护理质量，荷兰阿姆斯特丹 l 坦佩雷大学，信息技术与芬兰传播科学 m 澳大利亚悉尼麦考瑞大学医学、健康与人文科学学院 n 英国爱丁堡大学科学、技术与创新研究所
算法审计制定系统或决策支持
通常，任何系统乍看之下都可能没有检测到的故障或风险，或者由于执行某些过程的频率而忽略了其相关性。系统越复杂，错误的机会就越大。同时，系统的复杂性通常可以使这些系统做出预测的现实更加适应性。根据ISO 19,011在“管理系统审计指南”中，审计应是一个系统的，独立和有记录的过程，人们试图收集和评估证据以确定满足某些先前确定的标准的程度5。审计必须纳入实体的目标，保护受益人的利益和需求，雇员和其他可能的利益相关者的利益和需求，以及信息的安全和隐私要求6。因此，有各种本质的审核：会计，法律和过程以及计算机科学审核等。审核的效用在于它们允许对可能的风险进行客观评估，其量化和缓解措施的优先次序。尽管审计已成为算法治理7的扩展领域中的基本组成部分，但它们不足以减轻系统的实施和执行的影响；本质上，它们构成了
为供应链组件开发决策支持系统
收到：2023年1月9日接受：2023年5月10日，摘要增加的竞争导致企业在简化供应链流程，尤其是在制造业领域中相互竞争。供应链管理（SCM）决定了工业业务流程的成功，因为它调节了产品流量的整合，性能和信息。然而，供应链过程中出现了一些问题，例如生产队列中缺乏协调，预测趋势产品中的分支以及次优的生产能力。为了解决这些问题，信息技术的作用对于实施决策支持系统（DSS）至关重要。本研究旨在开发DSS以改善供应链流程。使用的研究方法是通过问卷调查的定性方法的极端编程（XP）。研究过程涉及收集数据，定义边界和概率以及设计，编码和测试系统。作为最终步骤，通过分发调查以获得有效的满意结果来进行评估。这项研究生产的DSS在营销，会计和生产过程中具有适用性。DSS在家具制造业中的应用可以帮助管理资源的运输，优化战略网络并协助供应链过程中的决策。