XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System前门
![数字前门技术用于在 NHS 谈话疗法评估之前对患者进行预评估 [HTE10052]：早期价值评估最终方案 Co](/simg/9/9451a76dc85cd8b64b56e1f442b4adbc7c584485.webp)
数字前门技术用于在 NHS 谈话疗法评估之前对患者进行预评估 [HTE10052]：早期价值评估最终方案 Co
目录 ................................................................................................................................ 3 1 决策问题 ...................................................................................................................... 4 1.1 目的 ...................................................................................................................... 4 1.2 目标 ...................................................................................................................... 4 1.3 宗旨 ...................................................................................................................... 4 1.4 人群 ...................................................................................................................... 5 1.5 干预 ...................................................................................................................... 5 1.6 对照 ...................................................................................................................... 5 1.7 结果 ...................................................................................................................... 6 1.8 时间范围 ................................................................................................................ 6 2 数据收集方法 ................................................................................................................ 7 2.1 证据审查：系统文献检索策略 .......................................................................... 7 2.2 证据审查：研究选择 .......................................................................................... 7 2.3 证据审查：数据提取策略 .......................................................................... 8 2.4 证据审查：质量评估策略........................................................... 9 2.5 公司提供的信息 .................................................................................... 9 2.6 从 SCM 和其他关键利益相关者收集证据 .............................................................. 9 3 分析和综合方法 ................................................................................................ 10 3.1 确定的收益和成本证据 ................................................................................ 10 3.2 确定的经济证据 ............................................................................................. 10 3.3 差距分析 ............................................................................................................. 11 3.4 其他考虑事项 ................................................................................................ 11 4 作者的利益冲突 ...................................................................................................... 11 5 处理机密信息 ......................................................................................................11 6 里程碑 ................................................................................................................................ 11 7 参考文献 .............................................................................................................................. 12 8 附录 ................................................................................................................................ 13 8.1 附录 1 本 EVA 中包含的数字前门技术 ........................................................ 13 8.2 附录 2 MEDLINE 搜索策略示例 ...................................................................... 16
因果图中前门调整的线性时间算法
观察数据的因果效应估计是经验科学中的基本任务。当没有观察到的混杂因素参与系统时，这变得特别具有挑战性。本文着重于前门调整 - 一种经典技术，使用观察到的调解人即使在存在未观察到的混杂的情况下，也可以识别因果关系。虽然在前门估计的统计特性众所周知，但长期以来其算法方面尚未探索。In 2022, Jeong, Tian, and Bareinboim presented the first polynomial-time algorithm for finding sets satisfying the front-door criterion in a given directed acyclic graph (DAG), with an O ( n 3 ( n + m )) run time, where n denotes the number of variables and m the number of edges of the causal graph.在我们的工作中，我们给出了第一个线性时间，即O（n + M），该任务的算法，因此达到了渐近最佳的时间复杂。此结果意味着所有前门调整集的O（n（n + M））延迟枚举算法，再次将先前的工作提高了n 3。此外，我们提供了第一个线性时算法，用于查找最小的前门调整集。我们在多种编程语言中提供了算法的实现，以促进实际用法并验证其可行性，即使对于大图。
前门脆弱：建立服务的建议
目前，任何一次医院病床中有60％以上的病床被65岁以上的患者占用，这些入院与死亡率增加，住院时间5，再入院率高和机构化相关。在多个层面上认识到，对具有多种多发性和复杂性的人的传统住院关注护理模型的不可持续性质，这在英国老年医学学会（BGS）和皇家急诊医学学院（RCEM）（RCEM）以及政府层面的最新医疗保健政策文件中得到了认可。及时认识和主动管理脆弱的6正成为NHS的优先事项。银行II 7分享了此观点。显然需要新的方法，以便为弱小的老年人提供及时有效的护理。
解锁医疗保健的数字前门。身份是关键。
AWS HealthLake是一项符合HIPAA资格的服务，使医疗保健和生命科学公司能够将数据牢固地存储和将其数据转换为可查询格式，并以PBABYTE量表进一步在云中分析此数据。使用HealthLake API，医疗组织可以轻松地将健康数据（例如，成像医学报告或患者注释）从本地系统复制到云中的安全数据湖。AWS HealthLake使用机器学习（ML）模型，使客户能够从原始数据（例如药物，程序和诊断）中理解和提取有意义的医疗信息。HealthLake组织和索引信息并将其存储在快速医疗保健互操作性资源（FHIR）行业标准格式中，以提供每个患者的病史的完整视图。
前门的糖尿病。 患有DKD_Final 的成年人的高血糖管理 在患有糖尿病和肿瘤学多学科团队癌症指导患者的血糖控制的管理 CGM在2型和妊娠糖尿病中的经验... jolyon dales 2型糖尿病中的SGLT-2抑制剂 混合闭环胰岛素泵系统上的信息传单 在肠内喂养糖尿病患者的血糖管理
免责声明本指南中包含的信息是开发和咨询小组对当前治疗的看法的共识。应与任何本地政策/程序/准则一起使用，并应根据信托临床治理过程批准使用。。然而，任何寻求咨询指导，应用建议或使用其内容的人都可以在个人临床情况下使用独立，个人医疗和/或临床判断，或者寻求对合格临床医生的监督。小组对指导内容或其使用或应用程序不做任何形式的代表或保证，并以任何方式对其使用或应用不承担任何责任。
