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利用人工智能诊断和管理资源匮乏地区女性尿失禁：概述
尿失禁 (UI) 是一种令人痛苦的疾病，涉及身体不由自主地排尿。尿失禁会对一个人的整体生活质量产生负面影响，并使他们陷入尴尬和抑郁的阶段。这是一种在女性中普遍存在的代表性不足和治疗不足的疾病，尤其是在社会经济水平较低的地区，这些地区的女性可能无法表达她们的担忧，因为她们不了解诊断和治疗/管理方案。UI 有不同的诊断和治疗方法；然而，使用人工智能系统并不是标准治疗方法。本文概述了人工智能在女性健康中的应用，以及作为一种经济有效的诊断患者的方法，以及作为为资源匮乏社区中患有尿失禁的女性提供低成本治疗的途径。研究发现，这些系统主要利用人工神经网络 (ANN) 和卷积神经网络 (CNN)，是一种诊断患者的有效方法，并为改善患者预后提供个性化治疗途径。提出了一种利用多层感知器 (MLP) 网络的简单人工智能 (AI) 模型来诊断和管理尿失禁。关键词
在资源匮乏的环境下评估创伤性脑损伤患者的预后：提供者如何与 CRASH 风险计算器进行比较？
目的 创伤性脑损伤 (TBI) 是一种日益严重的全球健康问题，可以从预后模型中受益。对到医疗机构就诊的 TBI 患者进行风险分层可以支持有限资源的审慎使用。CRASH（严重头部受伤后随机使用皮质类固醇）模型是一种成熟的预后模型，旨在增强复杂的决策。作者当前的研究目标是更好地了解 TBI 患者的住院决策，并确定 CRASH 风险计算器的数据是否影响提供者对预后的评估。方法 作者使用模拟 TBI 病例进行了选择实验。所有参与医生都收到相同的病例，其中包括患者病史、生命体征和体格检查结果。一半的参与者还收到了 CRASH 风险评分。参与者被要求估计患者的预后并决定最佳的下一步治疗步骤。作者在乌干达的一家地区和一家国家转诊医院招募了 28 名参与 TBI 护理的医生作为便利样本。结果 对于模拟案例，14 天死亡和 6 个月不良结果的 CRASH 风险评分分别为 51.4%（95% CI 42.8%，59.8%）和 89.8%（95% CI 86.0%，92.6%）。总体而言，参与者在评估患者预后时过于乐观。获得 CRASH 风险评分的医生做出的风险估计比对照组医生的估计更接近该评分；对于缺乏经验的医生来说，这种影响更为明显。86% 的受访者选择手术作为最佳下一步措施。 结论 本研究是对 TBI 预后模型对资源匮乏环境下提供者风险估计的影响的一种新颖的评估。了解 CRASH 风险评分数据减少了医生的过度乐观预测，尤其是在缺乏经验的提供者中。