XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System医学影像
QTM 和 PGC：ASX 公告
Quantum Health Group Limited (ASX:QTM) 是一家领先的独立医疗保健公司，业务遍及亚洲。Quantum Healthcare 专注于分销最先进的医学影像、患者治疗和放射科、肿瘤科和女性医疗保健设备服务。Quantum Healthcare 总部位于澳大利亚悉尼，在泰国、韩国、菲律宾、新西兰、越南和中国设有直属子公司。Quantum 是 Carestream、Philips Healthcare、Samsung、IBA 和 Accuray 等全球领先医疗保健制造商的授权分销合作伙伴。Quantum Healthcare 已成功在亚洲创建了一个医疗保健技术平台，并为医院、大学和私人诊所的大量医疗设备安装提供一流的客户服务和临床支持。
2025-2027 年实施计划
• 为所有年龄段的患者提供 24 小时紧急护理。急诊部配备了接受过住院医师培训并获得委员会认证的急诊医师，他们可以使用最新的技术和治疗方法 • 全面的妇产科护理，包括产前和产后护理、分娩服务以及低风险婴儿（34 周及以上）的护理 • 关节置换手术服务以及微创骨科、脊柱、妇科和普通外科手术、治疗和疗法 • 医疗办公楼设有门诊医学影像，包括 CT 扫描、MRI 和具有 3D 乳房 X 线摄影的乳房健康服务 • 与主楼相连的门诊办公室提供专科护理 • 医院还提供重症监护服务，包括远程重症监护计划。
Cordell 建筑月刊 - 2024 年 12 月
8 月和 9 月收集的社区反馈正在塑造新的 7 亿美元 Rouse Hill 医院开发项目的下一阶段设计。这将是 40 多年来在悉尼西部建造的第一家大型公立医院。项目团队目前正在准备一份环境影响声明，作为州重大开发申请的一部分，预计将于 2025 年提交并公开展示。Rouse Hill 医院开发项目的最终范围预计将包括急诊科和初级门诊、住院床位和日间手术服务、短期住院医疗评估服务、病理学、药房、医学影像服务以及门诊和流动护理服务，包括儿科、肾透析和产前和产后服务。
医疗保健领域的人工智能（评论）
摘要：人工智能 (AI) 具有巨大潜力，可以显著改变当代文明的方方面面。研究进展表明，人们对在医疗保健领域创建 AI 解决方案的兴趣日益浓厚。这种兴趣源于易于获取的患者数据（包括医学影像、数字化数据收集和电子健康记录）的广泛性和广泛性，以及分析和解释复杂数据的能力，从而有助于更准确、更及时地进行诊断。本综述旨在全面概述 AI 在医疗保健领域取得的进步，阐明 AI 在增强医疗保健系统和提高医疗保健决策质量和效率方面的现状，并讨论 AI 的特定医疗应用。此外，本文还概述了可能阻碍 AI 在医疗保健领域应用的障碍和制约因素，并讨论了 AI 增强医疗保健系统的潜在未来方向。
临床医生指南：心血管成像中值得信赖和负责任的人工智能
1 威廉哈维研究所、NIHR Barts 生物医学研究中心、伦敦玛丽女王大学、伦敦、英国、2 Barts 心脏中心、圣巴塞洛缪医院、Barts Health NHS Trust、伦敦、英国、3 塞梅维斯大学心血管中心、布达佩斯、匈牙利、4 心血管医学科、拉德克利夫医学系、国家健康研究所牛津生物医学研究中心、牛津大学医院 NHS 基金会、牛津大学、英国、5 数学与信息学系、医学人工智能实验室 (BCN-AIM)、巴塞罗那大学、西班牙、6 西门子医疗匈牙利、布达佩斯、匈牙利、7 放射学系、塞梅维斯大学医学影像中心、布达佩斯、匈牙利、8 英国健康数据研究中心、伦敦、英国、9 阿兰图灵研究所、伦敦、英国
人工智能如何改变护理的未来
根据 Merriam-Webster 的说法，人工智能 (AI) 被定义为机器模仿人类智能行为（如推理和解决问题）的能力。在医疗保健领域，AI 通常指用于解释数据（例如，患者记录、行政索赔、医学影像和移动设备数据）、从这些数据中学习并为临床和运营决策提供信息的计算机软件程序。2018 年，Becker's Health IT 报告称，医疗保健 AI 的价值超过 20 亿美元，预计到 2025 年将超过 360 亿美元。随着医疗保健组织寻求改善护理并降低成本，对 AI 的投资正在增加。医疗保健 AI 不是科幻小说中的东西；它使用计算算法并以电子健康记录 (EHR) 作为数据源。尽管正在努力开发“机器人临床医生”来自动化人类活动，但这种 AI 应用并不常见，也不是
使用纹理分析识别 MRI 图像中的脑肿瘤
a 伊玛目阿卜杜勒拉赫曼·本·费萨尔大学基础科学系、预科及辅助研究系主任，邮政信箱 1982，达曼 34212，沙特阿拉伯 b 苏丹科技大学、医学放射科学学院，喀土穆，苏丹 c 伊玛目阿卜杜勒拉赫曼·本·费萨尔大学基础科学系、预科及辅助研究系主任，邮政信箱 1982，达曼 34212，沙特阿拉伯 d 萨坦·本·阿卜杜勒阿齐兹王子大学、应用医学科学学院、放射学和医学影像系，邮政信箱 442，阿尔哈吉 11942，沙特阿拉伯 e 苏丹科技大学医学放射科学学院，邮政信箱 1908，喀土穆，苏丹 f 伊玛目阿卜杜勒拉赫曼·本·费萨尔大学、科学与人文学院、计算机科学系，沙特阿拉伯
去势抵抗性前列腺癌：从未发现的抵抗机制到当前的治疗方法
1 马赛癌症研究中心 —CRCM、Inserm UMR1068、CNRS UMR7258、艾克斯-马赛大学 U105、13009 马赛，法国； khanh.le-thi@inserm.fr (TKL)； quang-hieu.duong@inserm.fr（QHD）； virginie.baylot@inserm.fr (VB); michael.baboudjian@outlook.fr (MB)； david.taieb@ap-hm.fr (DT) 2 欧洲医学影像研究中心 (CERIMED)，艾克斯-马赛大学，13005 马赛，法国； christelle.fargette@gmail.com 3 越南科学技术学院 (VAST)、河内科技大学 (USTH)，河内 10000，越南 4 艾克斯 - 马赛大学拉蒂莫内大学医院核医学系，13005 马赛，法国 5 艾克斯 - 马赛大学泌尿外科 AP-HM 系，13005 马赛，法国 6 艾克斯 - 马赛大学 INSERM、MMG、U1251 蒂莫内医学学院，13385 马赛，法国；laurence.colleaux@inserm.fr * 通信地址：palma.rocchi@inserm.fr † 上述作者对本文的贡献相同。
护理中的人工智能
医疗保健中的人工智能是一种提高医疗保健服务质量、效率和可及性的技术。它可以协助完成诊断、治疗、预防、研究和数据管理等任务。人工智能应用的例子包括用于医学影像分析的计算机视觉、用于临床文档的自然语言处理、用于预测分析的机器学习以及用于手术和康复的机器人技术。人工智能在护理领域有许多应用，它可以分析大量数据、提出最佳干预措施、提高护理质量和安全性、促进学习和发展、提高效率和生产力，并提高护士的满意度和幸福感。然而，人工智能也带来了挑战和道德问题，例如隐私、安全、问责制、透明度、信任和人类尊严。护士必须意识到这些挑战，并参与人工智能系统的设计、开发、评估和监管，以确保它们符合护理价值观和标准。关键词：人工智能、护理、医疗保健
人工智能快速识别2019冠状病毒病（COVID-19）
1 美国纽约州纽约市伊坎医学院生物医学工程与成像研究所 2 美国纽约州纽约市伊坎医学院遗传学与基因组科学系 3 四川大学华西医院放射科，四川成都 4 美国纽约州纽约市伊坎医学院诊断、分子与介入放射科 5 浙江大学附属第二医院放射科，浙江杭州 6 安徽省蚌埠市蚌埠医学院第一附属医院放射科 7 广东省生物医学成像重点实验室，中山大学附属第五医院，广东珠海 8 广西壮族自治区南溪山医院放射科 9 安徽省阜阳市第二人民医院放射科 10 亳州市骨科中国安徽省亳州创伤医院影像中心 11 武汉大学人民医院放射科，中国湖北省武汉市 12 美国纽约市东河医学影像中心