XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System医学的
评估人工智能对医学的影响...
背景：人工智能 (AI) 可以协助医疗专业人员处理患者护理和医疗保健系统的各个方面。本系统评价旨在评估 AI 在当今医疗保健中的作用，强调它如何影响医学诊断和物理治疗。方法：搜索的电子数据库包括 PubMed、Scopus、Embase 和 Web of Science。对同行评议期刊上发表的相关文献进行彻底搜索是评价的一部分，重点关注研究 AI 在临床试验、医学成像、药物开发、物理治疗和疾病管理中的应用。搜索最初确定了 255 项研究。经过筛选，30 项研究符合纳入标准。结果：本评价提供的证据表明，AI 系统可以帮助医学诊断和治疗的这些方面，特别是在医学成像方面，它们可以精确地检测图像中的异常和病变。然而，该评价也强调了在医疗保健中使用 AI 的可能缺点和限制。其中包括人工智能算法可能加剧现有健康差距的风险，以及确保对每位患者公平、安全、有效地实施人工智能的必要性。结论：人工智能系统可以协助疾病管理、药物开发、医学成像、临床试验、医学诊断和物理治疗。评估发现，在应用人工智能时必须谨慎行事，以确保最大限度地发挥潜在优势，同时最大限度地减少可能的危险和缺点。关键词：人工智能 (AI)、医学诊断、医学治疗、医学成像、物理治疗、药物发现、临床试验、疾病管理。
人工智能与输血医学的未来
时代在变，世界也在变——人、文化、环境、气候、科学、技术、通信、医疗保健标准和机会。在过去几个世纪中，从黑暗时代到工业化和社会化的启蒙时代，再到人权和平等的曙光，世界在 1948 年就一系列基本和普遍人权达成一致，这些权利被记录为子孙后代在和平和培育环境中行为、交流、尊重和尊严的基础 [1]。事实上，很多变化都造福了人类。为了能够衡量发展方面的差异和进步，联合国通过其发展计划开发署于 1990 年设计了一系列关键指标 [2] 来衡量社会/国家在以下方面的发展状况：
关于新生儿 - 耕地医学的部分
在联邦一级的工作仅部分解释了我们的努力。本节的重点是扩大巴氏杀菌的人类供体牛奶的基于州的医疗补助覆盖范围，以此作为对NICU Care至关重要的工具的支持。委员会开发了一个州倡导捐赠者牛奶工具包，并为SONPM成员提供基层资金，并在其州AAP章节上就此问题进行了资金。在佐治亚州授予的一笔赠款成功获得了初步资金，用于在NICU中供捐赠牛奶的医疗补助覆盖。从那以后，SONPM与俄亥俄州，南卡罗来纳州，加利福尼亚州和华盛顿的AAP章节合作，并在其政策工作中利用该工具包的其他国家。Shetal Shah博士和Grant获得者Emily Miller博士向州医疗补助协会协会介绍了人类捐赠牛奶覆盖的案件，引起了其他几个州的兴趣。ACLC联合主席Drs。Shah和Lily Lou还在2023年AAP年度立法会议上领导了一项专业的分组讨论会。在新生儿和围产期临床护理会议上，Allison Rose博士在她的演讲中进一步强调了这项工作，并在2023年AAP NCE发表的演讲中进一步强调了这项工作。这些国家的倡导工作导致2023年8月引入了《国家供捐赠牛奶法》。我们的倡导委员会定期在制作此类法案时进行咨询。《供捐赠牛奶法》的获取将是未来几年的新生儿倡导的重点，这代表了联邦首先致力于使婴儿更广泛地使用该资源。
迈向计划医学的第一步
靶向的纳米医学涉及使用针对特定组织的纳米尺度设备，同时显着减少副作用。它为在医学成像，诊断和治疗中开创性，高度创新的应用创造了机会。纳米颗粒（NP）是直径为1至100 nm的纳米尺度材料结构。每个纳米颗粒具有独特的特性，旨在与预先确定的材料组反应。近年来，纳米颗粒在医疗应用中的使用迅速增长。利用不同纳米颗粒类型的特性，以更好地检测和处理受损的器官。使用单一纳米颗粒类型可能不足以实现所需的医疗目标，因此新型治疗计划为纳米颗粒注射的时间表提供了时间表。这种要求的一个例子是组合疗法，其中使用多种治疗来减轻单一疾病。另外，与单独使用每种类型相比，使用各种纳米类型可以增加效率（Turan等人2019）。时机对每种纳米颗粒类型的施用是必要的，以最大程度地提高纳米质的好处。必须考虑许多因素，以使不同的纳米颗粒之间的相互作用（例如纳米颗粒的循环时间），附着概率和
对个性化癌症医学的联合行动
…。此行动应涵盖欧洲殴打癌症计划的第六个旗舰计划：“所有人的癌症诊断和治疗”计划，并将基于其他EU4Health计划资助的项目的结果：所有工会公民的个性化癌症医学（PCM4EU）（PCM4EU）50，欧盟癌症和公共卫生基因组计划的项目，以及诊断的项目，以及Ac.heal and aC.Heal and acive for acive for acive the Inairotiel and acive for acive for acive for acive the acive and。在Nopho-DBShip联盟中治疗的白血病，这是跨欧洲的合作（CHIP-AML22）。个性化医学的项目和主要计划，例如国际个性化医学联盟（ICPERMED），1+百万个基因组倡议，欧洲范围内加速数据驱动的癌症研究（EOSC4CASCER）的基础（EOSC4CASCER）以及欧洲个性化医学伙伴关系（欧洲的抗击癌症计划行动）。
评估精度医学的成本效益：...
摘要简介精确医学（PM）涉及基因检测，以鉴定疾病风险，启用早期诊断或指导治疗选择以及靶向基因治疗。我们旨在进行系统的审查和荟萃分析，以量化按干预类型分层的PM的成本效益概况，并确定PM价值福利的异质性来源。方法和分析，我们将在Embase，Medline，Econlit和CRD数据库中进行系统搜索，以针对英语发表的研究或2021年7月8日在2021年7月8日之间以英语进行翻译，以对PM干预的成本效益分析主题。重点将放在报告健康和经济成果的研究上。研究质量将使用经济研究清单中的偏见进行评估。如果存在异质性，将在研究中分别在研究中分别在研究中分别汇总PM筛查，诊断，治疗靶向和治疗干预措施的增量净益处，否则固定效应模型，将分别使用随机效应模型汇总。亚组分析将根据疾病地区，地区和世界银行国家收入水平进行。此外，我们将通过随机效应元回归确定异质性的潜在来源。最后，将使用折刀灵敏度分析，漏斗图评估和Egger的测试来检测偏见。伦理和这种研究伦理批准或正式同意的传播。Prospero注册号CRD42021272956。将在会议摘要和手稿中将结果传播到各种演示和反馈会话中，这些摘要和手稿将提交给同行评审的期刊。
精密医学的强盗算法
牛津英语词典定义精确医学是“旨在优化特定患者组的效率或治疗性有益的医疗服务，尤其是使用遗传或分子培养。”这并不是一个全新的想法：远古时代的医生已经认识到，医疗需要考虑患者特征的个体变化（Konstantinidou等，2017）。然而，现代的精确医学运动是通过事件的影响来实现的：诸如遗传学和药理学的科学进步，移动设备的技术进步和可穿戴传感器的技术进步以及计算和数据科学方面的方法论进步。本章是关于强盗算法的：与精密医学特殊相关的数据科学领域。的根源是贝尔曼，罗宾斯，莱和其他人的开创性作品，匪徒算法已经占据了现代数据科学的中心位置（请参阅Lattimore和Szepesvári（2020）的书，以进行最新处理）。强盗算法。由于精密药物专注于使用患者特征来指导治疗，因此上下文匪徒算法特别有用，因为它们旨在考虑此类信息。之前已经审查了Bandit算法在移动健康和数字表型等精确医学领域的作用（Tewari和Murphy，2017； Rabbi等，2019）。由于发表了这些评论，因此Bandit算法继续在移动健康中找到使用，并且在有关强盗算法的研究中已经出现了一些新的主题。本章是为诸如统计，机器学习和操作研究等领域的定量研究人员编写的，他们可能有兴趣更多地了解已在移动健康中使用的Bandit算法的算法和数学细节。我们已经组织了本章以实现两个目标。首先，我们要在Bandit算法中简明说明基本主题。第2节将帮助读者熟悉Precision Medicine和Mobile Health的应用工作中经常出现的基本问题设置和算法（例如，参见Paredes等人。（2014）; Piette等。（2015）; Rabbi等。（2015）; Piette等。（2016）; Yom-Tov等。（2017）; Rindtor Q.等。（2019）; Forman等。（2019）; Liao等。（2020）; Ameko等。（2020）; Aguilera等。（2020）; Tomkins等。（2021））。第二，我们要重点介绍一些对移动健康和精确药物应用很重要的高级主题，但其全部潜力仍有待实现。第3节将为读者提供有关非平稳性，对损坏的奖励，满足其他限制，算法公平和因果关系的强大的匪徒文献的有用入口。
急诊医学的AI未来
虽然机器学习（更具体地）与“编程计算机”有关，以从经验中学习。” 2从其成立开始，计算通常将预先构造的规则应用于输入或数据，但是机器学习模型通过将其内部参数调整到数据上，从某种意义上说明创建自己的规则来做出预测。Deep learning models are, in turn, a subtype of machine learning models that are structured in multilayered networks of parameters (see also the Glossary [ Appendix E1 , available at http://www.annemergmed.com ]), whereas large language models 3-8 such as Generative Pretrained Transformer (GPT), 9 Google Bard, 10 and Bidirectional Encoder Representations from Transformers (BERT) 4是深度学习模型的亚型，它们具有大量参数，并通过整体处理对口头提示产生对口头提示的响应。11-13
