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个性化医学建议的调查| dr-ntu
抽象的采矿潜力和从大量医学数据中获得支持临床决策的宝贵医学知识已成为一个重要的研究领域。个性化医学建议是该领域的重要研究方向，旨在根据患者的健康状况为每个患者推荐最合适的药物。个性化医学建议可以帮助临床医生做出临床决策并避免医疗异常的发生，因此许多研究人员广泛关注它。基于此，本文对个性化医学建议进行了全面审查。具体来说，我们首先明确了个性化医学建议问题的定义；然后，从关键理论和技术开始，近年来提出的个性化医学建议算法是系统地分类的（医学建议基于多种疾病的医学建议，具有组合模式的医学建议，具有其他知识的医学建议以及基于反馈的医学建议）和深入分析；本文还介绍了如何评估个性化医学建议算法和一些常见的评估指标；最后，提出了个性化医学推荐问题的挑战，未来的研究方向和发展趋势也得到了解决。
2024-2025 CRA QUAD纸：美国公共卫生系统的网络安全课程
以其最早的例子之一为例，采取公共卫生方法的优势是例证。在1854年，英格兰（尤其是伦敦）正在遭受霍乱的流行，医生约翰·斯诺（John Snow）理论上，这种疾病是通过水而不是空气传播的，如所假设的。为了检验他的理论，斯诺采取了一种新颖的方法，绘制了城市和城市水泵中霍乱死亡的位置。他注意到，死亡似乎不成比例地聚集在宽街上的特定水泵周围。当他卸下泵手柄时，霍乱的发生率大大下降。雪还对泰晤士河不同地区的两家不同水公司的顾客的霍乱死亡进行了统计分析，该公司靠近城市，一项吸引了该市，该公司在上游了，因此可能较少受到城市污水污染的污染。上游水公司服务的人口减少了14倍的霍乱死亡，进一步加强了他的假设。这令人信服地证明了公共卫生方法的价值，将医学知识和数据与空间和统计数据相结合，以指出有效的行动方案。
使用检索效果生成来捕获精确肿瘤的分子驱动的治疗关系
精确肿瘤学的快速增长的领域通常致力于根据其临床表型和基因型来确定针对个体患者量身定制的个性化癌症治疗计划，其特征是分子分析[1]。实际上，确定这些治疗方法依赖于专家医学知识的独特组合，来自患者的整个临床和基因组病史的数据，以及在知识库，元知识基础和出版文献中记录的建议和最新发现。这最后一个组件是时间密集型，即使对于专家来说，也有很大的兴趣，即开发自动化的知识生成方法，目的是将文献变成（可行的）知识。最近的生成人工智能的激增引起了人们对高级大语模型（LLM）在生物医学上的应用，但是很少有组织拥有训练或调整这些模型的特定任务的资源。检索提示世代（RAG）[2]的技术可以代表一个中间立场，其中搁置的（开源或专有）LLM与Contextual 1相应的作者配对：Johns Hopkins University，Baltimore，Baltimore，MD，MD，United States，United States，美国MD；电子邮件：kkreime1@jhu.edu。
利用药物知识图谱辅助数据检索
药物系统提供和/或利用的数据通常分为两类：（a）事实药物数据和（b）知识药物数据。事实药物数据主要包括药物处方和药物管理数据，医院通常将这些数据以出院信或药单中的自由文本形式存档。已经提出了几种对事实药物数据进行信息检索的方法：信息提取和自由文本搜索 [1]、机器学习 [2]。然而，实现有效的信息检索系统除了需要使用事实数据外，还需要使用知识数据。知识图谱结构（包括概念图形式主义 [3]）已用于生物医学知识，数据表示特别适合药物知识数据 [4]。现有的药物数据库（如 Wikidata [5]、Drug Bank 2 或 GoodRx 3）包含有价值的信息，但如果单独获取和/或将其中一些信息存储为非结构化数据则缺乏全面性 [6]。本研究介绍了一种系统的设计，该系统能够检索法国诺曼底鲁昂大学医院诺曼底健康数据仓库 (EDSaN) [7] 中的处方订单。药物知识数据的概念图如下：
![药物评估和分类计划[政策简介]](/simg/1\14ab696a988ecdde2891f8b13b01adc43e22d6a7.webp)
药物评估和分类计划[政策简介]
DECP于1970年代起源于洛杉矶。当时，警察通常会逮捕驾驶员，这些驾驶员表现出严重的损害迹象，但并未受到酒精的影响。损伤的现场测试与接受药物作用的公认医学知识相结合，以设计一种系统的标准化程序，以检测使用药物的驾驶员损害。由此产生的12步协议涉及一系列的心理物理测试（例如，步行和转弯，手指向鼻子），眼睛检查（例如，学生大小，眼球震颤的存在或眼睛的非自愿性混蛋），呼吸酒精测试，温度和脉搏，访谈，访谈，访谈，访谈和其他观察力。评估后，DRE对犯罪嫌疑人安全操作车辆的能力形成了意见，哪种类药物中的哪种很可能是造成损害的原因（请参阅侧边栏）。评估的最后一步是要求嫌疑犯提供血液，尿液或口服液体来分析药物含量的样本。使用与DRE观察到的体征和症状一致的一类药物的毒理学证据是将观察到的损害的迹象和症状与使用指定类别的使用类别联系起来所需的重要证据。
大型语言模型时代的生物医学人工智能
人工智能在生物医学领域的能力范围很广，从原子级（求解量子系统的偏微分方程）到分子级（预测化学或蛋白质结构），再到社会预测（如传染病爆发）。大型语言模型的最新进展（以 ChatGPT 等模型为例）展示了其在自然语言任务（如翻译语言、构建聊天机器人和回答问题）中的强大能力。当我们考虑生物医学数据时，我们会发现其在序列方面与自然语言相似——生物医学文献和健康记录以文本形式呈现，生物序列或按序列排列的测序数据，或传感器数据（如脑信号）以时间序列形式呈现。问题出现了：我们能否利用最近的大型语言模型的潜力来推动生物医学知识的发现？在本教程中，我们将探讨大型语言模型在三个关键类别的生物医学数据中的应用：1) 文本数据、2) 生物序列和 3) 脑信号。此外，我们将深入研究大型语言模型在生物医学研究中面临的挑战，包括确保可信度、实现个性化以及适应多模态数据表示。
开放访问出版的商业化
将手稿提交给高影响期刊后，我收到了预期的拒绝。虽然我知道这是一个漫长的镜头，但我仍然觉得值得一试。然而，让我措手不及的是，来自“编辑提交顾问”的后续电子邮件提供了一份精选的替代期刊建议列表。在接下来的几周内，我收到了三本后续电子邮件，敦促我在手稿转移提供之前完成我从同一出版商中选择的替代期刊。最初，我赞赏这些建议，因为为某些手稿找到正确的利基市场可能具有挑战性。但是，我很快注意到了一种模式：所有推荐期刊都是开放式通道（OA），影响因素范围从1.2到3.8不等，出版费在300至3000美元之间。一本期刊甚至宣布其使命是“使医学知识的公开和获取，强调全球广泛的接触”。单击单击将制造文字传输到这些期刊之一的便利性是无可否认的诱人的。然而，出版商的营销策略更像是汽车销售人员的营销策略，而不是科学期刊的原则。它让我想知道：学术出版是如何出现的？
2021临床实践中心血管疾病预防的ESC指南
免责声明：ESC指南代表ESC的观点，并在仔细考虑了科学和医学知识以及发表时可用的证据后产生。如果ESC指南与相关公共卫生机构发行的任何其他建议或任何其他建议或指导方针之间的任何矛盾，差异和/或歧义，尤其是与医疗保健或治疗策略相关的任何其他建议或指南。卫生专业人员在行使其临床判断以及预防，诊断或治疗医学策略的确定和实施时，将卫生专业人员完全考虑到ESC指南；但是，ESC指南均不以任何方式覆盖卫生专业人员的个人责任，以考虑每个患者的健康状况以及与该患者以及适当的情况和/或必要的患者的照料者进行适当，准确的决定。也不会对卫生专业人员进行全面和仔细考虑的卫生专业人员的相关更新的建议或指导方针，由主管公共卫生部门发行，以根据其各自的道德和专业义务来管理每个患者的科学知识数据。在处方时验证与药物和医疗设备有关的适用规则和法规也是卫生专业人员的责任。
网络医学：评论
摘要 互联网是一个全球计算机网络。这个无限的数字网络池将人类置于一个无法逃脱的二进制网络之中，这些二进制网络既难以处理又难以解决。医学世界及其众多专业同样是无边无际的。当两者发生碰撞时，就像现在这样，数据爆炸是不可避免的。爆炸的影响仍在继续，信息浪潮席卷医学界。就人类而言，我可以说，如果没有医疗和医护专业人员的档案贡献，浏览和评估所有与医疗和保健相关的网站将是不可能的。本文的目的是描述互联网上的医学，它与我们以零和一的形式提供的信息结构之间的密切和不断增长的关系，以及如何使所有医务工作者更容易快速获得有用的信息。了解这种抽象的医学知识与更实用的电子方法的融合将如何为未来指明方向也非常重要。未来要么以灾难告终，要么走向美好创造。世纪之交，很明显，网络、电子邮件、网络浏览器和信息高速公路将继续存在，现在已不可避免，这些创新将以多种方式影响医疗培训、学习和研究以及医疗保健服务，但仍有许多东西有待发现和发明。
2020成人先天性心脏病管理的ESC指南
免责声明。ESC指南代表ESC的观点，并在仔细考虑了科学和医学知识后产生了ESC的观点，以及在出版时提供的证据。在ESC指南与相关公共卫生机构发出的任何其他建议或指南之间的任何矛盾，差异和/或歧义时，ESC概不负责，尤其是与良好使用医疗保健或治疗策略有关的。卫生专业人员在行使其临床判断以及确定和实施前现场，诊断或治疗医学策略时，将卫生专业人员完全考虑到ESC指南；但是，ESC指南并没有以任何方式覆盖卫生专业人员的个人责任，以考虑到每个患者的健康状况，并与该患者以及适当的情况和/或必要的患者的照料者进行适当而准确的决定。也不会对卫生专业人员进行全面和仔细考虑的卫生专业人员的相关更新的建议或指导方针，由主管公共卫生部门发行，以根据其各自的道德和专业义务来管理每个患者的科学知识数据。在处方时验证与药物和医疗设备有关的适用规则和法规也是卫生专业人员的责任。