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World File Search System医学知识
住户手册 2022 年 7 月 1 日
o 富有同情心、正直并尊重他人； o 响应患者需求而非个人利益； o 尊重患者的隐私和自主权； o 对患者、社会和职业负责； o 尊重并响应不同患者群体，包括但不限于性别、年龄、文化、种族、宗教、残疾、国籍、社会经济地位和性取向的多样性； o 能够认识并制定个人和职业福祉计划；以及 o 适当披露和处理利益冲突或双重性。• 患者护理和程序技能：住院医生必须能够为患者提供富有同情心、适当且有效的护理，以治疗健康问题并促进健康。住院医生必须能够执行该实践领域所必需的所有医疗、诊断和外科手术。 • 医学知识：住院医师必须展示对已建立和不断发展的生物医学、临床、流行病学和社会行为科学的知识，以及将这些知识应用于患者护理的能力。• 基于实践的学习和改进：住院医师必须展示调查和评估他们对患者的护理、评估和吸收科学证据以及在不断自我评估和终身学习的基础上不断改进患者护理的能力。住院医师必须展示以下方面的能力：
XCOOP：通过概念引导的上下文优化的计算机辅助诊断的可解释及时学习
摘要。利用大型视觉模型（VLM）的有效表示来完成各种下游任务，引起了人们越来越多的关注。在该研究领域中，软提示学习已成为有效地适应VLM（例如剪辑）的代表性方法，例如图像分类。但是，大多数现有的及时学习方法都学习无法解释的文本令牌，这些文本令牌无法满足医疗保健等高风险场景中可解释的人工智能（XAI）的严格解释性要求。为了解决这个问题，我们提出了一个新颖的可解释的提示学习框架，该框架通过在多个差异方面对齐图像，可学习的提示和临床概念驱动的提示来利用医学知识。此外，我们的框架通过从大型语言模型中引起知识来解决缺乏宝贵的概念注释，并为提示提供了视觉和文字解释。在各种数据集上进行的广泛的实验和可解释性分析，有或没有概念标签，表明我们的方法同时实现了卓越的诊断性能，灵活性和解释性，并阐明了基础模型在促进XAI方面的有效性。该代码可在https://github.com/tommy-bie/xcoop上找到。
精确医学：可以在医疗保健中应用的类型和方法
精密医学是一种使用患者的遗传特征来指导预防疾病，诊断和治疗的决策的新医学方法。它的目标是针对每个患者的特定特征量身定制医疗和治疗计划，而不是使用替代方法。通过将当前的医学知识与基因组发现相结合，精确医学旨在最大化治疗治疗的功效并最大程度地减少潜在的副作用。这些重要组成部分包括基因组学，用于描述患者与健康和药物基因组学的基因相互作用，以显示遗传变体如何影响药物反应。有了从基因组和生物标志物信息中获得的见解，医疗保健提供者可以开发有针对性的疗法，还可以专注于预防疾病和早期发现。精确医学提供了有希望的结果和优势，例如成本效益，精确诊断，新颖的治疗和预防疾病。尽管有希望，但仍存在挑战，例如数据隐私和安全性，道德考虑，数据解释以及对大规模合作的需求。技术，研究和医疗保健基础设施的进步继续推动该领域向前发展并取得了长足的进步。关键字：精密医学，OMICS，大数据，预防医学，表观遗传学，药物安全，PPM，人工智能，DA。
XSL•fo
Chatgpt（OpenAi）是一种尖端的自然语言处理模型，对革命医学教育的巨大希望。Chatgpt凭借其在与语言相关的任务方面的出色表现，为医学生和医生提供了个性化和高效的学习经验。通过培训，它增强了临床推理和决策能力，从而改善了病例分析和诊断。该模型有助于模拟对话，智能辅导和自动化问题，从而实现医学知识的实际应用。但是，将Chatgpt纳入医学教育会引起道德和法律问题。保护患者数据并遵守数据保护法规至关重要。与学生，医师和患者的透明沟通对于确保他们对技术的目的和含义以及潜在风险和收益的理解至关重要。在个性化学习和面对面互动之间保持平衡对于避免阻碍批判性思维和沟通能力至关重要。尽管面临挑战，但Chatgpt提供了变革的机会。将其与基于问题的学习，基于团队的学习和基于案例的学习方法相结合可以进一步增强医学教育。通过适当的监管和监督，Chatgpt可以为一个全面的学习环境做出贡献，培养准备应对医疗保健挑战的熟练和知识渊博的医疗专业人员。通过强调道德考虑和以人为本的方法，Chatgpt的潜力可以在医学教育中得到充分利用，从而使学生和患者都受益。
基于树的抹布代理推荐系统
摘要 - 我们目前遇到的（层次抹布增强的医学测试建议），这是一种新型的树结构式接收到授权系统，利用检索授权的Generation（RAG）进行智能医疗测试建议。与基于传统矢量相似性的方法不同，我们的系统通过专门的抹布过程在每个树节点上执行医学推理。从根节的初始症状开始，该系统进行逐步的医学分析，以识别潜在的潜在条件及其相应的诊断要求。在每个级别上，我们的抹布增强节点并不是简单的匹配，而是分析了检索医学知识，以了解症状 - 疾病的关系并确定最合适的诊断路径。该系统基于医学推理结果，可以考虑诸如紧迫水平和诊断不确定性之类的因素。实验结果表明，与常规检索方法相比，我们的方法在覆盖率，准确性和错过率方面取得了卓越的性能。这项工作代表了医疗测试建议的重大进步，它通过将医学推理能力引入传统的基于树的检索结构中。索引术语 - 医学测试建议；检索增强的一代；基于树的建议；医学推理；大语言模型；医疗保健决策支持
MIVT：用于早期癫痫诊断的医学视觉转换器
摘要 — 癫痫是一种以反复发作、无诱因癫痫发作为特征的神经系统疾病，早期诊断对于有效的管理和治疗至关重要。然而，由于癫痫发作的微妙性质和大脑活动模式的复杂性，癫痫的诊断，特别是在早期阶段，仍然具有挑战性。在本研究中，我们引入了医学信息视觉转换器 (MIVT)，这是一种深度学习架构，专门设计用于从多模态神经影像数据中改善早期癫痫诊断。我们的模型整合了医学知识和最先进的视觉转换器 (ViT) 的见解，以提高癫痫发作检测和定位的准确性和可解释性。MIVT 利用脑电图 (EEG) 丰富的空间和时间特征，使系统能够学习与早期癫痫发作前兆和生物标志物相对应的判别特征。我们在大型多模态癫痫数据集上证明了 MIVT 的有效性，其性能优于传统深度学习模型，即 Inception V3、ResNet-50、VGG-16 和 AlexNet，优势高达 17%。我们的结果表明，MIVT 模型的表现优于现有技术，诊断准确率为 93.55%，特异性为 88.89%，AUC 为 98.72%，精确率为 86.67%，召回率为 100%。它显示出弥合机器学习模型与临床实践之间差距的潜力。
人工智能，科学家和医生的重要助手
人类大脑在快速记忆和应用医学院学习到的数千条医学信息方面存在诸多障碍和限制。另一方面，医学知识正在激增。因此，临床医生不可能分析数百篇论文、期刊和教科书。然而，在循证医学实践中，医生必须使用最新的指南和论文。一份报告显示，医疗保健中的大多数诊断错误都与医护人员的错误认知有关 [1, 2]。此外，医疗错误是美国死亡的主要原因之一，其中大部分与人为错误有关 [3, 4]。自 20 世纪 50 年代以来，医生和计算机科学家一直试图利用计算机作为决策支持系统的能力来促进临床决策 [5]。人工智能 (AI) 是计算机科学的一个分支，正在医学和许多其他领域迅速应用。人工智能技术试图模仿人类的行为和认知功能，以学习和解决类似人类的问题 [6]。由于人工智能使用计算机处理和内存管理功能，因此它不受人类的限制，可以在不到一分钟的时间内分析和解释数百万条有关疾病的信息。1976 年，Gunn 等人首次将人工智能应用于医学。使用这项技术诊断急性腹痛 [7]。人工智能在医学中的应用是在医学算法中
x raygpt：使用大型医学视觉语言模型
大语言模型（LLM）和视觉语言模型（VLM）的最新突破已经展示了有希望的近视，以执行各种任务。此类模型通常在大型数据集上进行培训，其中包括数十个具有多种任务的图像文本对。但是，它们在特定于任务域（例如放射学）上的性能仍然不足。尽管最近很少有作品探讨了基于LLMS的对话医学模型，但它们主要集中于基于文本的分析。在本文中，我们介绍了Xraygpt，这是一种会话医学视觉语言（VLMS）模型，可以分析和回答有关胸部二世图的开放性问题。具体来说，我们将两个医学视觉编码器与微调的LLM保持一致，以实现视觉对话能力，以对X光片和医学知识的理解为基础。为了改善胸部X光片数据的对齐，我们从自由文本放射学报告中生成了217K互动和高质量的摘要。进行了广泛的实验，以验证XRaygpt的优点。为进行专家评估，经过认证的医生在测试子集上评估了我们的XRaygpt的产出，结果表明，超过70％的响应是科学准确的，平均得分为4/5。我们的代码和模型可在以下网址提供：https：//github.com/mbzuai-oryx/xraygpt
算法出现？ AI指导的医疗保健转变中的认知/正义
迈向整合人工智能（AI），尤其是深度学习和基于AI的技术，进入了医疗保健和公共卫生领域，最近已经增强了越来越多的文献来应对对此的伦理性政治意义。本文考虑了医疗保健纠缠的交织认知，社会政治和技术后果，研究了AI重要性如何影响医疗保健组织，治理和角色的特定模式的出现，并重新反映了如何在这些纠缠中嵌入参与性参与性。我们讨论了人工智能和循证医学（EBM）之间社会技术纠缠对健康AI的公平发展和治理的影响。AI应用程序总是以计算工作适合的医学知识和实践领域中心。这反过来促进了这些医疗领域的优先级，并进一步推动了支持AI发展的假设，这一举动使医疗保健的定性细微差别和复杂性去上下文，同时促进基础架构支持这些医疗领域。我们绘制了医疗保健的材料和意识形态重新构造，这是由于在现实世界中嵌入健康AI组合的转变所塑造的。然后，我们考虑了这一点的含义，如何最好地在医疗保健中使用AI，以及如何应对在健康AI组合中复制的算法不公正现象。
生物化学和分子生物学科学硕士
生物化学和分子生物学科学硕士（MS BMB）的目的是为学生提供特定的生物化学，分子生物学和生物技术的研究生水平培训。该计划的设计是通过理论和实用培训设计的，然后学生可以根据其特定的感兴趣领域来量身定制，因此在a）生物化学和分子生物学，b）生物技术和C）环境科学技术中进行了三种集中选择。MS BMB为学生提供了他们所需的基础问题解决和分析技能，以帮助我们的社会理解和解决其面临的复杂生物医学和生物技术问题。学生将接受细胞，分子和生化科学的方法和方法的培训，并在此过程中学习关键的分析，方法论和评估技术，这些技术将使他们能够在许多领域工作，以解决生命科学中挑战性的问题。通过一项严格的课程工作计划，学生将对解决公共或私营部门的科学和技术问题所需的理论和实用生物医学知识获得复杂的理解。通过该计划开发的技能集对于在州和地方实体中寻求工作的人，包括药物科学，政府和其他非营利部门以及从事博士学位或专业培训后的毕业后，具有显着价值。该计划预计旨在吸引当前的AUM学生以及整个地区的其他学生，并希望将其技能和/或过渡到新的职业道路。