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背景 • 1 区 • 2023 年医疗科技报告
在 AfroSaúde，我们坚定地致力于满足对积极社会影响日益增长的需求，尤其是那些寻求在治理的社会支柱中通过 ESG 行动为内部和外部受众服务的公司。我们认识到健康是一项基本权利，而健康领域的不平等是一个关键问题。谈到心理健康，我们看到了令人震惊的数字，尤其是在疫情之后。因此，我们的努力致力于解决特别影响边缘化社区的不平等问题。通过与当地组织建立战略伙伴关系、开展宣传计划以及获取健康和保健信息，我们正在努力推动有效的变革。我们不仅希望提供优质的医疗服务，还希望促进公平、代表性和包容性。
医疗技术领域的人工智能神话与事实
FDA 和医疗器械行业认识到全球统一的方法来监管支持 AI/ML 的设备的价值。2021 年，FDA、加拿大卫生部和英国药品和保健产品管理局 (MHRA) 联合发布了一份文件，其中确定了 10 项指导原则，这些原则可以为良好机器学习规范 (GMLP) 的制定提供参考。GMLP 支持开发安全、有效和高质量的人工智能/机器学习技术，这些技术可以从实际使用中学习并可能提高设备性能。
医疗豁免covid-19疫苗.docx
*REQUIRED description of contraindication: _____________________________________________________________________________ _____________________________________________________________________________ _____________________________________________________________________________ _____________________________________________________________________________
抽象 - 准确，及时的医学诊断是有效医疗保健提供的基石，但是传统方法通常与效率低下
•Barodiya，V。K.（2022）。使用机器学习对疾病诊断的研究。本文在医学诊断任务中评估了各种ML模型的性能，包括SVM和深度学习。该研究还探讨了数据预处理技术以提高模型的准确性。与项目的相关性：研究结果与该项目的重点放在利用SVM和强大的预处理技术上，以检测具有高精度的复杂疾病。•Luo，X.，Wang，Y。，＆Lee，L。（2021）。基于机器学习的诊断系统的开发和五项评估。本文提供了一个全面的框架，用于使用精度，回忆和F1得分等指标评估机器学习模型。与该项目的相关性：研究中讨论的评估指标直接适用于评估提出的系统的性能，从而确保诊断预测的准确性和可靠性。
Inmedix与Angel Investors完成了400万美元的桥梁可转换票循环，以开发和商业化医疗级HRV
关于Inmedix的临床前研究计划，其研究有效性，产品能力以及市场对其各自产品的需求的陈述。您被告知，这种前瞻性陈述不能保证未来的绩效，涉及Inmedix业务中固有的风险和不确定性，这些风险和不确定性可能会显着影响预期的结果，包括不受限制，开发进展，临床测试，监管部门，监管部门批准，原材料，人员成本，人事成本，销售以及立法，立法，法规和其他法规衡量标准。任何前瞻性陈述都是通过本警告声明的整体资格的，Inmedix没有义务修改或更新任何前瞻性声明，以反映本新闻稿发行后的事件或情况。这不是出售或购买证券的要约。
LLM医疗保健计算精度RARETECH预印本。 ...
抽象的大语言模型（LLM）已成为医疗保健领域的变革性工具，在自然语言理解和产生中表现出了显着的能力。然而，它们在数值推理方面的熟练程度，尤其是在临床应用中的高风险领域，仍然没有得到充实的态度。数值推理在医疗保健应用中至关重要，影响患者的结果，治疗计划和资源分配。本研究研究了在医疗保健环境中数值推理任务中LLM的计算准确性。使用1,000个数值问题的策划数据集，包括诸如剂量计算和实验室结果解释之类的现实世界情景，根据GPT-3体系结构进行了精制LLM的性能。该方法包括及时的工程，事实检查管道的集成以及正规化技术以增强模型的准确性和泛化。关键指标（例如精度，回忆和F1得分）用于评估模型的功效。结果表明总体准确性为84.10％，在多步推理中直接的数值任务和挑战方面的性能提高了。事实检查管道的整合提高了准确性11％，强调了验证机制的重要性。这项研究强调了LLM在医疗保健数值推理中的潜力，并确定了进一步完善的途径，以支持临床环境中的关键决策。当它们成为这些发现旨在为医疗保健的可靠，可解释和上下文相关的AI工具做出贡献。关键字大语言模型（LLMS）·变压器架构·及时工程·精确度·精确·回忆·F1-SCORE 1简介大语言模型（LLMS）已成为人工智能领域的重大进步，证明了在处理和生成人类语言中的显着能力。这些模型由深度学习技术提供支持，在广泛的数据集上进行了培训，并有可能了解语言，细微差别和语言的复杂性。
物质制成的医疗器械中非药理作用机制的概念在实践中的作用：药理学能为推动科学做些什么
摘要 医疗器械代表了一类广泛的产品，旨在用于预防、诊断、监测、治疗或缓解疾病或损伤。近年来，医疗器械的发展已导致越来越多的产品含有“物质”，由于其存在形式和使用部位与药品相似，通常被称为“边缘”产品。欧盟 (EU) 的监管文件在许多监管领域都考虑了基于物质的产品；在治疗学中，他们根据产品的主要作用机制将“医疗器械”与“药品”区分开来。这种区别通常不是直观的，而是基于对“药理、免疫和代谢作用机制”等基本术语的正确解释，这些术语具有重要的监管意义。本文讨论了正确解释这些术语的问题，并希望引起药理学家的兴趣，设计适当的实验范例，以严格、科学地解释由物质制成的医疗器械的正确作用机制。
技术指南TR-03161：医疗保健申请的要求
生活的各个领域的数字化，无论是在工作，在家庭环境中，在个人或公共交通工具中，都在稳步发展。在2018年已经超过了40亿人口的限额。使用手机，目前有76亿人口，目前有76亿人口。超过30亿人使用社交媒体，并在十分之九的情况下通过智能手机这样做（请参阅[GDR18]）。这一发展在医疗保健领域仍在继续。从“自我追踪”的趋势开始，但也从有效利用收集的医疗数据的需求增加。尤其是在医疗保健领域，无论您当前的位置和时间如何，都可以访问自己的医疗数据。在这种情况下，后端系统将敏感和个人数据存储从脉冲频率，睡眠节奏记录到药物计划和医疗处方。后端系统将用户与多个服务联系起来，因此充当通信集线器。被妥协的应用程序可以无意间披露用户的整个数字寿命，这可能会导致高财务损失。遵守适当的安全标准，尤其是在后端系统领域，可以降低风险，甚至可能阻止这种风险。已经在开发阶段，制造商应非常负责任地计划后端系统如何处理，存储和保护个人，在这种情况下，医疗和其他敏感数据。
警惕医疗领域人工智能的解释
人工智能和机器学习 (AI/ML) 算法在医疗保健领域的发展日渐成熟，用于诊断和治疗各种医疗状况 ( 1 )。然而，尽管此类系统技术实力雄厚，但它们的采用却一直充满挑战，它们是否能真正改善医疗保健以及在多大程度上改善医疗保健仍有待观察。一个主要原因是，基于 AI/ML 的医疗设备的有效性在很大程度上取决于其用户的行为特征，例如，用户往往容易受到有据可查的偏见或算法厌恶的影响 ( 2 )。许多利益相关者越来越多地将预测算法所谓的黑箱性质视为用户持怀疑态度、缺乏信任和接受缓慢的核心原因 ( 3, 4 )。因此，立法者一直在朝着要求提供黑箱算法决策解释的方向发展 (5) 。事实上，学术界、政府和民间社会团体几乎一致支持可解释的 AI/ML。许多人被这种方法吸引，因为它既能利用不可解释的人工智能/机器学习（如深度学习或神经网络）的准确性优势，又能支持透明度、信任和采用。我们认为，这种共识至少在应用于医疗保健领域时，既夸大了要求黑盒算法可解释的好处，又低估了其弊端。
引文 Ouimet F、Fortin J、Bogossian A、Padley N、Chapdelaine H 和 Racine E (2023) 先天性残疾从儿科过渡到成人医疗保健
随着成年，患有先天性免疫缺陷（又称原发性免疫缺陷）等慢性疾病的青少年必须为从儿科护理转向成人护理的艰难时期做好准备。在慢性病从儿科到成人护理的过渡中，护理的连续性、关系的连续性、信息缺乏和病情的自我管理等挑战现在已成为众所周知的问题（1、2，Padley N、Moubayed D、Lanteigne A、Ouimet F、Clermont MJ、Fournier A 等人。从儿科到成人健康服务的过渡：人类繁荣的愿望和实践。国际质量研究健康福祉杂志（审查中 - 2023 年））。此外，由于缺乏随访和治疗依从性差，青少年在过渡期内容易出现更高的发病率和死亡率（3）。除了医疗转变之外，青少年及其家人还要经历生活中的其他转变，即从青少年到成年的转变，这代表着一系列身体、心理、社会和环境变化。尽管医疗保健转变如今是一个新兴的研究领域，但很少有人关注 IEI。这令人担忧，因为每种慢性病都有不同的治疗要求和临床表现，而这些可能无法在同质的转变过程中得到适应。例如，IEI 具有临床意义，如需要高度专业化的跨诊所护理以及社会心理和认知并发症，这可能会对平稳转变造成额外的障碍。据我们所知，专门研究 IEI 医疗保健转变的研究很少（3-7），其中只有一项研究包括了青少年或其家人的观点（7）。在研究中纳入患者及其家人的观点对于影响制定能够更具体地满足他们需求的计划或程序至关重要。忽视他们的观点可能会导致过渡计划过于以治疗依从性和医疗依从性为中心，而这些优先事项可能与青少年及其家人的需求和价值观不一致，从而导致次优结果 ( 8 )。我们进行了一项定性研究，以更好地了解专门为 IEI 提供门诊护理的免疫学诊所的青少年和父母的观点。我们力求更广泛地了解他们的经历、需求以及他们在从儿科护理过渡到成人护理方面面临的挑战。