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探索患者在心脏康复中的障碍，从医疗保健提供者的角度来看：定性研究Ramesh，
背景：心血管疾病是全球死亡率的主要原因之一。心脏康复（CR）计划对于从心脏事件中康复的患者至关重要，因为它们有助于降低复发事件的风险并支持患者康复。患者在CR中的旅程跨越了程序之前，期间和之后的阶段。患者必须成功地在CR计划的每个阶段进行进步，以完成整个CR旅程并获得CR计划的全部好处，但是此旅程中的许多障碍会阻碍患者的进展。目的：本研究旨在探索CR患者旅程的各个阶段的障碍，从参与CR护理的医疗保健提供者的角度。方法：这项定性研究涉及从2023年7月至2024年1月与参与CR护理的医疗保健提供者进行半结构化访谈。使用一种目的最大变化方法来针对具有不同人口统计和专业的提供者。雪球抽样用于招募参与者，利用现有的参与者网络。每次访谈持续了30至45分钟。访谈已记录，逐字记录，并使用归纳主题分析方法进行了分析。数据分析于2023年8月至2024年2月进行。结果：采访了十名卫生保健提供者，包括7名女性和3名男性。他们的角色包括医师，计划总监，护士经理，临床经理，护士协调员，护士，物理治疗师和运动学专家。分析确定了与CR旅行中发展障碍有关的四个总体主题：（1）未转介CR计划的患者，（2）未参加CR计划的患者，（3）患者退出CR计划，以及（4）患者缺乏对生活方式变化后CR计划的依从性。结论：鉴于对CR计划中技术干预的兴趣日益增长，我们提出了4种潜在的技术解决方案，以解决我们分析中确定的进展障碍。这些解决方案旨在为未来的研究提供基础，以指导有效技术的发展并增强CR旅程中的患者发展。
HEIW Allied Health Ipperiplysworks Development Plan NHS威尔士医疗保健劳动力的连续专业发展（CPD）策略 战略劳动力计划的初级保健计划（SWPPC）| heiw
通过一系列利益相关者活动，包括专门的审议劳动力活动和4个区域AHP路盘，以了解最初的计划。所开发的行动与威尔士健康和社会护理劳动力战略的七个主题保持一致，并强调了在HEIW内部现有工作流中工作的机会，例如教育和调试。3月，AHP劳动力发展计划草案与威尔士的主要利益相关者进行了磋商，并且已经对反馈进行了整理和分析，以告知HEIW工作计划。
医疗保健中新兴的人工智能-IJRPR
人工智能（AI）是一个快速增长的领域，具有改变医疗保健的潜力。AI涵盖了广泛的技术，使计算机能够执行通常需要人类智能的任务，例如学习，推理和解决问题。在医疗保健中使用AI已经显示出有望改善患者预后，降低成本和提高效率的希望。本文对AI在医疗保健中的当前应用以及AI在医疗保健中的未来可能性进行了全面审查。人工智能（AI）的快速进步为医疗保健行业带来了激动人心的机会。AI技术，例如机器学习，自然语言处理和计算机视觉，已彻底改变了医疗保健交付的各个方面。这些进步有可能显着改善患者护理，增强诊断，简化行政流程并推动医学研究和创新。AI在医疗保健中最著名的应用之一是诊断和医学成像。AI算法可以分析X射线，CT扫描和MRI等医学图像，以高精度检测异常，肿瘤和其他疾病。这有可能改善早期检测和诊断，从而带来更好的治疗结果。
利用机器学习来加强网络安全并改善医疗保健系统区块链的威胁检测
本研究研究了区块链技术和机器学习的整合，以增强网络安全并改善医疗保健系统中的威胁检测。随着医疗保健系统越来越容易受到网络攻击的影响，该研究探讨了区块链的分散性质如何获得电子健康记录（EHR）并改善医疗保健系统之间的互操作性。此外，它研究了机器学习算法如何实时识别异常并预测潜在的安全漏洞。这些发现突出了关键因素，例如区块链熟悉度和机器学习有效性，这些因素影响了这些技术的成功采用。模型的评估指标，包括0.97的AUC-ROC和80％的精度，表明整合区块链和机器学习为增强安全性提供了有效的解决方案。但是，确定了多共线性，数据失衡和集成复杂性等挑战。该研究以解决这些挑战的建议结束，强调需要持续改进机器学习模型，区块链集成以及员工培训，以有效地保护医疗保健系统。
通过差异隐私探索AI驱动的医疗保健中的准确性和隐私权衡
摘要：随着新出现的AI能力增加在医疗保健领域中，侵犯用户隐私的潜力，道德问题和最终对用户的危害是威胁到这些能力成功且安全采用这些能力的最重要的关注点。由于这些风险 - 滥用这些高度敏感的数据，不适当的用户概况，缺乏足够的同意和用户不认识都是所有因素必须牢记以实现“在建立这些功能”时实现“逐个设计”，以实现医疗目的。本文旨在查看该领域最高的隐私和道德问题，并提供建议以减轻其中一些风险。我们还提出了差异隐私的技术实施，以证明将噪声添加到健康数据中如何显着改善其隐私，同时保留其效用。
医疗保健中概括机器学习模型的挑战
摘要：概括问题在机器学习模型中很常见，尤其是在医疗保健应用中。本研究通过分析特定用例来解决现实世界中的概括及其挑战的问题：使用复发性神经网络（RNN）预测患者的再入院。尽管先前开发的RNN模型在重症监护室（MIMIC-III）数据集上获得了强大的结果，但是当应用于当地医院的数据时，它显示出近乎随机的预测精度（Moazemi等，2022）。我们假设这种差异是由于患者人口统计学，临床实践，数据收集方法和基础设施的医疗保健差异所致。通过使用时间序列的统计方法和距离指标，我们确定了模拟物和医院数据之间人口统计学和重要数据中的关键差异。这些发现突出了在医疗保健环境中开发可推广的机器学习模型的可能挑战，不仅需要改善算法解决方案，而且需要改善算法和收集医疗数据的过程。
将ONCO创新带入欧洲的医疗保健系统
1个个性化医学，Armee/Legged 10，1040 Bursels，比利时的欧洲医学； chara.bernini@euapm.eu 2 IRCCS国家盗窃案“ Elean Recona”，Way Helio Chianes，53，00128 Romes，意大利； gennaro.cyliberto@ifo.gv.it（g.c.）; symonets.gov.gv.it（s.b。）3帕德瓦大学科学与瓦斯特里奇与施加特氏菌学系，意大利帕德瓦2，35128； pierfrank.con@unipd.it 4米兰大学的家乡学系和欧洲肿瘤学研究所，ICCS，20139年意大利米兰； juices.current@ieo.itMART，1，28027西班牙马德里； lseijo@unav.es 6头呼吸道（Ciberes），AV。 ，莱莫斯怪物，3-5，28029西班牙马德里7号重建药物中心（CIMA），科学与医学与医学学院，纳弗拉大学，纳弗拉大学，纳维拉大学，av。 pí或XII，55，31008 Pamp，西班牙； lemontunega@unav.es 8 Ciberonc，AV。 ）; vphotaki@ed.c.uk（v.f.） 22加拿大中心中心（CNIO），MelchorFernTáBengro，3，3，3，28029西班牙马德里23号倡导者独立，14 Farthing Road Downhamet Road Dowhamet，Norfolik，Norfolik，38 0，; inf@alastarikent.com 24 IRCC欧洲IEO IEO SENOLOGY DICOCH，通过Repamonti 435，20141年意大利米兰； hellabeta.inzone@ieo.itMART，1，28027西班牙马德里； lseijo@unav.es 6头呼吸道（Ciberes），AV。，莱莫斯怪物，3-5，28029西班牙马德里7号重建药物中心（CIMA），科学与医学与医学学院，纳弗拉大学，纳弗拉大学，纳维拉大学，av。pí或XII，55，31008 Pamp，西班牙； lemontunega@unav.es 8 Ciberonc，AV。）; vphotaki@ed.c.uk（v.f.）22加拿大中心中心（CNIO），MelchorFernTáBengro，3，3，3，28029西班牙马德里23号倡导者独立，14 Farthing Road Downhamet Road Dowhamet，Norfolik，Norfolik，38 0，; inf@alastarikent.com 24 IRCC欧洲IEO IEO SENOLOGY DICOCH，通过Repamonti 435，20141年意大利米兰； hellabeta.inzone@ieo.it
面部识别在零售医疗保健中的应用... -IJRPR
面部识别技术（FRT）的广泛采用引起了人们对隐私，道德AI设计和算法偏见的关键关注。随着面部生物识别技术越来越多地整合到安全，零售，医疗保健和执法申请中，确保遵守全球数据保护法至关重要。诸如欧盟一般数据保护法规（GDPR）之类的法规要求组织在收集和处理生物识别数据之前获得明确的同意，从而增强了个人隐私权[24]。同样，《加州消费者隐私法》（CCPA）授予消费者控制其生物识别信息，需要在数据处理实践中透明度[25]。