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人工智能医疗的未来：引领潮流 - 出版物
人工智能为私营部门提供了发展业务以促进全球健康的机会，也为公共部门提供了重塑人口健康管理方法的机会。它还使公共和私营部门能够联手应对世界面临的持久医疗挑战。所需的协作努力因国家而异，取决于数字成熟度和具体问题。在中低收入国家，重点将放在建立基础技术和扩大优质医疗服务覆盖面，以应对持续存在的挑战，例如高疾病负担和薄弱的医疗信息系统。然而，在发达经济体，互操作性对于提高效率和成果以满足日益紧张的医疗系统的需求至关重要。
MatchMiner：癌症精准医疗的开源平台
(a) 示例 PM 试验方案中的自由文本受试者资格标准。A 组招募患有结直肠癌和任何 KRAS G12 突变（G12C 除外）的患者。B 组招募患有 EGFR 改变（特别是 EGFR 外显子 19 插入或 EGFR 扩增）的除乳腺癌以外的实体瘤的患者。(b) 试验细节已转换为 CTML，其中包含与基本试验元数据（橙色）和治疗组（深蓝色）相关的精选信息，其中包含特定的基因组（青绿色）和临床（浅蓝色）匹配标准。A 组和 B 组排除使用感叹号进行注释。
心脏毒性和化疗——精准医疗的作用
近几十年来，癌症患者的生存率有所提高；在过去的四十年里，英国的生存率翻了一番[1]。这种改善在一定程度上得益于新型全身抗癌疗法（包括免疫检查点抑制剂 (ICI) 和靶向疗法）的开发以及对生物标志物导向疗法的重视[2]。尽管治疗效果有所改善，但癌症与心血管疾病一样，仍然是英国的主要死亡原因之一[3]。随着成年癌症人群老龄化[4]，他们往往具有虚弱和多种合并症的特征[5]，全身抗癌疗法 (SACT) 与心血管疾病之间的相互作用是一个重要的考虑因素。此外，对于治疗儿童和青少年癌症的临床医生来说，降低长期心血管后果的风险至关重要。化疗仍然是儿童、青少年和成人群体中许多癌症全身管理的支柱[6]。多种化疗药物（特别是蒽环类药物）以及一些新型疗法都与急性和延迟心脏毒性有关 [6,7]。这可能导致大量发病率和死亡率。例如，在儿童癌症患者中，幸存者患心力衰竭和死于心血管疾病的可能性分别是非癌症患者的 15 倍和 7 倍 [8,9]。对于患有心脏功能障碍的患者，预后不良；10 年死亡率为 24% [10]。这导致心脏病学中出现了一个新的领域——心脏肿瘤学，专注于检测、监测和治疗因化疗和放疗而发生的心血管疾病 [11]。目前，治疗成年癌症患者的临床医生无法准确识别那些化疗引起的心脏毒性和心血管并发症风险较高的患者。这可能导致治疗不足或过早停止治疗，尤其是在老年人中[12]。这一挑战在于缺乏共识
MatchMiner：癌症精准医疗的开源平台
(a) 示例 PM 试验方案中的自由文本受试者资格标准。A 组招募患有结直肠癌和任何 KRAS G12 突变（G12C 除外）的患者。B 组招募患有 EGFR 改变（特别是 EGFR 外显子 19 插入或 EGFR 扩增）的除乳腺癌以外的实体瘤的患者。(b) 试验细节已转换为 CTML，其中包含与基本试验元数据（橙色）和治疗组（深蓝色）相关的精选信息，其中包含特定的基因组（青绿色）和临床（浅蓝色）匹配标准。A 组和 B 组排除使用感叹号进行注释。
人工智能：实现智能医疗的颠覆性工具
摘要。– 目的：尽管医学研发模式非常成功，但由于该模式本身固有的一系列缺陷和不足，它未能改善人们的健康。一种结合人类和人工智能 (AI) 的新集体智慧可以克服这些障碍。由于人工智能将在这种新的集体智慧中发挥关键作用，因此医疗保健人员有必要了解这些技术的工作原理。通过这篇全面的评论，我们打算提供它。材料和方法：在机构和非机构网站上进行了广泛的搜索，以确定相关的论文、评论和报告。结果：我们首先描述了当前研发生物医学模型的缺陷和不足，以及如何通过真正个性化和整体的方法产生新的集体智慧，从而带来更好、更明智的医学。然后，我们讨论新的数据收集和数据处理形式以及不同类型的人工智能及其特定算法。最后，我们回顾了人工智能在生物医学领域的当前用途和应用以及如何扩展这些用途和应用，以及将这些新技术应用于医学领域的局限性和挑战。结论：这种基于新集体智慧的巨大共同努力将成倍地提高医学研究的质量，从而彻底改变医疗保健模式。人工智能不会取代我们，而是帮助我们实现世界卫生组织在 1978 年《阿拉木图宣言》中设定的雄心勃勃的目标：“全民健康”。
错误数据：人工智能和个性化医疗的致命弱点
本文回顾了错误数据对 AI 临床实施的困境和影响。众所周知，如果使用错误和有偏见的数据来训练 AI，则存在系统错误的风险。但是，即使是训练有素的 AI 应用程序，如果输入了错误的输入，也会产生错误的输出。为了解决这些问题，我们建议采取 3 个步骤：(1) AI 应专注于最高质量的数据，本质上是临床数据和数字图像，(2) 应授予患者对输入 AI 的输入数据的简单访问权限，并授予其请求更改错误数据的权利，以及 (3) 应在可能的情况下在具有错误数据的领域实施自动化高通量错误更正方法。此外，我们得出结论，即使对于声誉卓著的丹麦数据源，错误数据也是现实存在的，因此，普遍需要纠正错误的法律框架。
北欧人工智能医疗的未来愿景
鉴于目前人工智能 (AI) 在医疗领域的热度，我们看到该领域的一系列参与者正在发挥未来愿景的既定作用和力量，这并不奇怪。一个例子是国家人工智能战略 (NAS) 的采用激增。NAS 具有结构功能，可以证明当前的政治决策以及（重新）构建人工智能在社会中的可能性条件。本文探讨了丹麦、芬兰、挪威和瑞典 NAS 在医疗领域人工智能的社会技术想象 (SI)。研究结果表明，可以确定一个共同的未来愿景，尽管各国在如何以及为什么实现这一愿景的论证上存在一些差异。这一共同的未来愿景是人工智能在医疗领域不可避免的、不断扩大的规模和范围。这是一个由私营部门推动和实施的过程，通过承诺提高效率和进步，这一未来被正常化和合法化。然而，各国作为共同愿景的实现者，既只是对其作出简单的反应，也是其重要推动者，两者之间存在着矛盾，这种矛盾源于技术承诺。
面向智能医疗的人工智能多媒体数据分析
随着数字医疗的发展，产生了大量的多媒体医疗数据（例如，X 射线、心电图、核磁共振、超声图像、音频笔记、视频辅助手术、临床笔记等）。随着当前疫情的到来，这些多媒体医疗数据的数量急剧增加，成为当今多媒体医疗数据分析不可或缺的一部分。如此大规模的多媒体医疗数据为研究人员带来了挑战和机遇，他们需要管理、分析和解释数据，以找到提供经济实惠、优质患者护理的最佳方法。最近，人工智能 (AI) 利用其机器学习算法和数据分析技术来改进医疗诊断和预测分析，从而为患者提供优质的护理，从而引起了极大的关注。人工智能，更具体地说是机器学习技术，有潜力自学数据、理解模式、优化、预测和可视化大量多媒体医疗数据，并为智能医疗的利益相关者提供新的见解，以便以更低的成本做出更好的决策。
加拿大医疗的未来——重新构想医疗保健
随着健康和数字素养的提高，我们看到加拿大人越来越渴望访问和管理自己的数据，对他们服务的提供商有了新的期望，生活方式的选择也发生了变化。现在，个人比以往任何时候都更能在传统提供商结构之外获取有关其健康的个性化信息和见解。数字工具的普及激发了患者对自主权的渴望，60% 的加拿大人表示有兴趣访问有助于监测其某些健康方面的网站或应用程序，51% 的人表示有兴趣使用远程监控设备。13
用于医疗的紧凑型光纤漫反射探头...
2 聚氨酯光学幻影的制备与表征 ......................。。11 2.1 简介。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。.................11 2.2 材料和方法 ...................................13 2.2.1 元件材料选择 .。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。13 2.2.2 初步研究。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。14 2.2.3 模型设计。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。17 2.2.4 组织模体制作方法 ................18 2.2.5 模体光学特性测试 ..................20 2.3 结果与讨论 ................................22 2.3.1 吸收特性 ..........................22 2.3.2 散射体特性 ..........................23 2.3.3 幻影光学特性 ...。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。24 2.4 结论。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。39