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World File Search System医疗系
早期检测的智能医疗系统
在这项研究中，我们将Java作为编程语言，以及综合开发环境（IDE）作为文本编辑器，以及我们实施的Deeplearning4J库。这项研究是在具有以下规格的高端PC上进行的：具有双核CPU，16GB RAM和2TB的SSD存储的VP，由带有8个核心和512MB RAM的GPU补充。如表3所示，实验结果表明，健康移动应用中训练的神经网络引擎有效地检测到九种疾病中的六种，尽管它在鉴定心脏病方面的表现是次优的。尽管有这些限制设置，但仍需要进一步的改进来增强应用程序的有效性。我们为每种疾病选择了适当的神经网络模型，并在Android Studio中实施了它们。我们的目标是提供一个解决这些环境中挑战的应用程序，使患者有能力在管理健康方面发挥更为积极的作用。该应用程序可确保个人可以访问有关其健康状况的信息，无论地理障碍如何，并且简化了获得疾病诊断的过程，从而节省了时间和降低成本。这项初步研究强调了早期疾病检测和在资源贫乏的环境中积极健康管理的重要性。对于将来的工作，我们计划探索其他技术，例如支持向量机（SVM）和转移学习，以进一步验证神经网络的性能。在本研究中未进行现场测试时，我们认识到需要评估和验证应用程序对实际临床诊断的准确性，这将是即将进行的研究的重点。
人工智能与医疗保健和医疗系统
抗菌耐药性（AMR）是本世纪全球公共卫生最严重的挑战之一。2014年4月发布的第一本《世界卫生组织全球关于AMR监视的报告》首次从国家和国际监视网络中收集了数据，证明了这种现象在世界许多地区的程度，以及在现有监视中存在很大的差距。鉴于多种耐药细菌的报道增加以及新许可治疗的短缺，研究人员已经开始研究严重且罕见的疾病，作为新的抗生素供应。链霉菌是革兰氏阳性丝状细菌的属，代表了抗生素研究中天然产物发现的基石。链霉菌物种以其创造广泛的生物活性次级代谢物的能力而闻名，其中包括超过三分之二的治疗抗生素。本文探讨了链霉菌的生物学和基因组特征，它们在自然产物生物合成中的作用以及最近利用这些生物来进行新型抗生素发现的进步。我们还讨论了解决抗生素耐药性和策略的挑战，以最大程度地利用链霉菌通过现代生物技术的潜力。抗菌素耐药性（AMR）已成为二十一世纪最严重的公共卫生问题之一，威胁着有效的预防和治疗不再因用细菌，寄生虫，病毒和真菌引起的不再受到常见抗生素易于对抗其对抗它们而不再敏感的感染范围。
以色列的医疗系统，2024
TAUB中心是位于耶路撒冷的独立，无党派的社会经济研究所，对以色列的社会经济状况进行了高质量的公正研究。该中心向领先的政策制定者和公众在公共政策领域提供了广泛的社会和宏观经济观点。该中心的专业员工及其跨学科政策计划的研究员包括来自学术界的著名研究人员以及政策领域的主要专家，在该国公共议程上的社会经济领域进行研究和制定基于证据的政策选择。该中心通过直接沟通，一项积极的出版物，会议和以色列和国外的其他活动为政策制定者和公众提供了长期战略分析和政策选择。
俄亥俄州VA Chillicothe医疗系统的医疗机构检查
监察长办公室（OIG）的任务是通过对退伍军人事务部（VA）进行有意义的独立监督，为退伍军人和公众服务。推动该任务并以事先评估方法为基础，OIG建立了一个周期性的审查计划，称为医疗机构检查。医疗机构检查团队在大约三年的周期中审查退伍军人健康管理局（VHA）医疗机构，以衡量和评估使用五个内容领域提供的护理质量：文化，护理环境，患者安全，初级保健和以退伍军人为中心的安全网。检查纳入了VHA的高可靠性组织原则，以为设施领导者对安全和可靠性文化以及患者和员工的福祉提供背景。
出版物详情：Yang, Y., Siau, K., Xie, W., & Sun, Y. (2022)。智能健康：元宇宙、人工智能和数据科学时代的智能医疗系统。《组织与最终用户计算杂志》，34(1)，第 14 篇文章。https://doi.org/10.4018/joeuc.308814
近几十年来，世界各地的医疗保健组织越来越认识到信息技术在各种应用中的价值。影响智能健康的三大新技术进步是元宇宙、人工智能 (AI) 和数据科学。元宇宙是三大技术——人工智能、增强现实 (AR) 和虚拟现实 (VR) 的交汇点。元宇宙提供了仍在不断涌现的新可能性和潜力。人工智能和数据科学提高了医院的工作效率，不仅改善了患者护理，还降低了医疗保健提供者的成本和工作量。人工智能与机器学习相结合，正在改变医疗保健行业。大数据的可用性使数据科学家能够使用数据进行描述性、预测性和规范性分析。本文回顾了多个案例研究以及有关医院管理中人工智能和数据科学应用的文献。本文还提出了元宇宙、人工智能和数据科学在智慧健康领域应用中尚未解决的研究问题和挑战。对于研究人员来说，除了提供元宇宙、人工智能和数据科学在医疗领域的发展和应用的良好概述外，本文还确定了未来可能的研究方向，并讨论了元宇宙、人工智能和数据科学在智慧健康领域的可能性。对于从业者来说，本文为医院决策者和医护人员提供了实用指南和智慧健康管理模型。
安全医疗系统的区块链和人工智能的整合
Verisign报告说，在2022年，美国医疗保健部门内的数据泄露增加了125％，影响了1,820万名患者记录。增长的医疗保健数据量和多元化意味着医疗信息变得越来越有价值。许多健康中心使用各种技术来简化大数据的分类，存储和交换。此用途还可以使用户的健康数据有风险和脆弱性。AI和区块链是目前领先的技术。使用AI，数据驱动的操作和大数据效率已提高了传统技术。由于它有可能改善医疗服务和降低医疗费用，因此该AI技术经常用于医疗保健。区块链有助于保护共享信息和私人隐私的交易，只要知识的交换就是标准的交易。
美国退伍军人事务部医疗系统中 BNT162b2 KP.2 疫苗对抗 COVID-19 的早期有效性
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第38 IEEE int。基于计算机的医疗系统研讨会，西班牙马德里，6月18日至20日，2025年
吸引全球受众，CBM是基于计算机的医疗系统的主要会议，也是医学信息学和生物医学信息学领域中的主要会议之一。CBM允许在学术和工业科学家之间交换思想和技术。IEEE CBMS 2025的科学计划将由常规和特殊轨道会议组成，并由国际计划委员会审查并选择了技术贡献以及主题演讲，以及由其领域的领先专家提供的教程。IEEE CBMS 2025版本还旨在托管有关行业和实际案例应用的高质量论文，并允许领导国际项目的研究人员向科学界展示其项目的主要目标，目标和结果（在此处查看项目和行业跟踪）。
使用机器学习的个性化医疗系统
摘要 - 随着与生活方式相关的疾病，慢性疾病以及对个性化护理的需求，健康管理变得越来越复杂。尽管对预防保健的兴趣越来越大，但许多人都在努力获取可靠的，可行的健康信息，适合其独特的需求。本文介绍了一项全面的，基于机器的医疗保健应用程序，旨在使用户具有个性化的健康建议，包括饮食和运动习惯，基于症状的疾病建议和预防措施。通过针对患者和医生的不同用户门户，该平台可以定制护理，使医生可以分析患者数据并提供个性化的治疗计划。我们使用此应用程序的目标是创建一个整体，可访问的健康管理系统，该系统弥合患者与医疗保健提供者之间的差距，并使用机器学习提供个性化的健康建议。