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World File Search System医疗系统
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。
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。
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。
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。
2050年的医疗系统将是什么样的？ -KPMG LLP
在2050年，医疗保健系统可能会见证数据集成和互操作性的重大进步。不同医疗保健提供者，实验室和研究人员之间的无缝交换健康信息将促进全面的患者护理。区块链技术可以保护并简化数据共享，确保隐私，安全性和准确性。互操作性将使患者能够对其健康数据有更大的控制权，从而使他们与提供者和研究人员分享，以提供更多个性化的护理和参与医疗进步。
美国医疗系统对放射性配体治疗的准备情况
本工作论文由卫生政策伙伴关系和 Avalere Health 与美国专家顾问小组合作编写。该小组对所有国家级成果拥有完全的编辑控制权。该项目由诺华旗下公司 Advanced Accelerator Applications 提供无限制资助，并得到 Nordic Nanovector 的额外支持。
美国医疗系统对放射性配体治疗的准备情况
可能从放射性配体疗法中受益的人群对放射性配体疗法的认识和理解参差不齐。癌症患者及其亲人可以在倡导公平获得新疗法（如放射性配体疗法）方面发挥重要作用。在美国，关于前列腺癌放射性配体疗法的信息有限，30 现有的关于淋巴瘤的信息不包括正在进行的临床试验。31-33 因此，患有这些癌症的人可能不知道这种疗法，也不知道目前正在对其进行研究。许多患有 NET 的人都知道放射性配体疗法，34 因为这种治疗方法已经很成熟，并且经常在研究、宣传和国家癌症组织的网站上讨论。然而，关于这种疗法的信息并不一致，患者宣传和国家临床组织来源的资格标准各不相同。35-37 需要一致和准确的信息来确保癌症患者了解并能够讨论他们的治疗选择，并为自己争取权益。
在学习医疗系统中实现个性化健康
引言医学是一个领域，其中个人的健康可能取决于基于不完美的信息和不完整数据做出决策。尽管存在临床实践指南，以帮助医生护理特定疾病的患者，但这些准则是基于系统评价和专家意见的总体建议。因此，很难确定这些实践指南与特定个体的相关性。此外，长期以来，人们一直没有两名患者完全一样。实际上，威廉·奥斯勒爵士（经常被称为“现代医疗之父”）说：“可变性是生命法则，而且由于没有两个面孔是相同的，[…]没有两个人会反应，并且在我们称为疾病的异常情况下表现出色”。1为了改善患者的预后并降低不必要的医疗保健成本，必须采用个性化和预防性医疗保健方法；必须开发决策支持工具来帮助临床决策，并吸引患者作为个人护理的积极参与者。通过整合改进的统计框架和加工软件的开发，可以构建支持个性化健康的工具。学习健康系统中的个性化健康有可能彻底改变整个医学领域。当然，药物不是一种千篇一律的方法，必须考虑对同一干预的异质反应。2尽管有些区分这些术语以区分因此，在个性化的领域中产生了倡议；个性化，准确性，预测，预防性，个性化和参与性（P4）；或分层的医学/健康，以实现针对个人患者的数据驱动的医疗决策。
利用人工智能开发癌症综合医疗系统
利用人工智能的综合癌症医疗系统的开发1.研究对象：研究对象为2011年5月13日至2029年12月31日期间在我院接受癌症治疗或手术的患者的生物样本（例如从病变部位采集的基因组信息）。 The research title is: "Development of artificial intelligence to accelerate new drug discovery" (Principal Investigator: Natsume Yayoi, National Institute of Biomedical Innovation), the research title is: "Understanding the pathology of malignant tumors through genomic and epigenomic analysis" (Principal Investigator: Kosaka Shinji, Division of Cellular Informatics, National Cancer Center Research Institute), the research title is: "Research aimed at identifying genetic factors contributing to personalized prevention of cancer in the AYA (Adolescence and Young Adult) generation" (Principal Investigator: Kawano Takashi, Division of Genome Biology, National Cancer Center Research Institute), the research title is: "Research aimed at identifying genetic factors contributing to personalized prevention of lung cancer" (Principal Investigator: Kawano Takashi, Division of Genome Biology, National Cancer Center Research Institute), the research title is: "Research aimed at identifying genetic factors contributing to personalized prevention of breast cancer, ovarian cancer, and uterine cancer" (Principal Investigator: Kawano Takashi, Division of Genome Biology, National Cancer Center Research Institute), the research title is: "Elucidation of immune response network mechanisms in hosts and tumors based on genome analysis" (Principal Investigator: Shiraishi Shinji, Division of Genome Biology, National Cancer Center Research Institute)研究课题：“利用国家大数据和人工智能（AI）构建外科医生最佳配置模拟平台”（首席研究员：冈山大学医学、牙科和药学研究院消化器外科、肿瘤控制科学系、病理控制科学系藤原俊义） 研究课题：“乳腺肿瘤的临床病理特征、诊断以及治疗的有效性和安全性的研究”（首席研究员：国立癌症中心医院乳腺外科的周藤昭彦） 研究课题：“用于药物发现研究的患者标本移植模型的构建研究”（首席研究员：国立癌症中心研究所分子药理学系滨田哲信） 将使用上述研究中获得的样本和随附的医疗信息。 此外，在“基于基因组分析阐明肺癌发生发展的分子机制”的研究项目（首席研究员：国立癌症中心研究所基因组生物学部门河野隆）和“旨在确定青少年和青年一代癌症治疗目标的体细胞基因组分析研究”（首席研究员：国立癌症中心研究所基因组生物学部门河野隆）的研究项目中，也将使用全面同意制度实施前获得的现有患者样本。在这种情况下，该研究将在无需征得同意的情况下，根据涉及人类受试者的医学和科学研究伦理指南，经国家癌症中心研究伦理委员会批准后使用。另一方面，未经同意，基因组和表观基因组信息在任何情况下都不会被注册在数据库中或公开。 本研究项目获得的样本和信息将用于以下项目：“加速新药发现的人工智能开发”（首席研究员：国家生物医学创新研究所夏目弥生）（2019-108）和“图像诊断支持AI的持续开发和性能评估的基础环境构建的多中心合作观察研究”（首席研究员：中央医院放射科渡边雄一）（2023-229）。关于2019-108、2023-229所获取的样本及信息用于未来研究的可能性，若将从研究对象处获取的样本及信息用于在取得研究对象等的同意时未确定的未来研究，则需在获得伦理审查委员会的批准及研究机构负责人的许可后进行。