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FOI 请求 – 医疗记录
亲爱的女士： 针对您要求提供以下信息一事，我们之前曾进行过通信： 我是英国皇家空军飞行官罗伯特·肖恩·吉布的女儿，出生日期：1935 年 3 月 11 日，服役编号：4126400，他被称为“男孩飞行员”，并于 1958 年飞过 Grapple Y 蘑菇云。他参加了以下测试，这些测试均由他的飞行日志证实。 • 抓钩 2 - 1957 年 5 月 • 抓钩 3 - 1957 年 6 月 • 安特勒 - 1957 年 9 月 • 抓钩 Y - 1958 年 4 月 他于 2023 年被国防部授予核试验奖章。 我想要请求以下信息 • 他的医疗档案的未删节副本 • 他的医疗信封外部的副本（这将作为他的医疗档案中所有内容的索引） • 陆军表格 21 的副本（该表格将包含他的辐射和血液读数） • 在他爆炸之前和之后进行的任何血液测试尿液测试 根据《2000 年信息自由法》（该法案），您的请求已作为信息请求处理。我们已经进行搜索以查找您请求的信息，我们可以确认 AWE 无法找到任何相关信息。根据《信息自由法》第 16 条（建议和协助），您可能会发现 AWE 不保存前军人的服役记录，也不保存医疗文件。由于 Gibb 先生曾在皇家空军服役，您可能希望将您的请求转发给国防部，邮箱地址为 CIO-FOI-IR@mod.gov.uk。但是，AWE 确实保存与 Gibb 先生有关的剂量测定信息。如果您希望请求此信息，请告知我们，我们将很乐意为您提供帮助。
使用纵向医疗记录利用预处理的大语言模型用于2型糖尿病的预后
1计算健康中心，计算生物学研究所，德国慕尼黑，慕尼黑2 Bio21药理学分子科学与生物技术研究所，墨尔本大学，澳大利亚墨尔本大学 +相应的作者：Reinhard.holl@uni-ulm.de＆Michael.menden@unimelb.edu.au摘要摘要2型糖尿病（T2D）的及时预后（T2D）是至关重要的。AI驱动的大语言模型（LLMS）提供了提取临床见解的潜力，但由于纵向医疗记录的稀疏，高维的性质，面临挑战。这项研究表明，通过使用掩模缺失的数据预处理数据，在预审预告片的LLM中添加嵌入层，并对两个组件进行微调。使用DPV注册表数据集（449,185 T2D患者）在预测HBA1C和LDL水平方面的表现优于基本基线，分别提高了0.749和0.754的Pearson相关性，分别提高了0.253和0.259和0.259。该模型还证明了HBA1C在554.3天内的长期预测（95％CI：[547.0，561.5]），MSE比基于近距离观察的方法提高了9％。综合梯度分析确定了重要的临床特征和访问，揭示了潜在的生物标志物进行早期干预。各种深度学习体系结构，包括前馈神经网络，总体而言，结果表明，使用稀疏的医疗时间序列利用LLM在T2D预后的预测能力的可能性，有助于临床预后和生物标志物发现，最终提高精密医学。引言2型糖尿病（T2D）是一种慢性代谢性疾病，可导致血糖升高1升高，与微血管疾病，包括心血管疾病，神经性病，肾病和视网膜病有关，与微血管疾病，包括心血管疾病和大血管并发症有关，导致了显着的疾病疾病和死亡率和死亡率2。T2D的全球流行率上升强调了对有效管理策略的迫切需求。T2D并发症的早期预后对于及时干预，改善患者预后和降低医疗保健费用至关重要。纵向医疗记录是在T2D中推进精密医学的重要资源。这些记录在时间3期间提供了全面的患者数据，包括人口统计学，病史，测试结果，药物和生活方式因素，使其对早期预后非常宝贵。诸如Framingham心脏研究和DCCT之类的研究表明，此类数据在预测心血管风险4和糖尿病并发症5。这些数据集可以识别模式，以实现更准确和个性化的预后评估，但它们的大量和复杂性构成了重大的分析挑战。机器和深度学习通过对复杂的纵向医学数据的分析来彻底改变了医学预后。
开发利用人工智能生成医疗记录的风险缓解框架对于确保准确性、患者安全和医疗保健标准的合规性至关重要。
将人工智能融入医疗记录生成可提高效率并增强文档记录。然而，它会带来诸如不准确、偏见和安全问题等风险。该框架识别这些风险并提出缓解策略，符合美国国家标准与技术研究院 (NIST) 人工智能风险管理框架等标准。
AI-医疗记录-1.pdf
2024 年 10 月 17 日 — 相关实验室。CO2：24 mEq/L（2017 年 4 月 29 日 05:56:19）。氯化物水平：98 mEq/L（2017 年 4 月 29 日 05:56:19）。钠水平：136 mEq/L（2017 年 4 月 29 日 05:56:19）。
IQVIA AI 医疗记录审查
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患有二甲双胍与替代口服葡萄糖疗法的2型糖尿病患者的事件痴呆症风险：使用英国初级医疗记录的观察队列研究
摘要引言420万个人患有2型糖尿病，这是痴呆症和轻度认知障碍的已知危险因素（MCI）。糖尿病治疗可能会改变这种关联，但现有证据矛盾。因此，与其他降低口服葡萄糖疗法（GLT）相比，我们旨在评估二甲双胍疗法与发生全因痴呆或MCI的风险之间的关联。研究设计和方法我们在1990年至2019年期间≥40岁的英国成年人中使用临床实践研究数据进行了观察队列研究。我们使用了主动比较器新用户设计来比较最初处方的二甲双胍的个体中的痴呆和MCI风险，而不是使用COX比例危害回归控制社会人口统计学，生活方式和临床混杂因素的替代口服GLT。我们评估了按年龄和性别进行的互动。灵敏度分析包括经过处理的分析，以减轻潜在的暴露分类错误。结果，我们包括211个396个个体（中位年龄63岁；女性42.8％），其中179 333（84.8％）从二甲双胍治疗开始。在中位随访时间为5。4年，使用二甲双胍与痴呆症的风险较低（调整后的HR（AHR）0.86（95％CI 0.79至0.94））和MCI（AHR 0.92（95％CI 0.86至0.99））。年龄在80岁以下的二甲双胍使用者的痴呆症风险较低（AHR 0.77（95％CI 0.68至0.85）），这对年龄≥80岁的人没有观察到这一点（AHR 0.95（95％CI 0.87至1.05））。与性没有互动。与主要分析相比，经过处理的分析显示效应大小降低（AHR 0.90（95％CI 0.83至0.98））。与糖尿病成年人的替代GLT相比，二甲双胍使用的结论与较低的痴呆症和MCI风险有关。尽管我们的发现与二甲双胍对痴呆的神经保护作用是一致的，但需要进一步的研究以减少通过适应和评估因果关系混淆的风险。
Pallium：AI记录审查 AI驱动、以用户为中心的医疗记录洞察
设想医疗审查的可能性联邦和州医疗机构在医疗审查及其不断发展的法规和政策方面，在整个医疗保健过程中面临各种挑战。患者通常需要填写大量文件才能获得治疗授权，并等待很长时间才能得到反馈。医疗服务提供者审查并填写相关文件，但如果信息缺失或文件填写不正确，则会面临延误。然后，审查人员必须浏览大量患者文件以提取病例特定信息，而将文件与复杂的政策联系起来会使这一过程变得更加复杂。过渡到更高级别时，面临这些累积挑战的组织可能会受到效率和功能下降的影响。人员和预算的限制可能导致大量记录积压和审查瓶颈，如果不雇用额外资源并增加成本，这个问题很难解决。如果有一种工具可以帮助医疗生态系统的各个利益相关者应对这些挑战，那会怎样？
与医疗记录分析集成的靶标性药物预测发现了汀类药物的差异关联，而Covid-19患者的生存率增加
1 Wyss生物学启发工程研究所，哈佛大学，波士顿，马萨诸塞州，美国，美国，美国马萨诸塞州梅德福市的生物学系2，美国马萨诸塞州梅德福，美国3号巴卡尔计算健康科学研究所3 Francisco, California, United States of America, 5 Department of Pediatrics, School of Medicine, Stanford University, Stanford, California, United States of America, 6 Center for Academic Medicine, Stanford University School of Medicine, Stanford, California, United States of America, 7 Department of Microbiology and Immunology, University of Maryland School of Medicine, Baltimore, Maryland, United States of America, 8 Vascular Biology Program and Department of Surgery, Boston美国马萨诸塞州波士顿的儿童医院和哈佛医学院，美国美国马萨诸塞州9哈佛大学约翰·鲍尔森工程与应用科学学院，美国马萨诸塞州剑桥市，美国美国美国
与目标无关的药物预测与医疗记录分析相结合，揭示了他汀类药物与 COVID-19 患者生存率提高之间的不同关联
1 哈佛大学 Wyss 生物启发工程研究所，美国马萨诸塞州波士顿，2 塔夫茨大学生物系，美国马萨诸塞州梅德福，3 加利福尼亚大学旧金山分校 Bakar 计算健康科学研究所，美国加利福尼亚州旧金山，4 加利福尼亚大学旧金山分校儿科系，美国加利福尼亚州旧金山，5 斯坦福大学医学院儿科系，美国加利福尼亚州斯坦福，6 斯坦福大学医学院学术医学中心，美国加利福尼亚州斯坦福，7 马里兰大学医学院微生物学和免疫学系，美国马里兰州巴尔的摩，8 波士顿儿童医院和哈佛医学院血管生物学项目和外科系，美国马萨诸塞州波士顿，9 哈佛大学 John A. Paulson 工程与应用科学学院，美国马萨诸塞州剑桥
用于医疗记录审查的 AI
医疗记录审查中的挑战 医疗记录审查 (MRR) 是医疗保健付款人执行的一项重要活动，目的是确定潜在的护理质量或医疗必要性问题。这也是一个关键的计划完整性问题，因为它可能会发现潜在的欺诈、浪费和滥用 (FWA)。MRR 是一个复杂且耗时的过程，需要专业技能来确定索赔是否已正确支付、是否符合支付政策以及是否符合法规。进行 MRR 所需的时间取决于审查案件的复杂性以及供应商/提供商提交的文件的大小和类型。可以进行的 MRR 的潜在数量直接取决于可执行这些 MRR 的人员数量。例如，医疗保险和医疗补助服务中心 (CMS) 每年支付约 10 亿份索赔，但通常只对所有索赔的 0.3% 进行 MRR。1 此外，大多数付款人必须在收到索赔后 15 到 30 天内付款，而且由于临床资源有限、成本高、专业化，他们很难进行 MRR。为了应对这一日益严峻的挑战，人工智能 (AI) 开始用于 MRR，通过加快审查周期来协助该过程，使用 AI 驱动的模型来加速处理，同时遵守政策和次级监管准则。美国健康计划最近在 MRR 中实施了 AI，将 MRR 处理时间缩短了数倍，改善了付款时间表，缩短了决策时间表，同时还为 MRR 流程提供了一致性。本文介绍了当前手动 MRR 流程中的一些常见挑战，并深入介绍了 AI 如何通过最新技术帮助增强该流程。