XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System卫生监测
具有物联网功能的心率传感器
摘要。本文介绍了一种基于深度学习的系统，用于实时面罩检测，旨在增强面具合规性至关重要的环境中的公共卫生监测。利用卷积神经网络（CNN）用Tensorflow和Keras构建，模型E ff e ff e ff将工具分类为戴面膜或不戴面膜的模型。数据预处理和八月技术提高了各种输入信息的鲁棒性，从而确保了高性能和概括性。在Google Colab上开发的，该系统利用基于云的资源进行E FFI CIENT模型培训和部署，从而消除了对当地大量硬件的需求。它支持实时图像分析，可扩展用于连续视频监视，使其适用于大规模应用。与Google Drive集成简化了数据管理，简化了更新和部署。该系统提供了一种可访问的解决方案，用于在公共空间中掩盖合规性监视，OFF的准确性，可扩展性和易于部署性。future工作将专注于通过掩码类型的多类分类，自动响应的IoT集成以及Edge设备部署以提高可访问性。该工具展示了AI在促进公共环境中的健康和安全方面的潜力。
表皮生长因子受体 (EGFR) 在转移性胃癌/GEJ 癌治疗中的治疗意义
与其他癌症相比，胃癌在美国相对少见。 根据美国国家卫生监测、流行病学和最终结果计划的数据，胃癌占美国所有新诊断癌症病例的 1.6% ( 1 )。然而，它是世界第五大常见恶性肿瘤和第三大癌症死亡原因 ( 2 )。南美、东亚和东欧的胃癌发病率最高，西欧和美国发病率最低 ( 2 )。2016 年，美国有超过 110,000 人患有胃癌。每年每 100,000 名男性和女性中有 7.4 人新发胃癌病例。2019 年，估计胃癌发病率将超过 27,000 人，死亡人数将超过 11,000 人 ( 1 )。尽管胃癌的发病率有所下降，但晚期胃癌患者的预后仍然很差，中位总生存期 (OS) 为 < 12 个月 ( 3 )。为了改善胃癌的临床结果，已经进行了分子测序，特别是通过组织新一代测序 (NGS) 和血液循环肿瘤 DNA (ctDNA) ( 4 , 5 )。最常见的变异发生在 TP53 ( 约 51%)、PIK3CA ( 约 16%)、ERBB2 ( 约 15%) 和 KRAS ( 约 15%) ( 5 )。大部分成功案例是针对 HER2 和 PD-L1 的治疗，这两个基因均已获得 FDA 批准 ( 6 , 7 )。然而，迄今为止，针对其他生物标志物的靶向治疗方法的疗效有限。
国家非传染性疾病政策和...
缩写 AfT 转型议程 BCC 行为改变沟通 BMI 身体质量指数 CBO 社区组织 CHO 县卫生官员 CHSD 社区卫生服务部 COPD 慢性阻塞性肺病 CMO 首席医疗官 CRD 慢性呼吸道疾病 CVD 心血管疾病 DALY 伤残调整生命年 ECOWAS 西非国家经济共同体 EPHS 基本卫生服务包 EVD 埃博拉病毒病 FBO 宗教组织 GAVI 全球疫苗行动联盟 GBD 全球疾病负担 GDP 国内生产总值 GOL 利比里亚政府 HDI 人类发展指数 HDR 人类发展报告 HIS 卫生信息系统 HMER 卫生监测、评估与研究 IDSR 综合疾病监测应对 IEC 信息教育传播 JFKMC 约翰·肯尼迪医疗中心 LMDA 利比里亚医学和牙科协会 M&E 监测与评估 MMEIG 孕产妇死亡率估计跨部门小组 MOE 教育部 MoH 卫生部 MPI 多维贫困索引 MTWG 多部门技术工作组（特别工作组） NCDs 非传染性疾病 NCDI 非传染性疾病和伤害 NGO 非政府组织 PBF 绩效基础融资 PHC 初级卫生保健 PSD 可持续发展计划 RTA 道路交通事故 SC 指导委员会 UI 意外伤害 WAHO 西非卫生组织 WB 世界银行 WHA 世界卫生大会 WHO 世界卫生组织
公告
（1）明细表样本栏中带圆圈标记的项目，应提交样本。 (2) 非代表投标时，请在投标时提交委托书（每个会计年度一份） (3) 投标开始前提交《各部委统一资格资格审查结果通知书》复印件（每个会计年度一份） (4) 投标开始前提交《食品卫生法规定的营业执照》复印件（每年一份） (5)投标开始前，提交公共卫生中心最新一次《食品卫生监测表》一份（每个会计年度一份） （6）本次投标接受邮寄投标。 如果您希望通过邮寄方式参加投标，请将标书通过邮寄方式寄出，并在信封上写明公司名称、投标日期和时间、主题行以及红字“包含标书”，并由寄件人负责确认到达。 第一次投标有邮寄投标人的，第二次投标的时间安排如下： A 日期和时间： B 地点：神奈川县横须贺市御幸滨 1-1 日本陆上自卫队竹山卫戍部队东混合小组公共休息室（北营房 1 号二楼） (7) 神奈川县横须贺市御幸滨 1-1，238-0317 日本陆上自卫队竹山卫戍部队第 407 会计小队，合同组负责人：电话：046-856-1291（分机：348） 传真：046-856-1291（分机：370）
主动脉狭窄的机器学习：增强健康信息系统的诊断准确性和安全性
疾病爆发对公共卫生系统构成了重大挑战，通常需要快速的反应策略来减轻广泛的健康和经济影响。传统的爆发预测和监视方法虽然有效，但通常缺乏处理和分析现代医疗保健生态系统中产生的大量异质数据的能力。机器学习（ML）在该域中提供了变革性的潜力，利用其处理大型数据集，识别复杂模式并提供实时见解的能力。通过整合电子健康记录（EHR），社交媒体饲料，气候数据和基因组序列等多种数据源，ML算法可以以前所未有的准确性来预测疾病爆发。已成功应用于预测流感趋势，而无监督的聚类技术已采用用于检测指示新兴感染性疾病的异常情况。此外，ML通过自动化数据处理管道，增强实时监控功能并促进爆发响应的资源优化来促进先进的公共卫生监视。尽管有这些进展，但在公共卫生监视中采用ML并非没有挑战。与数据隐私，道德考虑，算法解释性以及与现有公共卫生基础设施集成有关的问题仍然是重大障碍。本文强调了ML在转变公共卫生监测中的关键作用，重点是其在疾病爆发预测中的应用。解决这些挑战需要一种多学科的方法，结合了健壮的数据治理框架，改善算法透明度以及技术开发商与公共卫生利益相关者之间的合作。它强调了持续创新，监管支持和道德考虑在推进全球卫生安全解决方案方面的重要性。
人工智能在传染病监测中的进展
洛伦斯·南丁格尔创新的可预防死亡“玫瑰图”彻底改变了数据驱动的疾病监测。1 克里米亚战争期间收集的原始医院死亡率数据被转化为令人信服的视觉见解——恶劣的卫生条件造成的死亡人数比战争伤亡人数还多。这种将嘈杂、复杂的数据合成为简洁、有效信息的行为为皇家委员会追踪发病率和死亡率奠定了基础，从而开启了一个使用分析方法更好地监测和管理传染病的新时代。自南丁格尔玫瑰图首次发表以来的 160 多年里，用于翻译高密度数据和揭示隐藏模式以提供公共卫生解决方案的工具和技术不断发展。现在，机器学习算法补充了手动技术。人工智能 (AI) 工具现在可以识别复杂的、以前看不见的数据结构，为旧问题提供创新解决方案。这些进步共同推动了传染病监测的发展。2019 年冠状病毒病 (Covid-19) 大流行凸显了感染传播和破坏世界的速度——以及同样灵活、迅速和巧妙的公共卫生工具库对应对这些影响的极端重要性。在整个危机期间，我们目睹了部署大量 AI 解决方案来扮演这一角色——其中一些比其他解决方案更成功。随着新病原体的出现或旧挑战再次引起我们的注意，将经验教训纳入我们的公共卫生剧本是当务之急。在这篇评论文章中，我们反思了新的和长期存在的 AI 解决方案对传染病监测的影响。事实证明，人工智能应用可成功实现多种功能，包括预警系统、2,3 热点检测、4,5 流行病学跟踪和预测、6,7 和资源分配 8（图1）。我们讨论一些最近的例子。9,11,12 我们首先介绍人工智能和机器学习如何为预警工具提供动力，并帮助区分各种传播病原体（例如，严重急性呼吸综合征冠状病毒 2 [SARS-CoV-2] 与流感病毒）。然后，我们讨论可以将流行病追溯到其源头的人工智能和机器学习工具，以及可以指导有效应对正在发生的流行病的算法方法。最后，我们强调了人工智能和机器学习在公共卫生监测方面的关键局限性，并讨论了未来改进实施的突出考虑因素。