XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System发现异常
数据驱动审计：自动化和人工智能如何改变审计和审计员的角色
基于计算机为审计行业带来的变革（例如，将打勾和计算从纸质账本转移到电子工作底稿），技术和自动化、分析和人工智能的广泛使用正在推动审计的发展。结合当今的计算能力（及其易用性）、机器学习和人工智能审计工具，可以分析大量数据以发现异常并识别人类不易察觉的见解、模式和关系。然而，需要人类的洞察力和经验来理解输出，判断信息是否代表真正的异常，更重要的是，确定异常、见解或模式在整体背景下意味着什么。
使用 MRI 图像对脑肿瘤进行二分类和多分类
医学图像处理利用各种类型的扫描，例如 CT（计算机断层扫描）、超声波、PET（正电子发射断层扫描）、MRI（磁共振成像）、光谱等。其中，MRI 最广泛用于诊断，因为它既灵敏又强大，而且是非侵入性的（Badža 等人，2020 年；Khan 等人，2020 年）。MRI 扫描提供详细信息，因为它们使用有效的无线电波和磁场来创建内部器官的图片，从而有效地检测器官的囊肿、肿瘤、肿胀或出血。对这些扫描的分析和分类可以识别任何不规则生长。及早发现异常组织生长是医学图像处理的主要问题之一。准确估计异常组织生长有助于更好的预后和术后
医疗保健提供者需要了解的有关疫苗不良事件报告系统 (VAERS) 的 10 件事
向 VAERS 报告接种疫苗后死亡事件时，CDC 会要求提供有关此人死亡的医疗记录，包括医疗机构的尸检报告（如果有）以及死亡证明和其他相关医疗记录。CDC 免疫安全办公室的医生会审查所有接种 COVID-19 疫苗后死亡的报告。CDC 会定期以系统的方式分析死亡报告，以发现异常或意外的模式。此分析是通过审查个人报告和记录、分析自动数据以及 VAERS 数据库中的不成比例分析来完成的。VAERS 科学家不会定期联系提交报告的个人或家庭成员。州或地方卫生部门不会对接种疫苗后报告的死亡事件进行调查。
小淋巴细胞淋巴瘤：复发/难治
近年来，CLL/SLL 患者的前景有所改善，但病程仍然千差万别。许多患者尽管没有任何症状，但其初级保健医生会根据血液检查结果发现异常而做出诊断。这些患者通常在诊断时不需要治疗，并且可能在诊断后的数月至数年内都不需要治疗。其他 CLL/SLL 患者会出现与其疾病相关的症状，并将接受治疗。他们有望对初始治疗产生反应并进入缓解期（体征和症状消失）。其他患者会经历难治性（对治疗无反应）病程，他们的癌症对一线（初始）治疗不再有反应或出现复发（治疗后疾病复发）。对于疾病变得难治或复发的患者，后续治疗可能会成功再次缓解。
视频分析中的人工智能
机器学习或深度学习解决方案通常被描述为具有通过经验自动学习或改进的能力。但当今可用的人工智能系统在部署后不会自动学习新技能，也不会记住发生的特定事件。为了提高系统的性能，需要在监督学习期间使用更好、更准确的数据进行重新训练。无监督学习通常需要大量数据来生成集群，因此不用于视频监控应用。相反，它目前主要用于分析大型数据集以发现异常，例如在金融交易中。大多数在视频监控中被宣传为“自学习”的方法都是基于统计数据分析，而不是真正重新训练深度学习模型。
finops保持安全合规性最小化成本
行政命令14028（联邦机构的零信托授权）设定了事件记录和保留政策和其他安全政策的要求。实施级别在机构之间，甚至在代理机构内部的系统之间有所不同。在云中迁移或开发系统/应用程序的机构应考虑日志记录水平，存储要求以及计划和预算阶段期间的相关成本。数据传输成本也可能是第三方监视工具的考虑因素。可以在不同的位置启用各种配置，大多数对云成本和使用情况有直接影响。对记录详细信息或日志的基础性的小更改可以在几天内创建较小或重大的变化。这个“计划和审查”周期会产生日志记录成本，随着时间的流逝，可以预测和可测量的成本，从而可以快速发现异常。
有效的生成式人工智能：人机算法“半人马”
使用半人马模型对公众产生影响的其他例子包括用于发现异常和防止网络攻击的系统、改进制造系统中的设计组件以及协助官员平衡工作量并帮助他们更好地确保公共安全 [2]。开发和利用半人马的潜力是无穷无尽的。因此，可以合理地预期大多数数据驱动型组织将在不久的将来利用它们。例如，人类服务部门可以使用算法来帮助预测哪些儿童福利案件可能导致儿童死亡并对高风险案件发出警告。然后由人类专家审查这些案例，并将结果分享给一线工作人员，然后他们可能会选择旨在降低风险和改善结果的补救措施 [8]。然后可以通过使用与特定案例相关的人类直觉来增强算法，从而创建人类算法半人马。
具有光摄影技术和人工智能算法的医疗智能带的性能检测房颤
房颤（AF）是最常见的持续性心律失常，也是西方国家最重要的公共卫生问题和健康支出的原因之一（1）。AF患者的中风风险高5倍，死亡风险高2倍，而AF也会对生活质量产生负面影响（1,2）。早期检测对于最大程度地减少并发症至关重要。心电图（ECG）被认为是心律不齐检测的黄金标准，但其应用仅限于临床环境，使同时记录症状发作，具有挑战性（3）。此外，AF通常是无症状的，并且可能仍未发现，直到并发症（例如血栓栓塞事件）发生为止（4）。使用可穿戴设备通过传感器记录重要参数，可以通过提供有关患者在家的心血管状态的数据来实现移动诊断（5-8）。这些解决方案可以进行有效且易于筛查，并通过早期发现异常和适当的治疗干预来减少心血管疾病的并发症（7）。光绘画学的进步（PPG）
对儿童的contruncal心脏病中非心脏发现的研究
结果：在研究中包括的179名患者中，有14.5％检测到异常的肾功能测试结果。在18.4％的病例中，检测到异常的肝功能测试结果。根据诊断组进行评估时，在被诊断为主动脉弓（IAA）中断的21例患者中，有7（33.3％）的肝功能测试结果异常。在25.7％的病例中，白细胞计数异常。在12.8％的病例中，全血数量中的血小板计数异常。在10.6％的病例中，在凝血测试中发现了异常结果。在21.2％的病例中，在血清免疫球蛋白（IG）和IG亚组中发现异常结果。根据诊断组进行评估时，在被诊断为IAA的21例患者中，有10名（47.6％）的结果异常。在19％的病例中，腹部USG结果是病理性的，在9.5％的病例中，颅USG结果是病理学的。