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揭示人工智能预测分析对患者治疗结果的影响：全面叙述性评论
这篇全面的文献综述探讨了人工智能 (AI) 预测分析对医疗保健的变革性影响，特别是在改善患者在疾病进展、治疗反应和康复率方面的预后方面。人工智能包含学习、解决问题和决策等能力，可用于预测疾病进展、优化治疗计划并通过分析大量数据集（包括电子健康记录 (EHR)、影像和基因数据）来提高康复率。机器学习 (ML) 和深度学习 (DL) 技术在预测分析中的应用，通过促进疾病的早期检测、药物发现的精确度以及根据个人患者资料定制治疗，实现了个性化医疗。在负责任地实施医疗保健中的人工智能时，道德考虑（包括数据隐私、偏见和问责制）变得至关重要。研究结果强调了人工智能预测分析在彻底改变临床决策和医疗保健服务方面的潜力，强调了道德准则和持续模型验证的必要性，以确保其在医疗实践中安全有效地用于增强人类判断力。
叙述性综述-年龄相关性黄斑变性的药物输送
晚期 AMD 可分为两种亚型：晚期干性 AMD [称为地图样萎缩 (GA)] 和新生血管性（“湿性”）AMD (nAMD)。GA 是由上述机制导致的光感受器和视网膜色素上皮 (RPE) 细胞进行性、不可逆性丧失所致 (11)。湿性 AMD 被认为是由脉络膜中的异常血管生长到正常无血管的视网膜下层和 RPE 下层引起的，这一过程称为脉络膜新生血管 (CNV) (3,5)。CNV 被认为是视网膜黄斑硬化症积聚、RPE 脉络膜血液供应中断以及诱导血管生成信号蛋白表达的缺氧条件等多种因素共同作用的结果 (5)。如果不治疗，nAMD 会导致视网膜渗出、黄斑下出血和视网膜下纤维化，从而严重损害视力。
叙述性评论可通知
收到2024年2月19日； 2024年3月11日接受；于2024年5月21日发布作者隶属关系：1 HCAI，Fungal，AMR，AMU，AMU和败血症部，英国卫生安全局，英国伦敦； 2 UKHSA真菌学参考实验室，国家感染服务，UKHSA西南实验室，科学区，南米德医院，英国布里斯托尔，南米德医院； 3英国埃克塞特市埃克塞特大学埃克塞特大学MRC医学中心，埃克塞特大学，杰弗里教皇大楼； 4英国伦敦Barts Health NHS Trust的微生物和感染控制部； 5英国牛津的牛津大学医院NHS基金会信托基金； 6英国牛津大学牛津大学Radcliffe医学系； 7英国伦敦，英国卫生安全局，伦敦公共卫生实验室，英国； 8英国索尔兹伯里的英国卫生安全局研究与评估； 9英国伦敦King's College Hospital Hospital Trust的微生物学系；英国爱丁堡NHS Lothian的医学微生物学系10； 11美国国家健康研究所健康保护研究所（NIHR HPRU）在医疗保健相关感染和抗菌素抵抗方面，英国伦敦帝国学院。†这些作者对这项工作也同样贡献001820©2024作者*信函：Colin S. Brown，Colin。Brown@UKHSA。 CDC，疾病控制与预防中心（美国）； Cinahl，护理和盟友健康的累积指数；中枢神经系统，中枢神经系统；科斯，南非机会，热带和医院感染中心； Covid-19，冠状病毒SARS-COV-2病毒； CSC，压缩氯化钠； DNA，脱氧核糖核酸； ECDC，欧洲疾病控制中心；心电图，心电图； EPA，环境保护局； Gaffi，全球真菌感染行动； HIV，人类免疫缺陷病毒； ICU，重症监护室； IPA，异丙醇； IPC，预防感染和控制；它的内部转录垫片；灯，循环介导的等温扩增； MALDI-TOF，基质辅助激光解吸/电离飞行时间； MDR，耐多药； MIC，最小抑制浓度；尼斯，国家健康与护理研究所； PAHO，PAN AMERICAN HEALTH组织； PCR，聚合酶链反应；加拿大公共卫生局PHAC； PPE，个人防护设备； SNP，单核苷酸多态性；英国英国； UKHSA，英国健康安全局；美国，美国； WGS，整个基因组测序；谁，世界卫生组织。
评论 探索人工智能在心理健康保健中的作用：当前趋势和未来方向——全面洞察的叙述性评论
摘要：心理健康是个人和社区健康和福祉的重要组成部分，对任何国家的个人、社会和社会经济发展都至关重要。精神卫生保健目前正处于卫生部门转型时代，人工智能 (AI) 等新兴技术正在重塑精神疾病的筛查、诊断和治疗方式。本叙述性评论旨在讨论当前的形势和人工智能在精神卫生保健中的作用，包括筛查、诊断和治疗。此外，本评论试图根据现有文献强调人工智能在提供精神卫生保健方面的主要挑战、局限性和前景。本叙述性评论的文献检索来自 PubMed、沙特数字图书馆 (SDL)、Google Scholar、Web of Science 和 IEEE Xplore，我们仅纳入了过去五年发表的英文文章。与布尔运算符（“AND”和“OR”）结合使用的关键词如下：“人工智能”、“机器学习”、“深度学习”、“早期诊断”、“治疗”、“干预”、“伦理考虑”和“心理健康”。我们的文献综述表明，具备预测分析能力的人工智能可以通过预测个人对各种干预措施的反应来改善治疗计划。预测分析使用历史数据来制定预防干预措施，与个性化和预防性心理健康的趋势相一致。在筛查和诊断领域，人工智能的一个子集（例如机器学习和深度学习）已被证明可以分析各种心理健康数据集并预测与各种心理健康问题相关的模式。然而，有限的研究评估了医疗保健专业人员和人工智能在提供心理健康护理方面的合作，因为这些敏感问题需要同理心、人际关系以及整体、个性化和多学科的方法。道德问题、网络安全、缺乏数据分析多样性、文化敏感性和语言障碍仍然是在心理健康护理中实施这种未来方法的担忧。考虑到这些敏感问题需要同理心、人际关系以及整体、个性化和多学科的方法，探索这些方面势在必行。关键词：人工智能、机器学习、早期诊断、干预和心理健康护理因此，未来有必要进行样本量和数据集更大的比较试验，以评估不同地区心理健康保健中使用的不同人工智能模型，以填补现有的知识空白。
步态和平衡康复设备：基于末端执行器的机械手的一般分类和叙述性回顾
摘要：步态和平衡直接影响患者的独立性和生活质量。由于预期寿命的提高，患有神经系统疾病的患者数量呈指数级增长，步态和平衡障碍是主要副作用。在此背景下，使用康复机器人设备作为恢复步态和平衡功能的有效补充工具应运而生。在康复设备中，末端执行器具有一些优势，并已显示出令人鼓舞的结果。本研究的目的有两个：提出步态和平衡康复设备的一般分类，并回顾现有的用于此类目的的末端执行器。我们将设备分为五类：跑步机、外骨骼、患者引导系统、扰动平台和末端执行器。总体而言，文献中确定了 55 种末端执行器，其中 16 种已商业化。我们发现，能够提供两种康复类型的末端执行器（2/55）和专注于平衡（21/55）或步态（32/55）的数量不成比例。从机械角度（自由度、拓扑和训练模式）分析它们的特征，使我们能够确定并联机械手作为末端执行器装置驱动机制的潜力，并提出了几个未来的研究方向。
银屑病关节炎的未满足需求，叙述性综述
摘要 银屑病关节炎是一种慢性风湿性疾病，其诊断、评估和治疗都具有挑战性。表现的异质性和缺乏明确的诊断生物标志物通常会使准确诊断的过程变得复杂。此外，多种疾病领域的参与也给评估疾病活动性和定义缓解概念带来了困难。尽管治疗方法取得了进展，但仍有一部分患者对治疗无效，这导致了“难治”患者概念的出现，并需要新的治疗方法（例如，具有新作用机制的药物；联合治疗）。本综述探讨了银屑病关节炎在诊断、分类、评估、合并症和治疗方面的关键未满足需求。
利用人工智能 (AI) 诊断精神疾病：叙述性评论
引言 人工智能是指在机器中模拟人类智能，机器被设计成像人一样思考并复制他们的行为 [1]。人工智能技术专注于主动操纵环境、做出基于共识的决策、利用机器人技术和采用集体智能技术。根据系统功能水平，人工智能可分为几种类型：具有自我意识、有限记忆、心智理论和反应机器的人工智能 [1]。以下程序和技术可与人工智能结合使用来解决实际问题：深度学习、机器人、专家系统、模糊逻辑、自然语言处理和机器学习 [1]。精神障碍会影响心理、社会、行为和情绪健康 [1]。疾病、体征和症状表现的多变性，再加上对病因途径理解的局限性，使得精神障碍的诊断具有挑战性。 《精神障碍诊断和统计手册》（DSM-5）和《国际疾病分类》（ICD-11）是目前诊断精神疾病方法的基础 [1]。使用诊断工具诊断精神问题、采访家庭成员或护理人员以及收集健康史的过程可能非常耗时且耗费资源 [2]。
儿童期多发性硬化症的神经心理学表现、生活质量和心理问题：叙述性综述
摘要 多发性硬化症 (MS) 主要发生在青年和中年人身上。尽管 MS 在儿童中是一种罕见疾病，但越来越多的患者在 18 岁以下被诊断出来。该疾病的致残性不能仅归结为身体症状。儿童 MS 还常见一些其他症状，如认知障碍、疲劳和心理症状。所审查的文献表明，尽管身体残疾程度较低，但被诊断为 MS 的儿童和青少年即使在疾病早期也容易出现认知障碍。儿童 MS 的神经心理学特征可能类似于成人 MS，包括注意力/信息处理速度、学习、语言和视觉空间记忆受损。然而，儿童和青少年的认知困难更可能涉及一般智力和语言能力，这可能是由于患者年龄较小和认知发育阶段所致。除了身体残疾和复发之外，认知困难可能会对学习和学业成绩产生相当大的影响。抑郁和疲劳是儿童 MS 中另一种常见的疾病，可能导致患者功能低下。总体而言，这些症状可能会对日常活动和生活质量造成相当大的功能障碍，可能需要个性化的康复治疗和广泛的心理社会护理。需要开展更多神经心理学研究，评估更大的样本，使用更同质的方法，并探索 MS 治疗对认知和心理发展的作用。
探索我们的内置计算器：对算术运算相关脑区进行非侵入性脑刺激研究的系统叙述性回顾
本系统综述全面调查了应用经颅磁刺激和经颅电刺激顶叶和非顶叶区域来研究符号算术处理的神经基础的研究。所有研究结果均根据数字处理的三重代码模型 (TCM) 的三个假设汇编而成。共确定了 37 篇符合条件的稿件（33 篇来自健康参与者，4 篇来自患者）。其结果与 TCM 的第一个假设大致一致，即顶内沟既保存量值代码，又参与需要数值操作的运算，如减法。然而，大量异质性结果与 TCM 的第二个假设相冲突，即左侧角回用于算术事实检索，如检索死记硬背的乘法结果。对 TCM 的第三个假设的支持也有限，即后顶上小叶参与心理数轴上的空间运算。此外，对中医所指脑区以外的脑区进行刺激的结果显示，双侧缘上回参与在线计算和检索，左颞叶皮层参与检索，双侧背外侧前额叶皮层和小脑参与在线计算认知要求较高的算术问题。总体结果表明，多个皮层区域有助于算术技能。
医学生使用人工智能工具进行研究：叙述性综述
随着数字化时代的到来，人工智能 (AI) 驱动的工具/算法的开发打开了一扇新的大门，这些工具/算法可以帮助分析上传到云端的大量数据。基于 AI 的工具/算法在研究领域创造了一个利基市场。AI 使研究人员和从业者能够更有效地访问和评估大量科学论文。这可以链接过去的类似研究并突出研究差距，从而加速文献综述、证据生成和知识发现过程。医学生可以从各种基于 AI 的文献组织和引用解决方案中获得帮助。这些工具/算法促进了多个研究中心之间的安全信息交换、协作研究和沟通。然而，AI 驱动的研究需要人类专家的指导和监督，以提高进入科学数据库的内容的准确性、连贯性和可信度。本评论的主要目标是讨论和评估各种基于人工智能的工具/算法及其可帮助医学生进行医学研究的主要功能。