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增强健康的体育活动（HEPA）欧洲网络
epiphaan研究小组，马拉加大学运动，生活质量和健康经济学 - 超端大学 - 莱昂大学的生物医学研究所的Caceres igoid Research Group（Castilla -la Mancha大学），莱昂大学国家体育活动小组（CATALONIA ACLICAS ACTIVET和SAFTER CASTION）（GICAFE）：体育秘书长 - 副总裁系 - 加泰罗尼亚联邦省政府西班牙保护卫生保护局，巴斯利亚群岛巴斯克群岛大学（UPV/EHU）。教育与体育学院，西班牙大学拉蒙·劳尔（Ramon Llull）
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。
口服粘附药物输送系统 气候智能农业金融（CSAF）：农业可持续投资模型 预测性AAC的机器学习：改进语音和基于手势的通信系统 在食品和药品应用中使用微囊化的掩饰掩盖 使用LLM代理的自动威胁检测和响应 成功地治疗了内颌骨第一磨牙的胚胎病变：病例报告 商业智能工具在改善医疗保健患者成果和操作中的作用 地理独特性：高跷房屋的结构身份 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 使用机器学习来预测疾病暴发并增强公共卫生监视 AI驱动的网络安全：减轻风险和保护数据隐私的战略方法 Tiktok运动中社会影响理论的见解 使用机器学习预测健康保险费：一种基于回归的新型模型，以提高准确性和个性化
粘附药物输送系统（MDDS）代表了一种通过口服途径（例如颊，舌下和牙龈区）管理药物的创新方法。这些系统利用天然或合成聚合物确保对粘膜表面的长时间粘附，从而可以扩展和受控的药物释放。几个因素影响粘附的有效性，包括聚合物的亲水性，分子量和pH和水分水平等环境因素。mdds可以采取各种形式，包括片剂，膜，斑块，烤肉和凝胶，每种都提供不同的药物释放曲线，例如立即，持续或控制。这些系统通过避免首次代谢来增强药物生物利用度，使其对低口服生物利用度或需要靶向递送的药物特别有益。尽管MDD提供了改善的患者合规性和治疗效果，但它们仍然面临诸如刺激，口味关注和唾液稀释作用之类的挑战，这可能会影响药物稳定性。尽管面临这些挑战，但MDD仍具有在各种医疗应用中推进药物输送技术的巨大希望。本综述彻底研究了粘附药物输送系统的机制，优势，局限性和未来前景。
AI在增强健康信息管理中的作用
摘要人工智能（AI）通过增强大量健康数据的管理，分析和使用来改变医疗保健。本研究调查了AI参与健康信息管理（HIM）及其对临床决策，数据处理和效率的影响。它调查了AI驱动的技术（例如机器学习（ML）和自然语言处理（NLP））如何改善了医疗保健服务，从诊断到数据管理。该研究还研究了道德问题，数据安全和隐私问题以及医疗保健中AI应用程序的法律基础。本文预测了未来的趋势和他的专业人士将需要有效利用AI技术的教育。关键字：人工智能（AI），健康信息管理（HIM），机器学习（ML），自然语言处理（NLP），数据隐私。
增强健康和护理员工合作
什么是信息驱动的护理？信息驱动的护理是一种医疗保健的方法，它利用了整个社会的数字技术快速整合，从而实现预防和精确的行动。它使用数据和最先进的分析来在几个学科和ARES上创造价值。它用于在正确的时间为合适的人提供正确的护理 - 作为精确医学的一个例子。信息驱动的护理鼓励与其他机构和组织紧密合作，跨越医学，医疗保健提供，法律，健康经济学，人工智能，IT，管理和领导才能。跨部门学习本身就是一个目标。
AI增强健康工具，用于彻底改变高血压管理和血压控制
人工智能（AI）已成为医疗保健中的一种变革性技术，为血压管理和控制提供了创新的解决方案。本文探讨了AI-增强健康工具在革新管理血压方法方面的潜在影响。各种AI模型，包括机器学习算法，深度学习技术，自然语言处理，强化学习和贝叶斯网络，用于分析数据，预测结果并为个人提供个性化建议。这些AI模型有能力从复杂的数据集中提取见解，根据个人需求和偏好来识别模式以及量身定制干预措施。尽管AI在血压管理中具有有希望的潜力，但必须解决一些挑战。数据质量和隐私问题，AI算法的解释性和透明度，决策，监管和道德考虑，偏见和公平性，整合和采用问题以及验证和绩效评估在实施AI-Enhanced卫生工具的实施方面构成了重大障碍。克服这些挑战需要在医疗保健提供者，数据科学家，伦理学家，监管机构和决策者之间进行协作，以确保在医疗保健环境中对AI的安全，有效和道德使用。通过积极应对这些挑战并利用AI的力量，医疗保健提供者可以优化治疗策略，改善患者的结果，并授权个人控制其健康。AI在血压管理中的整合有可能改变医疗保健，增强个性化护理并最终为个人提供更好的健康成果。
加强健康商品采购和供应...
物流操作是手动执行的。该国至少依靠10个具有不同程度的物流管理功能和实施的单独的孤立信息系统。数据管理挑战妨碍了决策，以使该国稳定而充足的健康商品供应，从而导致库存猖rock的库存，积压和到期。2018年的一项分析显示，家庭健康，退化性疾病和传染病的保健产品的近50％（价值）在中央仓库中停留了180天以上，而没有移动的一部分（库存中的一部分）很快就会过期，这表明缺少优化资源和分配的重要机会。1菲律宾卫生部（DOH）认识到差距，并在2019年采取了端到端的电子物流管理信息系统（ELMIS）的步骤，该信息允许在所有利益相关者中共享供应链决策的所有利益相关者的准确数据。COVID-19大流行强调了对末端Elmis的需求，以支持疫苗和相关用品的有效分布。
psilocybin用来增强健康个体的幸福感的潜力 - 范围审查
背景和目的：此范围审查采用了对幸福感的多方面概念化，以检查psilocybin使用如何影响健康个体的幸福感和相关的子概念。研究了哪些因素影响psilocybin使用与福祉，采用了哪些研究方案以及现有研究中提出了什么基本机制之间的关系。方法：根据PRISMA指南进行了全面的文献搜索。Scopus，PubMed，Psycinfo，Web of Science和Google Scholar搜索了有关健康人群中有关psilocybin和幸福感的同行评审文章。结果：在研究目标，研究设计，研究程序，样本量和psilocybin剂量方面的研究是综合性的。在所有研究中，psilocybin的使用导致大多数参与者带来与福祉相关的积极结果。在本综述中，受psilocybin使用的积极影响的幸福感的方面是自我意识，积极的关系和生活中的意义/目的。结论：这项范围审查提供了psilocybin对健康及其相关子概念的有益影响的初步证据，例如自我接受，积极的关系，积极的关系以及健康个体生活中的意义/目的。自我解散，统一，联系和神秘的型经验是相互关联的概念，对于解释psilocybin的这种积极福祉相关的影响似乎至关重要。在有利的条件下，psilocybin的使用可能会通过各种幸福感概念的广泛和持续的改善来促进健康的功能。由于研究的异质性质，更明确的结论需要进行严格且均匀的设计。