XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System抗击
基于人工智能的提高电子健康素养和抗击信息流行病的方法框架
全球新冠疫情使每个人都迫切需要在线获取和理解健康信息。同时，互联网，尤其是社交媒体平台上产生了大量信息/错误信息/虚假信息，从而引发了信息疫情。新冠疫情这场公共卫生危机对每个人和整个社会都进行了考验：在疫情期间，需要什么样的电子健康素养才能从在线资源中获取准确的健康信息并抗击信息疫情？本文旨在总结提高传染性疾病（如 COVID-19）和非传染性疾病（如癌症、阿尔茨海默病和心血管疾病 (CVD)）的电子健康素养的意义和挑战。此外，本文将提出基于人工智能的提高电子健康素养和抗击信息疫情的总体框架建议，包括人工智能增强的终身学习、人工智能辅助翻译、简化和总结以及基于人工智能的内容过滤。这种基于人工智能的提高电子健康素养和抗击信息流行病的方法的总体框架具有将正确的在线健康信息匹配给正确的人的优势。
人工智能在检测、诊断和流行病学领域对抗击 COVID-19 的前景：超越炒作
COVID-19 造成了巨大的痛苦，影响了人们的生活，甚至导致死亡。这种冠状病毒传播的容易程度暴露了世界各地许多医疗保健系统的弱点。自疫情出现以来，世界各地的许多政府、研究团体、商业企业和其他机构和利益相关者一直在以各种方式努力遏制疾病的传播。科学技术帮助许多政府实施了旨在减轻疫情影响以及诊断和治疗疾病的政策。最近的技术工具，尤其是人工智能 (AI) 工具，也被用于追踪冠状病毒的传播、识别高死亡风险的患者和诊断患者是否患有该疾病。本文讨论了人工智能技术在检测、诊断和流行病学预测、预报和社会控制中用于对抗 COVID-19 的领域，重点介绍了成功应用的领域，并强调了在抗击 COVID-19 和未来疫情方面取得重大进展需要解决的问题。目前已开发出多种使用医学成像方式（例如胸部 CT 和 X 射线图像）诊断 COVID-19 的 AI 系统。这些 AI 系统主要在图像分割、分类和疾病诊断算法的选择上有所不同。其他基于 AI 的系统则专注于预测 COVID-19 的死亡率、患者的长期住院率和患者预后。AI 在抗击 COVID-19 大流行方面具有巨大潜力，但迄今为止这些基于 AI 的工具在实际应用中的成功部署受到限制，原因是数据可访问性有限、需要对 AI 模型进行外部评估、AI 专家对医疗领域 AI 工具部署的监管环境缺乏认识、临床医生和其他专家需要在多学科背景下与 AI 专家合作，以及需要解决公众对数据收集、隐私和保护的担忧。拥有一支在医疗数据收集、隐私、访问和共享方面具有专业知识的专业团队，使用联邦学习，即人工智能科学家将训练算法交给医疗机构在本地训练模型，并充分利用存储在生物库中的生物医学数据，可以缓解这些挑战带来的一些问题。应对这些挑战
文章 可穿戴设备、智能手机和可解释人工智能在抗击 COVID-19 中的应用
摘要：心率变异性 (HRV) 和每分钟心跳次数 (BPM) 等生理指标可以作为呼吸道感染的有力健康指标。HRV 和 BPM 可以通过广泛使用的腕戴式生物识别可穿戴设备和智能手机获取。这些指标的连续异常变化可能是 COVID-19 等呼吸道感染的早期迹象。因此，可穿戴设备和智能手机应通过其他上下文数据和人工智能 (AI) 技术支持的早期检测在抗击 COVID-19 中发挥重要作用。在本文中，我们研究了从可穿戴设备和智能手机收集的心脏测量值（即 HRV 和 BPM）在展示 COVID-19 炎症反应早期发作中的作用。AI 框架由两个模块组成：一个可解释的预测模型，用于对 HRV 测量状态进行分类（正常或受炎症影响），以及一个循环神经网络 (RNN)，用于分析用户的日常状态（即移动应用程序中的文本日志）。两种分类决策都整合在一起，以生成最终决策，即“可能感染 COVID-19”或“没有明显的感染迹象”。我们使用了一个公开可用的数据集，其中包括 186 名患者，拥有超过 3200 个 HRV 读数和大量用户文本日志。该方法的首次评估显示，在使用局部可解释的模型不可知解释 (LIME) 的模型解释支持下，在症状出现前两天预测感染的准确率为 83.34 ± 1.68%，准确率、召回率和 F1 分数分别为 0.91、0.88、0.89。
救援物资空运至格拉姆，帮助抗击台风“马华”
2023 年 6 月 14 日，斯宾塞·托布勒中士撰写 第 374 空运联队公共事务团队横田开始为关岛提供支援，在遭受台风马瓦直接袭击后，关岛的恢复工作正在进行中，6 月 3 日，横田安排向关岛安德森空军基地运送超过 36,000 磅的冷冻和冷藏新鲜食品。
全球疫苗和免疫联盟以及全球抗击艾滋病、结核病和疟疾基金
全球疫苗和免疫联盟 (Gavi) 是一个公私合作伙伴关系，旨在为全球一半儿童接种疫苗，预防一些世界上最致命的疾病。自 2000 年成立以来，全球疫苗和免疫联盟已帮助为整整一代儿童（超过 9.81 亿儿童）接种疫苗，防止了 1620 多万人死亡，帮助 73 个低收入国家的儿童死亡率降低了一半。全球疫苗和免疫联盟还通过支持卫生系统以及资助全球埃博拉、霍乱、脑膜炎和黄热病疫苗储备，在改善全球卫生安全方面发挥着关键作用。经过二十年的进步，全球疫苗和免疫联盟现在专注于保护下一代，首先是那些甚至没有接种过一剂疫苗的零剂量儿童。疫苗和免疫联盟采用创新融资和最新技术（从无人机到生物识别技术）来挽救数百万人的生命，防止疫情蔓延并帮助各国走上自给自足的道路。
丹麦全球抗击艾滋病、结核病和疟疾基金组织战略，2024-2028 年
2022 年主要成果： 总体而言，目前有 2,330 万人在全球基金资助的项目下接受抗逆转录病毒艾滋病治疗。 530 万人接受了结核病治疗。 在接受全球基金支持的国家中，已分发了超过 1.33 亿顶杀虫剂处理过的蚊帐。 109 个国家获得了全球基金的 COVID-19 支持。 支持理由： 对全球基金的支持直接符合“我们共享的世界”战略，其目的是使丹麦走在国际上促进性健康和生殖健康及权利（包括抗击艾滋病毒/艾滋病）努力的前沿。 全球基金致力于投资于促进和保护人权和性别平等的项目，减少人权障碍，增加针对重点人群的项目。 全球基金是卫生相关可持续发展目标 3 的最大多边资助者之一，包括增加对加强卫生系统的投资。我们将如何确保成果并监测进展： 根据全球基金自身的框架和指标监测丹麦的重点领域。 对丹麦组织战略进行中期审查。 丹麦将与志同道合的国家，特别是其董事会选区（第七点）密切合作，以取得成果。 风险和挑战： 在不断变化的资金格局和官方发展援助不断减少的情况下保持高水平的资金。 计划影响和系统强化，确保全球基金投资于最有效的干预措施。
使用 Binah.ai 的实时远程生命体征监测解决方案抗击 COVID-19 的传播
Binah.ai 的解决方案采用了独特的信号处理和 AI 技术组合，并结合了专有的数学后端来分析从面部上颊皮肤区域拍摄的视频（不需要眼睛的视频）。它可以在 10 秒到 2 分钟内提取生命体征，具有医疗级精度。它应用运动补偿和照明标准化，并支持任何年龄、性别和肤色。生命体征提取基于使用独特、卓越方法的远程光电容积描记法 (rPPG) 信号。Binah.ai 的压力水平测量基于 Baevsky 和美国/欧洲指数水平测量（全球认可）。每个用例都依赖于同行评审的医学研究，并基于使用视频源实时检索连续、准确的 rPPG 测量的能力。
传染病研究办公室概况
背景：2015 年 3 月，为响应 2014 年 9 月 18 日发布的行政命令 13676：抗击抗生素耐药细菌，美国制定了《抗击抗生素耐药细菌国家行动计划》（CARB）。《国家行动计划》概述了实施《抗击抗生素耐药细菌国家战略》的步骤，以应对影响美国和世界各地人民的紧急和严重的耐药性威胁。更新后的 2020 - 2025 年国家行动计划继续概述了实施《抗击抗生素耐药细菌国家战略》的步骤，以应对影响美国和世界各地人民的紧急和严重的耐药性威胁（细菌和真菌）。《国家行动计划》的实施还将支持世界卫生大会第 67.25 号决议（抗菌素耐药性），该决议敦促各国在国家、地区和地方层面采取紧急行动，抗击耐药性。近年来，由于尚未满足的医疗需求，促进抗真菌药物的开发也已开始。
回顾利用人工智能、机器学习和物联网增强抗击新冠肺炎疫情的能力：最新进展调查
摘要：2019 冠状病毒病 (COVID-19) 已对当今世界产生了重大影响，并以前所未有的方式阻碍了人类的正常活动，它将在人类历史上留下难忘的印记。不同的国家采取了许多措施来增强对这种危及生命的疾病的抵御能力。然而，这种流行病的高度传染性对传统的医疗保健和治疗方法提出了挑战。因此，人工智能 (AI) 和机器学习 (ML) 为这种流行病期间的有效医疗保健开辟了新的机制。人工智能和机器学习可用于药物开发、设计有效的诊断策略和预测疾病传播。这些应用高度依赖于对患者的实时监控和信息的有效协调，其中物联网 (IoT) 发挥着关键作用。物联网还可以帮助实现自动药物输送、响应患者查询和追踪疾病传播原因等应用。本文全面分析了用于预防 COVID-19 疫情的潜在 AI、ML 和 IoT 技术。概述了 AI、ML 和 IoT 的现有和潜在应用，以及对支持工具和技术的详细分析。还包括对上述技术的风险和局限性的批判性讨论。
抗击新冠肺炎：MVA 载体疫苗应用于呼吸道是实现肺部保护性免疫的有效方法
肺是 2019 年冠状病毒病 (COVID-19) 的重要靶器官，该病由严重急性呼吸综合征冠状病毒 2 (SARS-CoV-2) 感染引起。在大多数患者中，最活跃的病毒复制似乎出现在上呼吸道，但严重病例会患上与肺组织中的病毒复制相关的 SARS 样疾病。由于目前缺乏合适的抗病毒药物，诱导保护性免疫（如肺中的中和抗体）是唯一替代方法的主要目标——开发和应用 SARS-CoV-2 疫苗。然而，过去对实验动物、牲畜和人类的经验表明，在皮肤或肌肉等外周侧应用疫苗后，在肺部诱导免疫力是有限的。因此，基于多种考虑，我们在此建议考虑将基于改良的安卡拉痘苗病毒 (MVA) 的疫苗应用于呼吸道粘膜表面，作为对抗 COVID-19 的有效方法。