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GOST 8. 638—2013 国家支持系统...
3.1.2辐射监测实验室； LRK：进行辐射测量的测量实验室（中心、服务、岗位）或其部门的通用名称。 LRC 可被视为提供测量计量可追溯性的校准实验室。 3.1.3辐射控制； RK：对受控对象*进行的辐射测量，以确定符合既定标准的程度（包括不超过既定水平）或监测对象的状况。 3.1.4 辐射监测的计量支持：建立和应用必要的科学和组织基础、技术手段、规则和规定，以获得受控对象辐射特性值的可靠测量信息。 3.1.5 标准值：主管当局为规范辐射安全或确保物体所需质量而指定的值。 3.1.6 受控量：根据给定类型 RK 的测量结果测量或确定的量。 3.1.7 操作量：哈萨克斯坦共和国指定用于测量的量，用于评估通常难以确定的受控（或标准化）量。运行值在标准工况下按规定确定，并在符合保守性（安全裕度）原则的情况下尽可能接近相应的控制值。歌剧示例
AI驱动的患者分析和诊断支持系统
I.简介数字图像处理是计算机科学中快速创建范围。对于研究工作而言，这是一个极其引人注目的领域，其各种技术被用作广泛应用的一部分，例如人类系统界面，医疗代表，图像UP等级，法律实施以及用于安全目的的数字水印。数字水印是数字图像处理的利用率。它在广泛的应用中很有用。Tirkel在1993年首先使用数字水印技术。Tirkel展示了两个水印系统，以笼罩图片中的水印数字数据。数字图像水印是覆盖数据的过程。信息/数据以计算机化物质的形式，例如图片，文本，音频和视频。从根本上讲，数字水印是一种在封面图像中安装一些有价值和机密信息的方法，以后可以提取或分离出来，例如内容验证，所有者识别，内容安全性和版权保证等。
AI驱动的医疗保健诊断决策支持系统
1。评估AI-DSS的功效：与传统的诊断方法相比，评估AI-DSS在提高诊断准确性和效率方面的有效性。这包括分析这些系统如何增强临床决策并减少诊断错误。2。确定跨医疗保健领域的应用：研究AI-DSS在医疗保健不同领域的各种应用，例如放射学，病理学和预测分析，以突出它们在每个领域中的特定益处和局限性。3。检查用户接受和信任：探讨医疗保健专业人员对AI-DSS的可用性，可靠性和可信度的看法。了解这些因素对于促进成功整合到临床实践中至关重要。4。应对道德和实施挑战：确定并讨论与在医疗保健环境中实施AI-DS相关的道德考虑因素和挑战。这包括有关数据隐私，算法偏见以及人为决策过程中人类监督的必要性的关注。5。为未来的研究和实践提供建议：为医疗保健提供者，政策制定者和AI开发人员提供有关将AI-DSS整合到临床工作流程中的最佳实践的见解和建议。这将包括增强AI系统与医疗保健专业人员之间协作的策略。6。通过提供经验证据和理论见解，可以为未来的研究，政策和实践提供医学诊断领域的经验证据和理论见解，从而增加有关医疗保健AI文献的文献的不断增长。
移植中使用的临床决策支持系统
Laura Wingfield博士通用外科手术与移植手术Nuffield手术科学系牛津大学6607室，6级John Radcliffe医院Headington Headington Oxford，Ox3 9du United Kressement of United Kembore：Laura.wingfield@nds.ac.ac.ac.ac.ac.ac.uk
基于人工智能的医疗保健决策支持系统中的固有偏见
现有文献表明，医疗保健中使用的基于人工智能的系统存在缺陷，会对其达到预期水平的能力产生不利影响 [1]。这主要是由于这些系统存在固有偏见。因此，迫切需要理解与这种偏见相关的一些关键概念。为了分析这种偏见，将基于人工智能的系统视为信息系统非常重要。因此，分析与信息偏见相关的一些关键概念非常重要。Althubaiti [2] 将医疗保健中的信息偏见定义为“研究设计、实施或分析中的任何系统性错误”。这揭示了两种重要的偏见类型：（a）信息偏见和（b）选择偏见。关于实验设计偏差，Althubaiti [ 2 ] 认为，这种形式的偏差很多时候本质上是无意的。在本文中，作者还提出了自我报告系统可能由于抽样方法（尤其是使用便利抽样时）、回忆期和选择性回忆而产生偏差的观点。值得注意的是，基于人工智能的决策支持系统使用来自现有文献和其他可用形式的实验结果的知识。在这种情况下，讨论中的偏差可以被认为是实验方法及其相关选择过程的结果。关于这个问题，Gurupur 等人[ 3 ] 解释了用于分析的方法如何影响结果的准确性。在他们的实验中，研究人员更加强调计算能力更强的技术，这些技术在分析医疗保健数据时会消耗更多的计算能力。值得注意的是，分析的准确性还取决于用于此目的的输入数据的准确性。基于这一论点，我们现在有三个导致推荐系统知识库出现整体偏差的基本参数：（a）由于不准确的数据分析而导致的偏差，（b）由于来自可靠资源的虚假信息而发生的偏差，以及（c）由于实验设计和实施而发生的偏差。参与决策支持系统综合的数据和知识工程师在开发系统时必须考虑这些偏差类别 [ 4 ]。Henriksen 和 Kaplan [ 5 ]
工作与生活平衡支持系统视频（护理准备）
本项目计划以简化提案流程后最优秀提案的方式进行采购，采购规模估算为200万日元（含国家及地方消费税）。 因此，在准备依据第六款规定提交的文件时，提案内容不应超出业务规模。 （2）合同预定日期：2024年11月 （3）合同执行期限
PM战斗支持系统（PM CSS）org图表
•寻求行业中有关替换当前主场通用自动测试系统（GPAT）的信息。•该系统提供可移植的测试功能，可重新配置用于多角色操作。GPAT具有电力，筛选，测试和诊断的能力，用于用于多种武器系统和设备的电子，电流和机电线可更换单元（LRU）和电路卡组件（CCA）。•初始RFI发布3QFY23;在今年遵循的后续RFI（估计4QFY24）
Progetto“H-SMA-CE：循环经济转型的决策支持系统”
结构：经济学 标题：H-SMA-CE：循环经济转型决策支持系统。项目 PRIN 2022_MUR：代码 2022JZLL7J CUP J53D23009390006
基于人工智能的临床决策支持系统时代的医学可解释性
人们经常宣扬“大数据”与人工智能 (AI) 的结合，认为将其应用于医疗决策时能带来宝贵的健康益处。然而，负责任地采用基于人工智能的临床决策支持系统在个人和社会层面都面临着多重挑战。其中一个特别令人担忧的特点是可解释性问题，因为如果医生不知道（或无法知道）算法得出特定输出的方式，则可能导致多重挑战，包括无法评估输出的优点。这种“不透明性”问题引发了人们对医生是否合理依赖算法输出的质疑，一些学者坚持可解释性的重要性，而另一些学者则认为没有理由对人工智能有要求，而对医生没有要求的东西。我们认为这两种观点都有可取之处，但我们发现，为了阐明可解释性在临床实践中的基本功能，从而阐明其在人工智能临床应用背景下的相关性，需要进行更深入的探讨。在本文中，我们通过研究可解释性在临床医学中的要求来探索可解释性，并区分可解释性对当前患者和未来患者的功能。这种区别对于可解释性的短期和长期要求具有影响。我们强调透明度在可解释性中的作用，并确定语义透明度是可解释性问题本身的基础。我们认为，在日常临床实践中，准确性足以作为临床决策的“认识论依据”，而要求可解释性（科学或因果解释）的最令人信服的理由是，通过建立更强大的世界模型，有可能改善未来的护理。我们认为临床决策的目标是尽可能多地提供最佳结果，并且发现——只要努力探索科学解释并继续改善未来患者的医疗保健，准确性就足以作为对当今患者进行干预的依据。