XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System文献检索
由专家精心策划的大型基准文档数据库...
用于查找相关文献的文档推荐系统大多依赖于十年前开发的方法。这主要是因为缺乏一个涵盖各种研究领域的大型离线黄金标准相关文献基准，以便可以比较、改进新开发的文献检索技术并将其转化为实践。为了克服这个瓶颈，我们成立了 RE 相关文献搜索联盟，该联盟由来自 84 个国家的 1500 多名科学家组成，他们共同注释了超过 180,000 篇 PubMed 收录文章与其各自的种子（输入）文章的相关性。大多数注释都是由经验丰富的种子文章原作者提供的。收集到的数据涵盖了 76% 的所有唯一 PubMed 医学主题词描述符。在不同经验水平、研究领域或注释时间所花费的人之间未观察到系统性偏差。更重要的是，不同科学家对相同文档对的注释高度一致。我们进一步表明，用于生成推荐文章以供评估的三种代表性基线方法（Okapi Best Matching 25、词频 - 逆文档频率和 PubMed 相关文章）具有相似的总体性能。此外，我们发现这些方法各自倾向于生成不同的推荐文章集合，这表明可能需要混合方法来进行比较
元宇宙供应链和运营管理
元宇宙和 Web 3.0 创建了一个新的数字世界，它具有特定的属性和行为，可以复制物理实体的行为和过程并对其产生影响。本研究旨在加深我们对元宇宙如何影响供应链和运营管理 (SCOM) 的理解。利用结构化文献检索的元素，并借鉴网络物理系统、数字孪生、云和数字供应链以及工业 4.0/工业 5.0 概念，我们提出了一个涵盖多个社会技术维度的元宇宙 SCOM 框架。我们认为，进一步的元宇宙发展可能导致物理 SCOM、元宇宙 SCOM 和 SCOM 共存，以协调物理世界和元宇宙世界。我们提供了一个结构化的未来研究议程，指向由元宇宙驱动的可见性、数据分析的计算能力、数字协作和连接性等新的研究问题和主题。新的研究领域可以专门针对元宇宙和新颖的 SCOM 流程和决策领域（例如，元宇宙和实体产品的联合需求预测、元宇宙中的数字库存分配、元宇宙和实体世界的综合生产计划、以及数字产品的定价和签约）以及新的绩效衡量标准（例如，虚拟客户体验水平、数字产品的可用性以及数字弹性和可持续性）。
打破手术中人工智能的孤岛
摘要背景在过去几年中，有关外科手术人工智能 (AI) 的文献发展迅速。然而，已发表的关于人工智能的研究大多是由计算机科学家使用他们自己的术语报告的，外科医生不熟悉这些术语。方法使用 PubMed 进行文献检索，遵循系统评价和荟萃分析的首选报告项目 (PRISMA) 声明。本综述的主要结果是提供一个词汇表，其中包含外科手术中常用的 AI 术语的定义，以提高外科医生对这些术语的理解。结果本综述纳入了 195 项研究，检索到 38 个与外科手术相关的 AI 术语。卷积神经网络是搜索中最常剔除的术语，占外科手术 AI 研究的 74 项，其次是分类任务 (n = 62)、人工神经网络 (n = 53) 和回归 (n = 49)。然后，最常见的表达是监督学习（24 篇文章中报道）、支持向量机（SVM）21 篇文章和逻辑回归16 篇文章。其余 38 个术语很少提及。结论拟议的词汇表可供多位利益相关者使用。首先，住院医师和主治顾问外科医生，在阅读此类文章时，他们都必须了解 AI 的基础知识。其次，在外科数据科学领域职业生涯起步的初级研究人员；第三，在参与 AI 商业软件作为医疗器械（SaMD）的公司监管部门工作的专家，他们准备文件提交给食品药品监督管理局（FDA）或其他机构批准。
人工智能治疗脑部疾病：系统评价
简介：人工智能 (AI) 是计算机科学的一个主要分支，它被广泛用于分析复杂的医疗数据并提取数据集中的有意义的关系，用于多种临床目的。特别是在脑护理领域，一些创新方法取得了显著的成果，并在诊断、规划和结果预测方面开辟了新的视角。在本文中，我们概述了脑护理领域使用的不同人工智能技术，并回顾了重要的临床应用。方法：在 Pubmed、Scopus 和 Web of Science 等主要数据库中进行系统而仔细的文献检索，使用“人工智能”和“大脑”作为主要关键词。通过交叉引用关键文章整合了进一步的参考文献。结果：在 2696 项研究中，确定了 155 项实际上将 AI 算法用于不同目的（诊断、外科治疗、术中辅助和术后评估）。人工神经网络 (ANN) 已成为最广泛使用的分析工具中的重要一员。经典机器学习 (ML) 方法（例如支持向量机 (SVM) 和随机森林 (RF)）仍被广泛使用。特定任务算法旨在解决特定问题。脑图像是最常用的数据类型之一。结论：人工智能有可能提高临床医生在神经科学应用中的决策能力。然而，为了更好地将人工智能应用于大脑，仍需要解决一些主要问题。为此，收集全面的数据和构建可解释的人工智能算法都很重要。
如何引用本文：Sohaib Alam (2025)。重新定义图书馆服务：人工智能和机器学习在现代图书馆中的作用。国际图书馆进步，45(1)，24-33
摘要 人工智能 (AI) 为各个领域的研究发展开辟了新途径。人工智能技术在不同领域的广泛应用为未来创造了光明的前景。在图书馆领域，人工智能大大提高了信息资源的可用性和利用率，有助于实现图书馆的目标。为了保持相关性，图书馆员必须采用创新思维，因为人工智能现在已应用于图书馆的众多功能中，从组织书籍到促进书籍的传递。人工智能带来了新的可能性，例如整合物理和数字资源以及将视频辅助与物理材料联系起来。这篇评论文章探讨了人工智能 (AI) 在图书馆学中的整合，重点关注通过全面的文献检索发现的应用、工具和挑战。人工智能正在日益改变图书馆的运营，为编目、分类、内容发现和用户交互提供创新的解决方案。这篇评论强调了关键的人工智能驱动工具，例如聊天机器人、推荐系统和自动编目软件，这些工具可以提高图书馆的效率和用户体验。然而，图书馆采用人工智能也带来了重大挑战，包括数据隐私问题、专业培训需求以及工作岗位流失的可能性。本文综合了当前的研究结果，对人工智能在现代图书馆中的作用提供了细致入微的理解，深入了解了人工智能的变革潜力以及充分发挥其优势所必须克服的障碍。
微生物组与女性不孕症之间的关系
女性不孕症受多种因素的复杂相互作用影响，包括荷尔蒙失衡、感染和生活习惯。雌激素是女性生殖健康的关键激素，在这些过程中起着关键作用。微生物群，尤其是乳酸杆菌，与体外受精 (IVF) 的结果改善有关。此外，阴道和肠道微生物群的变化会影响生殖健康并增加妊娠并发症的风险。最近的研究强调了肠道微生物对行为、代谢和免疫功能的重大影响。这篇叙述性综述旨在探讨微生物群与女性不孕症之间的关系。使用 PubMed/MEDLINE、Scopus 和 Embase 数据库进行了全面的文献检索，重点关注 2000 年至 2024 年期间以英语发表的全文原创研究文章。搜索词包括“微生物群”、“微生物组”、“生育力”和“不孕症”。我们的研究结果表明，肠道微生物群及其酶活性，特别是 β-葡萄糖醛酸酶，会影响雌激素水平，可能导致以雌激素过量或不足为特征的疾病。此外，肠道微生物群可能通过激素失衡导致子宫内膜异位症、盆腔痛和不孕症。生殖器微生物群，特别是乳酸杆菌种群的丰富，也与女性不孕症和预防细菌性阴道病有关。沙眼衣原体和阴道加德纳菌的存在以及乳酸杆菌的缺乏与不孕症有关。
COLETA SCIENTIFIC JOURNAL 第 IV 年，第 IV 卷，第 8 期，7 月至 ...
电子邮件：alessandro@unb.br 摘要 本文讨论了考虑实际机会的卫生经济学以及由于 Covid-19 大流行而对现有系统造成的讨论。该分析是基于文献检索和教学方法的探索性分析，结果提供了市场机会列表。该研究显示了卫生部门对国家 GDP 的重要性、表征卫生经济的要素以及用于定义卫生产品供需的认知模型。结果显示了不同创新领域的机会，例如医疗服务；诊断和治疗；融资和支付；福祉、平台和支持。分析侧重于健康需求，这一重点不同于基于供给分析模型的传统经济方法，该模型仍主要由政府在管理公共卫生系统时使用。 关键词：卫生经济学。创业。机会摘要 作为机会，我们对经济主题进行了调查，并对 Covid-19 流行病的相关系统进行了讨论。对书目调查和研究进行分析和探索，以获取市场机会列表的结果。 O trabalhomostra 的重要性设置对国家 PIB 的设置、经济特征的要素和定义需求和提供的认知模型。 O resultadomosta 机会在不同领域创新co-mo 服务协助saúde;诊断和治疗；金融和帕加门托； bem-estar 和平台和支持。需求分析、经济经典分析的差异是公共政策分析、利用模型、公共制度建设的基本原则
主方案临床试验设计的演变
目的：近年来，临床试验的开展方式发生了变化。出现了比传统的自适应和成组序贯试验更灵活的设计，这些设计允许在总体试验结构内进行具有可能不同目的、干预措施和亚组的多个子研究，该总体试验结构由术语“主方案”概括。本综述旨在确定现有的主方案研究并总结其特征。本综述还确定了与主方案试验设计相关的文章，例如拟议的试验设计和相关方法。方法：我们进行了全面系统地搜索，从设计和分析的角度回顾了当前关于主方案试验的文献，重点关注平台试验并考虑篮子试验和伞式试验。无论统计复杂程度如何，都纳入文章，并归类为与计划或进行的试验、试验设计或统计方法相关的综述。报告了文献检索的结果，并总结了已确定文章的一些特点。发现：大多数使用主方案的试验都是单臂设计的（n = 29/50），肿瘤学 II 期试验（n = 32/50）采用二元终点（n = 26/50）和频率决策规则（n = 37/50）。我们观察到，过去几年中，该领域的计划和实施试验以及相关方法的出版物数量呈指数级增长，我们认为这一增长尚未达到顶峰。尽管此类试验存在许多操作和统计挑战
文章通过人工智能预测无症状个体阿尔茨海默病的伦理影响
摘要：目前，基于生物标志物的主观无症状阿尔茨海默病 (AD) 预测测试已用于研究。人工智能 (AI) 的新应用有望在数年内预测 AD 的发病时间，而无需确定生物标志物阈值。到目前为止，除了在我们仍然缺乏充分治疗的情况下为研究目的做出贡献外，很少有人关注 AI 给无症状个体的早期诊断带来的新的伦理挑战。本文旨在探讨 AI 辅助主观无症状个体 AD 预测的伦理论点及其伦理影响。伦理评估基于系统的文献检索。对 18 篇纳入的出版物进行了归纳性主题分析。伦理框架包括自主、善意、非恶意和正义原则。向无症状个体提供预测测试的原因是知情权、风险收益评估的积极平衡以及未来规划的机会。反对的理由包括缺乏改善病情的治疗、人工智能辅助预测的准确性和可解释性、不知情权以及对社会权利的威胁。我们得出的结论是，为无症状个体提供早期诊断存在严重的伦理问题，而人工智能的应用引发的问题加剧了已知的问题。尽管如此，症状前检测应仅在要求时提供，以避免造成伤害。我们建议为医生开展沟通人工智能辅助预测的培训。
放射组学预测疗效的系统评价
摘要 目的：先进的医学图像分析越来越多地用于预测胃肠道肿瘤患者的临床结果。本综述概述了放射组学在预测胃肠道肿瘤患者治疗反应中的价值。方法：根据 PRISMA 指南进行系统评价。该方案是前瞻性注册的（PROSPERO：CRD42019128408）。搜索了 PubMed、Embase 和 Cochrane 数据库。纳入了报告放射组学在预测胃肠道肿瘤患者治疗反应中的价值的原始研究。对结果进行了叙述性综合。结果按肿瘤类型分层。根据放射组学质量评分对纳入的研究进行质量评估。结果：全面文献检索确定了 1360 项独特研究，其中 60 篇文章被纳入分析。在 37 项研究中，放射组学模型和个体放射组学特征显示出对治疗反应的良好预测性能（曲线下面积或准确度 > 0.75）。构建预测模型的策略多种多样。预测模型通常进行内部验证，而大多数研究缺乏外部验证。没有一项研究报告在临床实践中实施的预测模型。结论放射组学越来越多地用于预测胃肠道癌症患者的治疗反应。本综述展示了其在帮助预测治疗反应、以非侵入性方式改善患者选择和早期调整治疗策略方面的巨大潜力。