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World File Search System早期发现
在早期发现和管理PRIM
Effectiveness of Nurse-Led Health Education and Preventive Care Programs in Early Detection and Managing Chronic and Non-Communicable Diseases in Primary Care Taghreed Mohammad Talby 1 , Abdullah Mohammad AlGhamdi 2 , Rahmah Ali Hakame 3 , Reham Mohammad Madkhali 4 , Wadha Hummer Aldosari 5 , Eman Adnan Almasoud 6 , Eman Abdulaziz Aljelaifi 7，Abeer Ahmed Almabrouk 8 1。护理，Tuweeq Western Phc，Riyadh 2。护理，Tuweeq Western Phc，Riyadh 3。护理，Tabrak PHC，Riyadh 4。护理，Harimala综合医院，Riyadh 5。护理，萨塔姆·本·阿卜杜拉西兹王子，瓦达·阿尔达瓦西尔6。护理，Dhahrat Namar PHC，Riyadh 7。护理，Al Futa PHC，Riyadh 8。护理，Al Futa PHC，Riyadh医疗保健系统中的摘要，非传染性和慢性病是全球医疗保健系统面临的最重大挑战，包括沙特医疗保健系统。尤其是随着人口密度和不健康的生活方式的增长，这增加了对医疗资源的压力。护士领导的计划已成为早期发现，管理和预防非传染病的有效策略。这些计划受益于护士在患者教育，个性化咨询，预防性护理，改善患者结局和促进健康生活方式的关键作用中受益。此外，远程医疗，移动健康应用和可穿戴设备等技术的集成增强了这些程序的效率和范围。通过有针对性的政策，劳动力扩张和持续的专业培训来应对这些挑战至关重要。但是，诸如劳动力短缺，资源限制，对行为改变的抵抗以及专业发展差距等障碍限制了其全部潜力。本评论强调了由护士领导的计划在促进公共卫生和实现可持续医疗保健成果方面的有效性，挑战和趋势。关键词：由护士领导的计划，慢性病，非传染性疾病，预防性护理，健康教育，医疗保健技术，沙特阿拉伯，愿景2030。简介：在现代医疗保健局势中，慢性和非传染性疾病的越来越多的患病率构成了越来越多的医疗挑战。因此，采用积极的方法来预防护理增强了卫生系统管理挑战和有效地提供医疗保健的能力[1]。根据世界卫生组织的说法，非传染性疾病占每年全球死亡人数的74％[2]。在沙特阿拉伯中，非传染性疾病和慢性疾病是沙特医疗保健系统面临的最重要的挑战，伴有糖尿病，高血压和心血管疾病等慢性疾病的流行，成人中的成年人中的19％左右为19％，占据了越来越多的人，在Saudi Arabia中占据了越来越多的BONRUS，在Saudi Arabia中占据了越来越多的负担。护士处于医疗保健分娩的最前沿，增强了他们治疗和管理非通讯和慢性疾病的能力，并改善了对患者的医疗保健服务，从而增强了沙特系统的韧性和可持续性，并实现了2030年的目标以及国家转型计划的2020年国家转型计划，以促进健康部门和促进公共健康[5,6]。护士通过与患者建立信任并加强患者参与教育计划，从而在健康教育和预防护理方法中发挥关键作用，从而促进了早期发现，慢性疾病管理和个性化护理的重要性[7]。由护士领导的健康教育计划使患者有能力采用更健康的生活方式，改善对治疗计划的依从性并降低疾病进展的风险[8]。在初级保健中，由护士领导的预防保健在筛查危险因素和及时干预方面起着关键作用。这可以改善患者的健康状况，并通过减少与无管理疾病有关的住院和并发症来减轻护士和医疗保健系统的负担[9]。数字技术和技术（例如远程医疗平台和可穿戴监控设备）的整合增强了护士在预防保健中的作用和有效性，使护士能够为多样化的人群提供个性化和及时的护理[10]。解决这些障碍需要
在印度借助...早期发现肝硬化
路，古尔冈，哈里亚纳邦 - 122003，印度 摘要 肝硬化仍然是印度的一个主要公共卫生问题，主要是因为诊断较晚以及农村和服务不足地区无法获得先进的诊断工具。本研究论文探讨了人工智能（AI）改变印度肝硬化早期检测的潜力。使用人工智能主导的诊断工具，我们可以缩小初级医疗保健提供者与专业诊断之间的差距，并最终改善患者的治疗结果。本文研究了一种现有的基于人工智能的方法，评估了其在印度背景下的部署，并提出了医疗保健系统中的人工智能集成系统。 关键词：肝硬化检测、人工智能、机器学习、医疗信息学、印度医疗保健系统、早期诊断、医学图像处理、深度学习 介绍 肝硬化是全球发病率和死亡率的主要原因，印度由于乙型肝炎和丙型肝炎、酒精相关肝病和非酒精性脂肪肝（NAFLD）的高患病率而承受着不成比例的负担。早期发现对于有效治疗和减少并发症至关重要，但由于早期无症状进展和缺乏可用的诊断基础设施，许多患者仍然难以早期发现。人工智能在医学诊断方面显示出巨大的前景，特别是在图像分析、模式识别和预测分析方面。通过将人工智能融入肝病诊断，我们可以解决印度医疗保健系统特有的挑战，包括资源限制、地理差异和高患者与医生的比例。印度肝炎和基因型的背景乙型肝炎和丙型肝炎是印度肝病的主要原因。乙型肝炎病毒 (HBV) 感染高度流行，在普通人群中的患病率约为 3-4%。如果不治疗 HBV，它会导致慢性肝炎、肝硬化和肝细胞癌 (HCC)。虽然丙型肝炎病毒 (HCV) 感染不如 HBV 常见，但它对公共健康有重大影响。印度 HCV 的患病率估计约为 1%，其中基因型 3 为
癌症作者的早期发现-UCL发现
作者：David Crosby 1*，Sangeeta Bhatia 2,3，Kevin M. Brindle 4,5，Lisa M. Coussens 6,7，Caroline Dive 8,9，Mark Emberton 10，Sadik Emberton 10，Sadik Esener 7,11,12，Rebecca C. C. C. Fitzgerald 13，Sanjiv S.
人工智能有助于早期发现心脏和NBSP
6。Verbrugge FH，Reddy YNV，Sorimachi H，Omote K，Carter RE，Borlaug BA。诊断评分可预测因保留的射血分数而导致心力衰竭的患者的发病率和死亡率。EUR J心脏失败。2021; 23（6）：954 - 963。
早期发现心力衰竭的新型生物标志物
心力衰竭（HF）代表着重大的全球健康挑战，其特征是心脏功能障碍引起的各种症状。这种功能障碍通常会导致系统性和肺部充血。HF的病理生理学很复杂，涉及刺激交感神经系统，而促纳钠肽的释放无法达到足够的平衡。这种失衡会导致心脏腔室的进行性肥大和扩张，从而损害其泵送效率，并增加心律不齐和传导障碍的风险。在工业化国家中，HF的患病率异常高，由于人口老龄化和诊断方法的进步，预计将增加。这项研究强调了早期诊断在降低与HF相关的发病率和死亡率方面的关键作用，专门针对生物标志物在管理这种疾病中的重要性。
khasi普通话早期发现瘀伤（柑橘...
摘要：本文探讨了机器学习（ML）和热成像（TI）的应用（TI）在Khasi Mandarin（柑橘网状Blanco）早期发现瘀伤的应用，旨在通过视觉上明显地识别出损坏的水果来减少供应链损失。利用材料根据其物理化学特性散发出不同红外辐射的原理，热成像用于区分瘀伤与无义的卡西蛋白。用于分类的机器学习模型，成功分析了热图像，以识别指示早期损坏的细微变化。热图像表明，瘀伤和无瘀伤区域之间的温度差超过0.5°C，增强了检测过程。结果证明了将热成像和ML结合起来的可能性，用于非破坏性和有效的水果质量监测。这种方法提供了一种可靠的方法，可早日识别果实损害，从而及时进行干预，以防止进一步恶化并最大程度地减少收获后的损失。该研究强调了将高级成像和机器学习技术集成到农业质量控制中的可能性。使用较大数据集的未来研究可以提高模型的准确性，从而使整个水果供应链中的利益相关者受益并支持行业的可持续性。关键字：Khasi Mandarin；挫伤;毫不动摇；热成像；机器学习模型
简报 - 英国汽车市场 2023 的早期发现。......
图 1 显示了 2022 年至 2023 年期间综合比率相对于 GWP 增长的相对变化。大多数公司在年内保费收入增长强劲，但综合比率却有所上升。Admiral Gibraltar 的明显大幅恶化是由于报告基础转变为 IFRS17，与 Admiral UK 业绩中显示的变化形成鲜明对比。在此图表和后续图表中，我们通过圆点的颜色标明了哪些公司今年已转向 IFRS17 基础。
机器学习早期发现神经退行性疾病
逻辑回归[27]是一种广泛使用的监督机器学习算法，该算法基于一组自变量，预测了基于一组自变量的变量。它采用曲线拟合方法来预测0到1范围内的概率值，作为分类或离散输入的结果。与线性回归[28]相反，它适合线性预测一个或多个因变量的线，逻辑回归预测了0到1范围内值的S形逻辑曲线。这对于分析音频数据是有利的，因为影响帕金森氏病分类（PD）的属性没有线性相关；相反，它们遵循指数模式。图16显示了逻辑分类的激活函数。
无人机群体行为建模，用于早期发现故障模式
无人机 (UAV) 的进步，更具体地说是将大量自主无人机组成“群体”。这些群体形成有组织的飞行器集群，以集体形式执行多方面的操作。尽管无人机群体提供了诸多好处，但工程团队在设计无人机群体系统时仍必须克服一些障碍。一个关键领域是创建和理解群体行为并揭示可能影响预期任务的所有潜在故障场景。这项研究使用 Monterey Phoenix (MP) 来建模系统行为，将它们分组为可能的行为者行为的不同、可重复使用的代理类模型，并将行为者交互建模为单独的约束。这种方法能够从这些模型中计算行为者行为的每一种可能变化以及所有其他可能的行为者行为，从而生成一组详尽的可能场景或事件轨迹。通过对这些事件轨迹进行手动检查或半自动断言检查，可以发现不需要的和不良的行为和故障模式，这使得任务规划人员能够采用必要的故障安全行为来抵消这些未经请求的实例。