XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System早期发现
在2005年至2020年3月的国家健康和营养检查调查（NHANES）参与者中，参与者（NHANES）参与者中有关糖尿病前期和2型糖尿病风险的单不饱和脂肪酸早期发现2型糖尿病风险：当前诊断标准的局限性
2型糖尿病（T2D）是全球糖尿病的主要原因，并且正在迅速增加，尤其是在青年中。它说明了美洲≥20岁的成年人的大多数糖尿病死亡，其中2型糖尿病负责大多数疾病负担。在全球近几十年以来，青少年和年轻人的2型糖尿病的发病率和负担都增加了。社会经济地位较低的国家的发病率和负担最高，而女性的死亡率和疾病负担通常比30岁以下的男性更高。早期诊断和管理对于延迟进展至关重要，但是基于葡萄糖阈值和糖化血红蛋白的当前诊断标准具有局限性。最近的分析表明，糖尿病前期会增加癌症的风险。迫切需要更好地识别高风险个体的诊断标准。本文讨论了当前标准的局限性，并探讨了替代方法和未来的研究方向。
用于早期发现和进展神经系统疾病的纵向医疗分析：临床决策支持系统
摘要 包括阿尔茨海默病 (AD) 在内的神经系统疾病正在成为全球日益严峻的健康挑战。本研究提出了一种两阶段决策支持系统 (DSS)，该系统使用机器学习和神经成像技术进行早期 AD 检测和监测。第一阶段使用深度学习来预测 AD 可能性。第二阶段利用 3D 卷积神经网络来识别 AD 进展中的关键大脑区域。值得注意的是，DSS 使用遮挡图可解释性方法为机器学习的“黑匣子”问题提供了解决方案，从而提高了决策透明度。其设计可适应使用成像数据的其他疾病，凸显了其广泛的医疗保健潜力。通过提供一种创新且可解释的改进疾病管理工具，本研究有助于促进更好的患者护理和治疗结果。关键词：神经系统疾病、阿尔茨海默病、决策支持系统、疾病管理、机器学习、卷积神经网络。
用户和开发人员对使用AI技术来促进初级保健环境中皮肤癌的早期发现：定性半结构
背景：包括黑色素瘤和角质形成细胞癌在内的皮肤癌是全球最常见的癌症之一，在大多数人群中，它们的发生率正在上升。早期对皮肤癌的检测可以为患者带来更好的预后。 人工智能（AI）技术已用于皮肤癌诊断，但许多技术缺乏临床证据和/或适当的监管批准。 很少有定性研究检查相关利益相关者的观点或有关在皮肤癌诊断途径中实施和定位的证据。 目的：本研究旨在了解几个利益相关者群体对使用AI技术来促进皮肤癌的早期诊断的观点，包括患者，公众，全科医生，初级保健护士从业人员，皮肤科医生和AI研究人员。 方法：这是对29个利益相关者的定性，半结构化的访谈研究。 参与者是根据年龄，性别和地理位置的目的进行采样的。 我们在2022年9月至2023年5月之间通过Zoom进行了访谈。 使用主题框架分析分析了转录记录。 使用扩大，扩展和可持续性的非辅助，放弃和挑战的框架来指导分析，以帮助了解在临床环境中实施诊断技术的复杂性。 在皮肤癌诊断途径上应放置AI的位置尚无明确的共识，但是大多数参与者在患者或初级保健医生手中看到了技术。早期对皮肤癌的检测可以为患者带来更好的预后。人工智能（AI）技术已用于皮肤癌诊断，但许多技术缺乏临床证据和/或适当的监管批准。很少有定性研究检查相关利益相关者的观点或有关在皮肤癌诊断途径中实施和定位的证据。目的：本研究旨在了解几个利益相关者群体对使用AI技术来促进皮肤癌的早期诊断的观点，包括患者，公众，全科医生，初级保健护士从业人员，皮肤科医生和AI研究人员。方法：这是对29个利益相关者的定性，半结构化的访谈研究。参与者是根据年龄，性别和地理位置的目的进行采样的。我们在2022年9月至2023年5月之间通过Zoom进行了访谈。转录记录。使用扩大，扩展和可持续性的非辅助，放弃和挑战的框架来指导分析，以帮助了解在临床环境中实施诊断技术的复杂性。在皮肤癌诊断途径上应放置AI的位置尚无明确的共识，但是大多数参与者在患者或初级保健医生手中看到了技术。结果：主要主题是“ AI在皮肤癌诊断途径中的位置”和“ AI技术的目的”；跨裁切主题包括信任，可用性和可接受性，概括性，评估和监管，实施和长期使用。参与者担心用于开发和测试AI技术的数据的质量，以及这可能对他们与一系列人口统计患者的临床使用的准确性产生的影响以及丢失皮肤癌的风险。易用性，而不是增加已经紧张的医疗保健服务的工作量是参与者的重要考虑因素。医疗保健专业人员和AI研究人员报告说，缺乏评估和规范AI技术的既定方法。结论：这项研究是最早研究各种利益相关者对使用AI技术来促进皮肤癌早期诊断的观点的研究之一。这些技术的诊断途径中的最佳方法和位置
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
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
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
Biointellisense在临床医学杂志上宣布了观察性研究，证明了早期发现患者使用FDA清除
关于Biointellisense Biointellisense的正在迎来一个持续的健康监测和临床智能的新时代，以实现虚拟护理和远程患者监测（RPM），从宿医门到家。 其医学级数据AS-A-Service（DAAS）平台通过轻松的用户体验无缝地捕获多参数生命体征和生理生物识别技术。 FDA被清除的BioButton®多组合可穿戴设备，BioHub™网关，BioMobile™可下载应用程序，BioCloud™数据服务和BioDashboard™临床智能系统创建了全面的技术增强解决方案，从而使连续可靠和可扩展。 通过该平台的AI驱动分析，临床医生可以使用高分辨率的患者趋势和数据驱动的见解，从而从院内到家提供更好，更安全的护理。正在迎来一个持续的健康监测和临床智能的新时代，以实现虚拟护理和远程患者监测（RPM），从宿医门到家。其医学级数据AS-A-Service（DAAS）平台通过轻松的用户体验无缝地捕获多参数生命体征和生理生物识别技术。FDA被清除的BioButton®多组合可穿戴设备，BioHub™网关，BioMobile™可下载应用程序，BioCloud™数据服务和BioDashboard™临床智能系统创建了全面的技术增强解决方案，从而使连续可靠和可扩展。通过该平台的AI驱动分析，临床医生可以使用高分辨率的患者趋势和数据驱动的见解，从而从院内到家提供更好，更安全的护理。
通过自动化机器学习进行全面的血清 miRNA 测序，早期发现胰腺癌
背景：胰腺癌通常在晚期才被诊断出来，而早期诊断胰腺癌由于症状不典型且缺乏可用的生物标志物而十分困难。方法：我们对来自 14 家医院的 212 个胰腺癌患者样本和 213 个非癌性健康对照样本进行了全面的血清 miRNA 测序。我们将胰腺癌和对照样本随机分为两组：训练组 (N = 185) 和验证组 (N = 240)。我们创建了将自动机器学习与 100 种高表达 miRNA 及其与 CA19-9 的组合相结合的集成模型，并在独立验证组验证了模型的性能。结果：100 个高表达 miRNA 和 CA19-9 组合的诊断模型可以高精度区分胰腺癌和非癌症健康对照（曲线下面积 (AUC)，0.99；灵敏度，90%；特异性，98%）。我们在独立的无症状早期（0-I 期）胰腺癌队列中验证了高诊断准确性（AUC：0.97；灵敏度，67%；特异性，98%）。结论：我们证明 100 个高表达 miRNA 及其与 CA19-9 的组合可以作为胰腺癌特异性和早期检测的生物标志物。
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。
