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World File Search System早期发现
胰腺癌护理的最新进展和未来挑战：早期发现，液体活检，精密医学和人工智能
摘要：胰腺导管腺癌（PDAC）的发生率正在上升。虽然手术技术和围手术期护理有所改善，但PDAC的总体存活率仍然很差。因此，在临床护理的范围内需要新颖和大胆的研究计划，其中一些将在本文中进行讨论。早期检测至关重要，特定的高风险群体可能会从目标筛选程序中恢复。液体活检（例如循环外泌体，肿瘤DNA或肿瘤细胞）作为多功能生物标志物，可提供早期检测，治疗引导和复发监测。正在通过针对性突变的有针对性疗法（例如用于BRCA突变的PARP抑制剂和免疫疗法策略）探索精度药物。人工智能（AI）正在成为医学成像，生物标志物发现，遗传学研究和治疗计划的强大工具，并且可以帮助诊断，治疗选择和患者监测。但是，其相关的挑战包括道德，数据安全性，算法可靠性和验证。医学专业人员，研究人员和AI专家之间的合作努力对于解锁AI增强胰腺癌护理的潜力至关重要。总而言之，尽管有挑战，液体活检的进步，精密医学和AI为增强胰腺癌的诊断，治疗和管理提供了希望。
人工智能（AI）在中国早期发现冠状病毒（COVID-19），并将影响未来国际城市卫生政策
摘要：预测计算工具的使用越来越广泛，并且已证明其在提供可以带来更好的卫生政策和管理的见解方面取得了成功。然而，由于这些技术仍处于起步阶段，在国家和国际政策层面的认真考虑方面进展缓慢。然而，最近的一个案例证明，人工智能 (AI) 驱动算法的精确度正在提高。由 BlueDot 和 Metabiota 等公司推动的人工智能模型在 2019 年底冠状病毒 (COVID-19) 让世界措手不及之前就预测到了它的影响和传播。通过对过去 20 年过去病毒爆发的调查，本文探讨了随着计算技术的增强以及不同数据信息系统之间更多的数据通信和库得到确保，早期病毒检测将如何缩短时间。为了进行这种增强的数据共享活动，需要注意的是，必须实施有效的数据协议，以确保数据在网络和系统之间共享，同时确保隐私并防止监督，尤其是在医疗数据的情况下。这将提供增强的人工智能预测工具，并影响未来的国际城市健康政策。
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。
全基因组无细胞的肿瘤DNA突变信号早期发现低阶段肺腺癌的复发
肺癌仍然是癌症相关死亡的主要原因。手术是早期肺癌的最佳选择，辅助治疗的作用仍然有争议。液体活检提供了一种无创的方法来监测癌症负担。血液中循环无细胞肿瘤DNA（CTDNA）的靶向测序已显示出成功的诊断。但是，低肿瘤负担和低阶段疾病的动态演变对于目标面板具有挑战性。我们假设从匹配的肿瘤正常样品中衍生的整个基因组测序（WGS）特定的突变特征可以为监测肺腺癌患者的敏感且特异性的方法提供。
研究文章 使用新型深度卷积神经网络对口腔病变进行人工智能分析，以便早期发现口腔癌
近年来，人工智能 (AI) 在肿瘤学中的应用发展迅速，并取得了丰硕成果。这项工作旨在评估深度卷积神经网络 (CNN) 算法在口腔摄影图像中对口腔潜在恶性疾病 (OPMD) 和口腔鳞状细胞癌 (OSCC) 进行分类和检测的性能。将包含 980 张口腔摄影图像的数据集分为 365 张 OSCC 图像、315 张 OPMD 图像和 300 张非病理图像。使用 DenseNet-169、ResNet-101、SqueezeNet 和 Swin-S 创建多类图像分类模型。使用 faster R-CNN、YOLOv5、RetinaNet 和 CenterNet2 构建多类物体检测模型。最佳 CNN 模型 DenseNet-196 的多类图像分类的 AUC 在 OSCC 和 OPMD 上分别为 1.00 和 0.98。最佳多类 CNN 基础物体检测模型 Faster R-CNN 在 OSCC 和 OPMD 上的 AUC 分别为 0.88 和 0.64。相比之下，DenseNet-196 在 OSCC 和 OPMD 上的 AUC 分别为 1.00 和 0.98，获得了最佳多类图像分类性能。这些值与专家的表现一致，并且优于全科医生 (GP)。总之，基于 CNN 的模型具有在口腔摄影图像中识别 OSCC 和 OPMD 的潜力，有望成为协助全科医生早期发现口腔癌的诊断工具。
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
肾脏疾病咨询委员会 2024 年度...
教育推广：................................................................................................................ 5 早期发现和干预................................................................................................................ 6
迈向可靠的糖尿病预测：数据工程和机器学习应用程序的创新
健康法规强调针对糖尿病风险因素的独立筛查，9强调了及时识别和干预的重要性。预防措施与糖尿病护理同时至关重要。10早期诊断和生活方式改良，例如健康的饮食和运动，可以减少葡萄糖耐受性受损到糖尿病的发展。11技术，尤其是机器学习（ML），在医疗保健领域的早期发现和预防方面已获得了知名度。 糖尿病管理中的12 - 14 mL提供了预测建模的有希望的途径。 通过分析涵盖患者人口统计学，病史和生活方式因素的大量数据集，ML算法可以预测出现抑制性发作或进展的可能性。 这些模型不仅有助于早期发现，还可以使医疗保健提供者能够量身定制个性化干预措施，最终缓解并发症并改善患者的结果。 15,1611技术，尤其是机器学习（ML），在医疗保健领域的早期发现和预防方面已获得了知名度。糖尿病管理中的12 - 14 mL提供了预测建模的有希望的途径。通过分析涵盖患者人口统计学，病史和生活方式因素的大量数据集，ML算法可以预测出现抑制性发作或进展的可能性。这些模型不仅有助于早期发现，还可以使医疗保健提供者能够量身定制个性化干预措施，最终缓解并发症并改善患者的结果。15,16
