XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System疾病监测
使用超声心动图的深度学习对冠状动脉钙的预测
尽管CAC可通过多种基于X射线的成像方式（包括胸部X射线照相和荧光镜检查）可视化，但使用计算机断层扫描（CT）成像的Agatston评分方法最常评估CAC。9尽管从CAC CT中获得的信息潜在有用，但仍然担心患者暴露于电离辐射，不适当使用测试，成本以及发现偶然非心脏发现发现的增加。10–13鉴于这些考虑因素，至少有1个指南机构，美国预防工作组，在2018年得出结论，没有足够的证据正式建议CAC进行心血管风险分层。 14这些局限性也缓解了串行CAC CT进行持续的疾病监测，即使已知CAC进展的速度可提供额外的预后见解。 7，，1510–13鉴于这些考虑因素，至少有1个指南机构，美国预防工作组，在2018年得出结论，没有足够的证据正式建议CAC进行心血管风险分层。14这些局限性也缓解了串行CAC CT进行持续的疾病监测，即使已知CAC进展的速度可提供额外的预后见解。7，，15
瑞典2023年儿童疫苗接种计划 - 年度报告
国家疫苗接种计划的总体目标是通过防止感染的传播并为人口中的严重疾病建立良好的保护来改善公共卫生。重要的是要评估国家疫苗接种计划的目标并检测到任何缺陷，并且需要进行井功能。国家疫苗接种计划的以下内容在于公共卫生局和瑞典药品机构的责任，包括疾病监测，微生物监测，安全性跟随 - UP和跟进 - 供应人口中的疫苗接种覆盖范围。
ISTAT的机器学习旅程
•增加及时性：大数据源通常会实时或接近实时提供数据，使统计学家能够产生更多的最新统计数据。在及时信息至关重要的情况下，这是特别有价值的，例如经济指标或疾病监测。•丰富官方统计输出：官方统计数据中的大数据技术和方法的采用可以推动数据收集，处理和分析中的创新，从而导致更有效的统计实践。•增加了新数据生态系统中官方统计数据的相关性
数字数据和系统战略 2024 - 27
组织之间更好地共享数据可以帮助我们更好地支持社区健康，而 NHS App 等数字工具让人们有机会更好地管理自己的健康，数字进步支持直接的医疗干预，例如血糖监测。这一战略可以让我们减少人们使用数字工具的障碍，为人们和社区提供更便捷的医疗保健服务，增加 NHS 机构外的医疗服务，并提供更便捷的长期疾病监测。这些措施可以帮助人们更长时间保持健康，并在社区和家中度过更多时间。”
美国疫苗可预防疾病报告
每个系统都会收集和共享特定区域内多个医疗机构、诊所和药房的疫苗接种数据，为每个人创建全面、综合的免疫记录。许多 IIS 还允许疫苗供应商：自动化疫苗库存；在疫苗短缺和召回期间快速追踪疫苗；自动标记高风险患者以便及时接种疫苗。在人口层面，IIS 可以为免疫计划提供汇总数据，用于疫苗接种和疾病监测、有针对性的宣传和其他计划运营——所有这些都是为了提高疫苗接种率并减少疫苗可预防疾病的病例。
通过技术启用医疗保健
AI已进入全球医疗保健领域。这导致了GOI鼓励和促进该国医疗保健部门采用AI，这从本文中讨论的倡议中可以明显看出。随着印度医疗保健部门的普遍挑战，可以利用AI的潜力来改变医疗保健的态度。我们可以预见，印度医疗保健生态系统在行业内的不同功能中有了很大的改进，例如治疗程序，患者监测和诊断疾病，护理递送，疾病监测，研发，药物发现和临床试验。但是，印度仍然需要克服挑战，例如缺乏技术基础设施，数据隐私政策以及实施成本，以成功地在医疗保健领域采用AI并获得其利益。
SMA 的成人Risdiplam的现实世界治疗 Risdiplam治疗的男性患者的生育能力 耐用的FVIII表达式 - 医学上 下一代测序（NGS）相对于肺癌一线治疗的时间：全球Wayfind-R注册中心的见解 mytactic：具有特定生物标志物的晚期实体瘤患者（PTS）的靶向治疗活性 GPRC5D，FCRH5和BCMA的共表达表明，靶向多个细胞表面标记可能是复发/难治性多发性骨髓瘤的可行策略：生物标志物是Forimtamig的I阶段研究结果，GPRC5DXCD3 Bispecific抗体 第3阶段Satrago -1和Satrag-医学上 摩天大楼-08：III期，随机 - 医学上 NLRP3途径激活，神经炎症和神经变性的脑脊液生物标志物：一种荟萃分析 Cevostamab的RRMM患者三级级别的患者... 高清临床试验设计中的创新 分子亚组和循环肿瘤的反应（CT ...
•这项研究包括少数患者，数据完整性在患者的病历上有所不同，随访期的持续时间在患者的持续时间各不相同。•结果是描述性的，没有说明患者特征或其他潜在混杂因素的差异。•由于没有访问时间表，这些临时结果是基于医生在参与现场持有的患者病历可获得的信息。•由于不是随机选择站点，因此本研究的结果可能无法推广到所有≥25岁的SMA年龄≥25岁的成年患者。•治疗模式，疾病监测和医疗保健资源利用模式可能反映了特定地点方案。但是，本研究中包括多个站点以减轻这些影响。
精准医疗：针对儿童和青少年的新兴创新
当前的医疗模式是针对普通患者设计的，基于“体征和症状”。一刀切的治疗方法对某些患者有效，但对其他患者无效，有些甚至会产生负面副作用。另一方面，精准医疗考虑了人们基因、环境和生活方式的差异，并根据他们独特的背景和条件制定预防策略和治疗方法。ii 精准医疗利用基因组学为药物发现提供信息，并允许根据疾病和病症定制医疗治疗。大数据技术和日益发展的人工智能是实现这些目标的关键。这些技术可以生成大量、多种多样的数据和复杂的分析，而这些分析以前在疾病监测、风险预测和治疗优化方面是不可能实现的。